向量数据库简单对比

已于 2025-02-10 20:07:32 修改
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分类专栏： 容器编排与虚拟化 文章标签： 数据库
于 2025-02-10 19:54:19 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43679037/article/details/145556734
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一、Chroma

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  • 官方地址：
https://www.trychroma.com/
  • 优点
    ①简单，非常简单构建服务。
    ②此外，Chroma还具有自动加载和保存数据的功能。在启动客户端时，它会自动加载用户的数据；在关闭时，则会自动保存数据，大大简化了数据管理的过程
  • 缺点
    ①只支持 CPU 计算，这可能限制了在需要大量计算资源的情况下性能的提升。
  • 特点
1)功能丰富:查询、过滤、密度估计和许多其他功能
2)LangChain (Python和javascript)， LlamaIndex都支持
3)在Python notebook 中运行的相同API可扩展到生产集群

二、Pinecone/腾讯云VectorDB/VikingDB

  • 官方地址：
    https://www.pinecone.io/
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  • 优点
    完全云原生，全托管模式，不需要用户了解任何有关向量化或向量索引的知识，前期导入的时候是非常方便快捷的

  • 缺点
    从开发人员的角度来看，依赖外部的第三方托管服务的危险，无法完全控制数据库的设置和运行方式。考虑到目前有大量的开源、自托管替代方案，从长远来看，依赖完全托管的闭源解决方案的影响可能是巨大的。而且成本也比较高

  • pinecone特点

1\支持全托管服务
2\高度可伸缩
3\实时数据摄取
4\低延迟的搜索
5\与LangChain集成

三、redis

  • 官网
    官网地址：https://redis.io/solutions/vector-search/

  • 优点：
    简单好部署好用(很多应用都使用Redis作为缓存中间件的数据库，这也就意味着使用Redis作为向量数据库，不需要额外的技术架构调整。Redis一直以高性能、高稳定性、轻量化著称)

  • 缺点
    由于Redis是基于内存运行的，因此单台机器能够承载的数据量受到物理内存大小的限制，不适合用于处理海量数据

四、Elasticsearch

  • 官网
https://www.elastic.co/

  • 优点
    ①上手简单，可以满足全文搜索和向量搜索
    ②横向集群扩展能力出色成熟

  • 缺点
    ①性能不高：Elasticsearch是为全文搜索目的而设计的，虽然支持向量搜索，但对于涉及百万级向量搜索及以上的数据，性能会受到影响
    ②占用空间大。而且内核使用Java开发，运行内存要求非常高。

五、Milvus

  • 官网地址
https://milvus.io/

  • 优点
    ①高效的磁盘向量索引 DiskANN 算法
    ②成熟的生态系统

  • 缺点
    ①在可扩展性问题上拼尽全力的解决方案——它通过代理、负载均衡器、消息代理、Kafka 和 Kubernetes 7 的组合实现了高度的可扩展性，这使得整个系统非常复杂且资源密集
    ②客户端 API（例如 Python）也不像 Weaviate 和 Qdrant 等较新的数据库那样可读或直观，后者往往更注重开发人员的体验

六、Qdrant

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  • 介绍
    Qdrant可以作为API服务运行，支持搜索最接近的高维向量。使用Qdrant，可以将嵌入或神经网络编码器转换为应用程序，用于匹配，搜索，推荐等任务。以下是Qdrant的一些关键功能

  • 特点

1\通用的API：提供OpenAPI v3规范和各种语言的现成客户端。
2\速度和精度：使用自定义HNSW算法进行快速准确的搜索。
3\先进的过滤方法：允许基于相关矢量有效载荷的结果过滤。
4\不同的数据类型：支持字符串匹配、数字范围、地理位置等。
5\可伸缩性：具有水平扩展功能的云原生设计。
6\效率：内置Rust，通过动态查询规划优化资源使用

七、Weaviate

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  • 介绍
    Weaviate是一个开源向量数据库。它可以无缝扩展到数十亿个数据对象。Weaviate的一些关键特性是：‍

