几种常见向量数据库分类对比

原创小译 2025-01-23

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在Ai革命的漩涡中，对于那些包括大型语言模型、生成型AI以及语义搜索在内的应用，如何有效处理数据的问题，变得尤为重要。大部分基于大型语言模型的创新应用的基础，都是建立在向量技术之上，向量数据库（Vector Database） 应用而生。其是一种专门用于存储、管理和高效检索向量数据的数据库。它特别适合处理高维向量，常见于机器学习、自然语言处理、推荐系统和语义搜索等领域。

向量数据库的几个核心概念：

什么是向量：

向量是高维度数据（例如 512 维、1024 维），维度可以理解为某些内容的属性和特征，如可以代表文本、图像、音频或用户行为等数据的特征，其用普通数据库存储和检索非常耗时。相似性搜索：

例如：

近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）：在大规模数据中提高搜索速度，牺牲一定精度。

最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）：找到与给定向量最近的其他向量。嵌入：

将数据（例如文本、图像）转换成向量表示的过程。

• 例如：使用 OpenAI 的 Text Embedding 模型 将句子转化为 1536 维向量。索引：

向量数据库使用索引结构（如 HNSW, IVF, PQ）来加速搜索过程，如HNSW一种高效的索引算法，广泛用于向量搜索。

向量数据库的工作原理：

在传统数据库中，我们通常查找数据库中与查询完全匹配的行值。而在向量数据库中，我们采用相似性度量来查找与查询最相似的向量。向量数据库结合运用了各种算法来实现近似最近邻（ANN）搜索，包括哈希、量化或基于图的搜索等，以优化搜索过程。

索引：向量数据库利用PQ、LSH或HNSW等算法为向量建立索引。此步骤将向量映射到一种数据结构中，以便加速搜索。

查询：向量数据库将索引的查询向量与数据集中的索引向量进行比较，找到最近的邻居（应用该索引使用的相似性度量）。

使用场景：

场景	描述	示例
语义搜索	根据用户输入的含义进行搜索，而非字面匹配。	搜索引擎、企业知识库
推荐系统	基于用户行为特征进行个性化推荐。	电商推荐、视频推荐
图像识别	通过图像特征匹配相似图像。	视觉搜索、自动标记
自然语言处理 (NLP)	文本嵌入和语义匹配。	聊天机器人、智能客服
异常检测	识别与正常模式不同的向量。	风险监控、金融欺诈检测

向量数据库DB-ENGINES流行度：

向量数据库分类：

传统的关系型数据库和NoSQL数据库：

其为支持AI功能调整产品形态支持向量数据存储和检索，常见对比

特性	PostgreSQL (pgvector)	ElasticSearch	Redis (RedisSearch/RedisVector)
向量支持	✅ 插件支持 (pgvector)	✅ 原生支持 (kNN, ANN)	✅ 插件支持 (RedisVector)
检索算法	HNSW (ANN)	HNSW (ANN)	FLAT (精确匹配)、HNSW (ANN)
索引类型	HNSW	HNSW	HNSW
性能优化	⚠️ 单机限制，性能依赖硬件	分布式，高性能	内存存储，超快读取性能
扩展性	⚠️ 受限于单机	✅ 极强，分布式架构	分布式（Redis Cluster）
存储类型	持久化磁盘存储	持久化磁盘存储	内存存储 + 持久化支持
数据模型	关系型数据库 (SQL)	文档型+搜索引擎	键值对存储
事务支持	✅ 完整 ACID 事务支持	⚠️ 较弱，不适合事务场景	⚠️ 不支持复杂事务
复杂查询	✅ 支持 SQL 查询	✅ 多模态复合查询	⚠️ 查询灵活性较弱
实时性	⚠️ 中等，依赖存储优化	✅ 高，支持实时检索	✅ 极高，内存级实时性能
存储规模	⚠️ 受限于单机	✅ 支持海量数据	⚠️ 内存受限，需分布式方案支持
优势	原生 SQL 支持，查询灵活适合小规模向量数据存储与检索。支持事务（ACID）。	原生支持向量搜索 (kNN, ANN)。强大的分布式架构，水平扩展性强。支持多模态检索（全文搜索 + 向量搜索 + 结构化查询）。社区成熟，文档丰富。	内存存储，向量检索速度极快。分布式架构（Redis Cluster）。易于集成，配置简单。适合实时推荐和高并发场景。
劣势	单机性能有限，横向扩展性差。当向量维度非常高（如 >1024）或数据规模巨大时，可能性能受限	对实时批量导入向量有一定挑战。存储成本较高。	内存存储成本较高。数据规模受内存限制。复杂查询能力有限。
适用场景	小规模向量数据存储复杂 SQL 分析 + 向量检索数据分析 + AI 语义搜索	多模态搜索（文本 + 向量 + 结构化数据）企业级推荐系统海量向量数据检索	实时向量检索即时推荐系统缓存向量数据
存储数据举例	小规模向量检索 + SQL 分析：企业内部知识库文档嵌入向量、元数据推荐系统（中小规模）：小型电商平台推荐用户偏好向量、产品特征向量复杂 SQL + 向量查询：金融风控系统用户行为向量、交易特征向量科研分析系统：基因数据分析基因序列向量、特征值向量	多模态搜索（文本+向量）：搜索引擎文档全文索引、向量嵌入大规模向量检索：电商搜索推荐产品描述向量、用户行为向量日志分析 + 向量搜索：安全日志系统用户访问向量、异常行为向量内容推荐系统：媒体内容推荐用户兴趣向量、内容特征向量	电商实时推荐：用户浏览某产品，实时推荐类似产品。游戏匹配系统：存储玩家偏好向量，实时匹配游戏对局。实时问答系统：用户提问后，系统即时返回相关答案。金融反欺诈系统：实时分析用户交易行为，检测可疑活动。

