SuperCreators的博客

向量数据库是一种专门设计用于高效存储、管理和检索**向量数据（高维数值数组）**的数据库系统。它针对非结构化数据（如图像、文本、音频）的特征进行优化，通过将数据转化为向量嵌入（embeddings），并基于向量之间的“相似性”实现快速搜索。想象一个图书馆，书籍不是按书名排列，而是按内容主题的相似性成簇分布。向量数据库就像这样的智能管理员，能根据你提出的问题，迅速找到“思想相近”的所有书籍。近似最近邻（ANN）算法（如HNSW、LSH）相似性搜索（如“找与这张图相似的图片”）结构化数据（数字、字符串）

非结构化数据 → 高维向量（如文本嵌入、图像编码）结构化/半结构化数据（JSON文档，文本字段）ANN（近似最近邻）算法（HNSW、IVF等）倒排索引（关键词分词）、BKD树（数值范围）关键词匹配、布尔查询、聚合统计、模糊搜索。高维向量相似性搜索（语义/特征相似性）日志分析、电商商品搜索、企业级全文检索。向量距离计算（余弦相似度、欧氏距离）语义搜索、图像/视频检索、推荐系统。非结构化数据语义搜索（如图像）文本全文检索、结构化数据查询。需同时支持关键词+语义搜索。高并发向量相似性搜索优化。