小菜学编程
综合对比
| 数据库 | 优势 | 劣势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Milvus | - 十亿级向量性能- 多种索引算法（HNSW/IVF-PQ）- 社区生态强大 | - 部署运维复杂- 多模态需插件支持 | - 大规模图像/视频检索- 高并发推荐系统- RAG（检索增强生成） |
| Qdrant | - 分布式扩展灵活- 稀疏向量优化- 量化技术降低资源消耗 | - 社区较新，案例较少 | - 实时广告推荐系统- 动态数据高频更新场景- 高稀疏向量搜索（如文本关键词） |
| Weaviate | - 原生多模态搜索- 知识图谱+混合查询- 开发友好（GraphQL） | - 资源消耗较高- 大规模性能受限 | - 语义搜索（如问答系统）- 多模态数据联合分析（文本+音视频）- 知识图谱构建 |
| Chroma | - 极简嵌入式设计- 自动Embedding生成- 5分钟快速集成 | - 仅支持小规模数据- 功能单一 | - 中小型LLM应用（如聊天机器人）- 快速原型开发- 个人知识库管理 |
| Pgvector | - SQL与向量结合- 兼容PostgreSQL生态- 学习成本低 | - 性能上限低（千万级）- 扩展依赖PG集群 | - 电商个性化推荐- 用户画像与商品联合检索- 已有PostgreSQL系统的团队迁移 |
| Elasticsearch | - 全文+向量混合搜索- 成熟度高- 原生分布式扩展 | - 向量功能为插件- 延迟较高 | - 日志中的向量相似性分析- 多模态混合搜索（文本+图片）- 已有ES生态补充向量能力 |