  • 特点

1\速度：Weaviate可以在几毫秒内从数百万个对象中快速搜索出最近的10个邻居。
2\灵活性：使用Weaviate，可以在导入或上传自己的数据时对数据进行矢量化，可以利用与OpenAI, Cohere, HuggingFace等平台集成的模块。
3\快速部署：从原型到大规模生产，Weaviate都强调可伸缩性、复制和安全性。
4\搜索扩展:除了快速矢量搜索，Weaviate还提供推荐、摘要和神经搜索框架集成。

八、Faiss

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  • 介绍
    Faiss是一个用于快速搜索相似性和密集向量的聚类的开源库。它包含能够在不同大小的向量集中搜索的算法，甚至可以处理那些超过内存容量的向量集。此Faiss还提供了用于评估和调整参数的辅助代码。

  • 特点
    虽然它主要是用c++编写的，但它完全支持Python/NumPy集成。它的一些关键算法也可用于GPU执行。Faiss的主要开发工作由Meta的基础人工智能研究小组承担

《向量数据库指南》——向量数据库的能力对比和选型
实战AI智能体
08-01 1653
Pinecone是一个专门为工程师与开发者设计的向量数据库。作为一个全托管的服务，它减轻了工程师以及运维人员的负担，使得客户可以聚焦于数据内在价值的抽取。免费版可以支持500w的向量存储，其用法简单，价格低廉，可以快速支持向量检索业务的验证与尝试。在特性上Pinecone也具有高速、准确以及可拓展等特性，此外也具备对单级元数据过滤和尖端稀疏-密集索引等高级功能。下面是一些使用案例名称描述如何通过检索增强来增强GPT4的能力生成式问答语义搜索，构建一个简单的语义搜索。
向量数据库对比和选择：Pinecone、Chroma、FAISS、Milvus、Weaviate
最新发布
Cachel Wood的博客
05-27 296
摘要 本文对比了五种主流向量数据库（Pinecone、Chroma、FAISS、Milvus、Weaviate）的功能、性能、生态及成本。功能方面，Pinecone和Milvus适合大规模实时场景，Chroma轻量易用，FAISS适合离线分析，Weaviate支持多模态检索。性能上，FAISS查询最快，Pinecone和Milvus吞吐量高。生态方面，Pinecone和Milvus集成丰富，Chroma适合快速开发。成本上，FAISS和Chroma开源免费，Pinecone为云服务付费。选型建议：小规模选C
向量数据库：智能应用的强大引擎
码上飞扬的博客
02-22 1153
向量数据库是专门设计用于存储、检索和管理高维向量数据的数据库系统。与传统关系数据库以表格形式存储结构化数据不同，向量数据库主要处理的是来自深度学习和机器学习模型的输出，通常以向量的形式呈现。其最显著的特点是能够高效执行多维数据搜索，尤其是最近邻搜索（Nearest Neighbor Search），以支持各种高性能的应用场景。
开源向量数据库性能对比: Milvus, Chroma, Qdrant
ZILLIZ
10-18 5225
01.前言为应对公司在大规模文本、图像等非结构化数据处理上的业务增长需求，笔者着手调研当前流行的开源向量数据库。主要针对查询速度、并发度和召回率这几大核心维度进行深入分析，以确保选定的数据库方案能够在实际业务场景中高效应对大规模数据检索和高并发需求。通过全面对比不同数据库的表现，得出可靠的调研结论。笔者首先在墨天轮排行榜中查看了国产向量数据库的排行情况。前三名分别是 Milvus、TensorDB...
什么是 向量数据库（Vector Database）
彬彬侠的博客
04-22 1897
向量数据库（Vector Database）是一种专门设计用于存储、索引和管理高维向量数据的数据库系统。这些向量通常是机器学习模型（如深度学习模型）生成的嵌入（embeddings），用于表示文本、图像、音频等数据的语义特征。向量数据库的核心目标是高效地支持向量相似性搜索（Similarity Search），以便在海量数据中快速找到与查询向量最相似的向量。
开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate
deephub
04-25 8680