专用向量数据库：

数据库	开发国家	开发语言	索引算法	存储引擎	扩展性	事务支持	实时性	典型场景
Milvus	中国	Go、C++	HNSW、IVF、PQ、DISKANN	RocksDB	✅ 分布式	⚠️ 不完全支持	✅ 高实时性	推荐系统、图像检索
Pinecone	美国	Python	HNSW、IVF	云存储	✅ 云原生分布式	⚠️ 不支持	✅ 高实时性	NLP、搜索引擎
Qdrant	德国	Rust	HNSW	RocksDB	✅ 分布式	⚠️ 基本支持	✅ 高实时性	文本搜索、AI应用
Weaviate	荷兰	Go	HNSW、IVF、FLAT	RocksDB、云存储	✅ 分布式	⚠️ 基本支持	✅ 高实时性	多模态搜索、AI
Vespa	挪威	Java、C++	HNSW、ANN	内存+磁盘	✅ 分布式	✅ 完整事务	✅ 高实时性	企业搜索、推荐系统
FAISS	美国	C++、Python	HNSW、IVF、PQ、OPQ	内存	⚠️ 单机	⚠️ 不支持	✅ 高实时性	离线搜索、批量查询

Elasticsearch8的向量存储和mivus纵向对比：

对比维度	Milvus	Elasticsearch	PostgreSQL
设计目的	专用向量数据库，专为大规模向量数据存储和高效检索设计	面向文档存储和搜索，向量检索作为附加功能	关系型数据库，通过扩展（如 pgvector）支持向量存储
存储引擎	RocksDB（支持内存+磁盘存储）	Lucene（面向文档存储）	多种存储引擎，常见为 pgvector 扩展
索引算法	HNSW、IVF、PQ、DISKANN	HNSW（仅限 dense_vector 字段）	HNSW（通过 pgvector 提供）
向量检索性能	✅ 高性能，专为向量检索优化，支持 PB 级数据	⚠️ 中等性能，适合小规模场景	⚠️ 较慢，适合中小规模场景
扩展性	分布式存储，水平扩展能力强	分布式架构，支持横向扩展	单机为主，分布式需要第三方工具
实时性	高实时性	较弱的实时性（受 Lucene 索引影响）	延迟较高（事务和一致性开销大）
数据类型	向量、嵌入数据	✅文档、JSON、向量	结构化数据、向量
复杂查询	⚠️ 基础支持，偏向向量检索	✅ 支持复杂的多字段查询	✅ 支持复杂 SQL 查询
建议存储容量	亿级以上	百万到千万级	十万到百万级
使用场景	大规模向量搜索、推荐系统、AI 检索	混合搜索（文本 + 向量）、企业搜索引擎	结构化数据与向量检索结合

向量数据库

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