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向量数据库定义
向量数据库就是用来存储，检索，分析向量的数据库。
我们在用图片搜索图片，或者语音搜索语音的时候，在数据库中存储和对比的并不是图片和语音片段，而是通过DL等算法提取出来的“特征”，一般是256/512个float数组，可以用数学中的向量来表示。
向量数据库特征
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提供标准的sql访问接口，降低用户的使用门槛
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提供高效的数据组织，检索和分析的能力。一般用户在存储和检索向量的同时，还需要管理结构化的数据，即支持传统数据库对结构化数据的管理能力。
向量数据库关键技术
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构建在大数据和分布式数据库技术基础上
- 必定是shared-nothing架构
- 高可用
- 支持线性扩展
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向量索引技术
- 向量索引发展，和各种技术的局限性(LSH,k-d tree, PQ， PQ Fast Scan)
- 向量与结构化数据的结合
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硬件加速
- 各种加速硬件的原理，特点
- FPGA/GPU/AI芯片加速
向量数据库的应用
从技术角度来讲，向量数据库主要解决2个问题，一个是高效的检索，另一个是高效的分析。
1）检索通常就是图片检索图片，例如人脸检索，人体检索，和车辆检索，以及猫厂的商品图片检索，人脸支付。
2）分析在平安城市应用的比较多，例如人脸撞库，公安会把2个类似作案手法的案发现场周边的人像做对比，看哪些人同时在2个案发现场出现。
随着国家安全和反恐的需求增长，根据业务规划，深圳平安城市项目到2018年底，会部署20w摄像头，预计保留一年的人脸特征在千亿级别；以及人们对购物体验的提升，商品种类以亿计，后续还可以支持音频和非结构化的文本检索，向量数据库大有可为。
向量数据库与传统数据库的区别
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数据规模超过传统的关系型数据库
传统的关系型数据库管理1亿条数据已经是拥有很大的业务流量，而在向量数据库需求中，一张表千亿数据是底线，并且原始的向量通常比较大，例如512个float=2k，千亿数据需要保存的向量就需要200T的存储空间（不算多副本），单机显然不具备这种能力，可线性扩展的分布式系统才是正确的道路，这对系统的可扩展性，可靠性，低成本提出非常大的挑战。
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查询方式不同，计算密集型
传统的数据库查询通常可以归结为点查和范围查，而无论是点查和范围查都是一种精确查找，即查询得到的结果要么符合条件要么不符合条件，而向量数据库的向量查询通常是近似查找，即查找与查询条件相近的结果，即查询得到的结果是与输入条件最相似的，而近视比较对计算能力要求非常高。 -
低时延与高并发
在平安城市中的应用需要支持交互式查询，端到端3秒，对向量数据库的要求提升到1秒，我们的设想是后续所有的警察人手一个查询终端，所以高并发也是必须的，1w QPS是我们的底线。