向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到数千不等。向量通常是通过对原始数据(如文本、图像、音频、视频等)应用某种转换或嵌入函数来生成的。嵌入函数可以基于各种方法，如机器学习模型、词嵌入和特征提取算法。向量数据库的主要优点是，它允许基于数据的向量距离或相似性进行快速和准确的相似性搜索和检索。
全面对比与选择指南：Milvus、PGVector、Zilliz及其他向量数据库
全世界的博客
06-17 7894
向量数据库是专门设计来处理和存储高维向量数据的数据库系统。高效的相似性搜索：向量数据库能够快速地在大量高维向量中找到最相似的向量，这对于图像识别、语音识别和推荐系统等应用至关重要。支持多种索引类型：如IVF_FLAT、IVF_SQ8、HNSW等，这些索引类型可以根据不同的应用场景和性能需求进行选择。动态扩展性：随着数据量的增加，向量数据库能够通过增加节点或资源来扩展其处理能力，确保系统的性能不受影响。支持复杂的查询和过滤。
7个向量数据库对比：Milvus、Pinecone、Vespa、Weaviate、Vald、GSI 和 Qdrant
FeelTouch Labs
01-12 7989
算法基准测试超出了范围，因为您始终可以求助于https://github.com/erikbern/ann-benchmarks查找有关单个算法性能和权衡的详细信息。原文链接：https://towardsdatascience.com/milvus-pinecone-vespa-weaviate-vald-gsi-what-unites-these-buzz-words-and-what-makes-each-9c65a3bd0696。：自定义实现的 HNSW，调整到规模，并支持完整的 CRUD。
全面对比与选择指南：pgvector与Milvus向量数据库
全世界的博客
08-02 4803
pgvector是一个开源的向量相似性搜索插件，专为PostgreSQL数据库设计。它允许用户在PostgreSQL中存储和查询向量数据，利用PostgreSQL的强大功能和生态系统来处理高维向量。pgvector的核心优势在于其易于集成和使用，用户无需迁移现有的PostgreSQL数据库，只需安装插件即可开始使用向量搜索功能。开源免费：作为PostgreSQL的插件，pgvector继承了PostgreSQL的开源特性，用户可以免费使用。易于集成。
2024年最佳向量数据库简单对比
tomlone的专栏
11-25 2527
如果需要更灵活的开源解决方案，Weaviate和PG Vector则是不错的选择。最终，选择哪个向量数据库取决于您的具体用例和组织需求，包括您是否需要云托管或开源解决方案，以及您对性能、成本和易用性的偏好。商业版则为企业提供更高性能和额外功能。一些数据库存在学习曲线陡峭、稳定性问题和有限的定制选项，如Weaviate、PG Vector和KX，它们需要较强的技术背景才能充分利用其功能。多数用户赞赏这些数据库的易用性、高效的查询性能和强大的功能，特别是在处理大规模向量数据和与AI/LLM兼容方面。
向量数据库对比分析报告
MrLi的博客
09-06 160
工具是否支持离线开发难度Debug 支持生态系统Python 接口FAISS支持中等基础支持有限，需手动集成全面支持Milvus支持中等偏低较强支持丰富，支持 AI、大数据集成全面支持Weaviate支持低强大支持广泛，集成多模态和 AI 模型全面支持OpenAI API不支持非常低限制支持广泛，云端生态丰富全面支持。
这么多向量数据库，它们之间到底有哪些差异？
02-24 1075
向量数据库之间看似都一样，但细细比较还是有很多不同的。
向量数据库对比：Faiss vs Chroma vs Milvus
XD的博客
12-19 723
向量数据库是一种专门的存储系统，旨在有效地处理和查询高维向量数据，通常用于快速检索和相似性搜索。简而言之，我们使用它们来查找不一定是“精确”而是“相似”的数据，这使得它们对于处理大量文档、图像和音频文件的用户非常有用。如今，它们在 RAG（检索增强生成）等 AI 驱动的应用程序中越来越受欢迎。由于 AI 的速度仍然相对较慢，矢量数据库可以充当前线，检索相关数据以供 AI 稍后处理。那么，我们实际上在其中存储了什么呢？原始数据？不完全是。我们存储从原始数据中嵌入的向量。
向量数据库和传统数据库有什么区别？
alankuo的专栏
09-03 1786
向量数据库主要处理各种 AI 应用产生的非结构化数据，如图像、音频、文本等，通过近似查进行模糊匹配，输出的是概率上相对最符合条件的答案，而非精确的标准答案。- 向量数据库由于其索引结构和数据组织方式较为复杂，对向量数据的更新操作相对复杂，可能需要重新计算相似度等数据，并且涉及到对索引的重新构建或调整，在处理大规模数据时，更新操作可能会带来较大的计算开销和性能影响。- 传统数据库使用传统的索引结构（如 B 树、哈希索引等），基于精确的数值或关键字进行查询，查询结果是明确符合条件的数据记录。
集成向量数据库对比：MyScale vs. PostgreSQL & OpenSearch
MyScale_VectorDB的博客
12-19 3823
MyScale 是一个提供完整 SQL 支持的集成向量数据库，PostgreSQL 和 OpenSearch 最近都添加了向量相似性搜索功能的传统数据库。本文将对 MyScale 、PostgreSQL 和 OpenSearch 进行比较。
向量数据库对比学习
2401_89904030的博客
03-28 900
本文主要介绍了向量数据库及其相关特点， 并对目前部分开源向量数据库进行对比。本文后续Milvus，将更新具体的实现过程。
向量数据库对比以及Chroma操作
lihuayong的专栏
03-15 1411
向量数据库 - **设计理念**：专门设计用于存储和查询高维向量数据，支持基于相似度的搜索，例如通过余弦相似度、欧氏距离等方式来查找最接近的向量。 - **应用场景**：主要用于机器学习模型输出的向量表示的高效检索，如图像识别、推荐系统、自然语言处理中的文本相似性搜索等。
向量数据库深度比较：为何 Qdrant 是您的最佳选择?
2301_78285120的博客
04-28 2388
我们生活的世界中，数据往往是复杂且无规则的，不是所有信息都能简单地适应传统的行列模式。特别是当我们处理图像、视频和自然语言这样的复杂非结构化数据时，向量数据库就显得尤为重要了。向量数据库，顾名思义，它以高维向量的形式存储数据。这些向量是一串数字，代表了某个对象的特征或属性。每一个向量都对应着一个独一无二的实体，比如一段文字、一张图片或一段视频。为什么选择向量呢？向量的魅力在于它们能够精准捕捉到数据的语义含义和相似度。
《Milvus Cloud向量数据库指南》——向量数据库性价比大比拼：谁才是性能之王？
实战AI智能体
08-01 287
在分析这份向量数据库（Vector Databases）的性价比排名表格时，我们需要从多个维度深入探讨，包括但不限于硬件配置、价格/性能比（QP$，即每百万次查询所花费的价格）、数据集大小、查询类型（无标量过滤、低标量过滤、高标量过滤）以及不同服务提供商之间的比较。以下是一个详细的分析，旨在揭示这些数据库在不同场景下的优势和劣势，以及它们如何影响整体性价比。
向量数据库比较
03-28
<think>嗯，用户想了解不同向量数据库之间的差异和优劣，特别是对比分析和性能比较。首先，我需要回忆一下相关的引用内容。根据提供的引用，有ANN Benchmark用于评估向量索引算法，而Chroma、FAISS、Milvus、Weaviate、Redis等被提到过。用户可能想知道这些数据库的特点、优缺点以及适用场景。 首先，我应该整理每个数据库的基本信息。比如，FAISS是Facebook开发的库，专注于高效的相似性搜索，适合离线处理，但需要自己管理元数据。Milvus是开源的分布式向量数据库，支持扩展和混合查询，但部署复杂。Weaviate内置机器学习模型，支持语义搜索，适合需要自动生成向量的场景。Chroma轻量级，适合简单应用，但功能有限。Redis作为内存数据库，适合需要高性能和低延迟的场景，尤其是已有Redis基础设施的情况。 然后要考虑性能比较的因素，比如索引算法、扩展性、查询速度、生态系统支持等。引用中提到ANN Benchmark用于评估索引算法，但可能不涵盖复杂场景，比如条件过滤。这可能意味着不同的数据库在不同测试环境下表现不同，需要结合具体使用情况来选择。 用户可能还想知道如何选择适合自己项目的数据库。比如，如果项目需要高扩展性和分布式架构，Milvus可能更合适；如果重视部署简单和轻量级，Chroma或Redis可能更好。同时，开发难度和接口支持也是重要因素，FAISS需要较多的编码工作，而Weaviate和Milvus提供高级API，可能更容易集成。 还需要注意各个数据库的优缺点，比如FAISS不支持元数据管理，而Milvus的部署复杂性可能带来维护成本。Weaviate的自动生成向量功能节省时间，但可能不适合已有向量的情况。Redis虽然高性能，但存储容量受内存限制，可能不适合超大规模数据。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如性能测试方法、应用场景、优化技巧等，帮助他们进一步探索。</think>### 向量数据库对比分析及性能比较 #### 1. **核心工具与定位差异** - **FAISS** 由Meta开发，专注于高维向量相似性搜索的库，支持GPU加速，适合离线场景。但需自行处理元数据存储和分布式扩展[^4]。 示例代码： ```python import faiss index = faiss.IndexFlatL2(128) # 构建128维的L2距离索引 index.add(data) # 添加数据 distances, indices = index.search(query_vector, k=10) # 搜索最近邻 ``` - **Milvus** 开源分布式向量数据库，支持水平扩展、混合查询（向量+标量过滤），但部署复杂度较高，需依赖Kafka、ETCD等组件。 - **Weaviate** 内置机器学习模型，可自动生成向量，支持语义搜索。适合需要端到端向量生成和查询的场景，但对自定义算法的灵活性较低。 - **Chroma** 轻量级向量数据库，API简单易用，适合快速原型开发。但功能较基础，缺乏复杂查询和分布式支持[^2]。 - **Redis** 基于内存的键值数据库，通过RedisSearch模块支持向量搜索。优势在于低延迟和高吞吐量，适合需要与现有缓存系统集成的场景[^3]。 --- #### 2. **性能关键指标对比** | 工具 | 索引算法 | 扩展性 | 查询延迟 | 开发难度 | 适用场景 | |------------|---------------|---------|----------|----------|-----------------------| | FAISS | HNSW, IVF | 单机 | 极低 | 高 | 离线批量搜索 | | Milvus | 多算法可选 | 分布式 | 低 | 中 | 大规模生产环境 | | Weaviate | 内置模型 | 单机/集群 | 中等 | 低 | 语义搜索+自动向量化 | | Chroma | 基础索引 | 单机 | 中等 | 极低 | 快速实验与小规模部署 | | Redis | HNSW | 集群 | 极低 | 中 | 实时高并发场景 | --- #### 3. **优劣分析** - **FAISS** ✅ 优势：极致搜索性能，支持GPU加速。 ❌ 劣势：无元数据管理，需自行实现分布式。 - **Milvus** ✅ 优势：企业级功能完善，支持混合查询。 ❌ 劣势：依赖复杂中间件，运维成本高。 - **Redis** ✅ 优势：无缝集成现有缓存架构，亚毫秒级响应[^3]。 ❌ 劣势：内存容量限制，不适合超大规模数据集。 --- #### 4. **选型建议** - **科研场景**：优先FAISS（算法灵活）+ 轻量元数据库。 - **生产级应用**：选择Milvus或Redis（需权衡扩展性和实时性）。 - **语义搜索需求**：Weaviate可减少向量生成成本。 - **简单原型验证**：Chroma或Redis快速搭建。 --- §§ 1. 如何利用ANN Benchmark测试不同向量数据库的搜索性能？[^1] 2. Milvus的混合查询（向量+条件过滤）实现原理是什么？ 3. Redis作为向量数据库时，内存优化有哪些策略？ 4. Weaviate内置模型如何影响搜索结果的相关性？ 5. 在分布式场景下，FAISS如何与外部系统协作扩展？
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