推荐语
掌握向量数据库,赋能AI与机器学习项目。
核心内容:
1. 向量数据库在AI和机器学习中的应用价值
2. 2025年最受欢迎的开源高性能向量数据库性能特点比较
3. 基于实际用例的数据库选择建议
杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
随着人工智能和机器学习应用的快速发展,向量数据库成为处理高维向量数据的关键工具。它们支持高效的相似性搜索,广泛用于图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域。本报告旨在调研 2025 年最受欢迎的开源高性能向量数据库,分析它们的性能、特点和适用场景,帮助用户做出明智的选择。
什么是向量数据库?
向量数据库是一种专门用于存储、管理和查询高维向量数据的数据库,广泛应用于机器学习、人工智能和数据科学领域。它们支持快速相似性搜索,特别适合图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务。
性能和特点概述
以下是几款主要开源高性能向量数据库的简要比较,基于 2025 年的最新基准测试和用户反馈:
- • Milvus:在查询每秒(QPS)方面表现最佳,适合大规模向量相似性搜索,支持多种索引类型。
- • Qdrant:以可扩展性和性能优化著称,适合大规模场景。
- • Weaviate:提供良好的开发体验,性能均衡,适合需要同时处理向量和结构化数据的应用。
- • Chroma:易于使用,适合原型设计和中小型应用。
- • pgvector 和 pgvecto-rs:利用 PostgreSQL 的成熟性,适合已有 PostgreSQL 基础设施的用户。
- • Opensearch 和 Elastic search:适合需要全文搜索和向量混合搜索的场景。
- • Tidb_vector 和 Couchbase:适合需要分布式架构和多模型支持的应用。
- • Myscale:适合分析型工作负载,支持向量搜索。
这些数据库的性能可能因具体用例而异,建议根据项目规模和需求进行评估。
调研方法
本报告通过分析多个来源的基准测试(如 VectorDBBench)、官方文档和用户反馈,评估以下开源向量数据库的性能和特点:
详细分析
Weaviate
- • 性能:Weaviate 在基准测试中表现良好,特别是在延迟和吞吐量方面。官方文档 Weaviate Cost-Performance Optimization 提到,它支持 HNSW 和平面索引,适合低延迟应用。
- • 特点:作为 AI 原生数据库,支持多模态搜索(文本、音频、视频),并提供内置知识图谱和混合搜索功能。
- • 社区支持:社区活跃,提供丰富的教程和论坛支持。
Qdrant
- • 性能:Qdrant 以其可扩展性和性能优化著称,官方文档 Qdrant Database Optimization 提到,它通过缓存和预加载技术减少搜索延迟,支持高达 16 倍的稀疏向量搜索速度提升。
- • 特点:支持高级索引和量化技术(如标量量化、产品量化),适合大规模分布式环境。
- • 社区支持:定期更新,文档清晰,适合开发者和企业用户。
Milvus
- • 性能:Milvus 在 VectorDBBench 的测试中表现出色,特别是在查询每秒(QPS)方面,经常排名第一。官方文档 Milvus Performance FAQ 提到,它通过硬件感知优化(如 AVX512、SIMD 和 GPU 支持)实现高性能。
- • 特点:支持多种索引类型(如 HNSW、IVF、DiskANN),适合十亿级别的向量相似性搜索。它的分布式架构支持水平扩展,适合读写密集型工作负载。
- • 社区支持:拥有最大的社区之一,文档详尽,定期更新。
Myscale
- • 性能:Myscale 基于 ClickHouse,官方博客 Myscale vs Weaviate 提到,它在分析型工作负载中表现优异,支持向量搜索。
- • 特点:集成 SQL 和向量搜索,适合需要分析和向量查询的场景。
pgvector
- • 性能:通过 pgvector 扩展,PostgreSQL 支持向量相似性搜索。官方 GitHub 页面 pgvector 提到,它支持 HNSW 和 IVFFlat 索引,但在大规模数据集上可能不如专用向量数据库。
- • 特点:利用 PostgreSQL 的成熟性和熟悉度,适合需要同时处理结构化和向量数据的场景。
- • 社区支持:PostgreSQL 社区庞大,pgvector 相对较新,但发展迅速。
pgvecto-rs
- • 性能:pgvecto-rs 是 PostgreSQL 的另一个向量扩展,官方文档 pgvecto-rs Overview 提到,它使用 Rust 编写,可能比 pgvector 更快,支持 HNSW 和 IVFFlat。
- • 特点:支持高达 65535 维的向量,适合最新模型。
Chroma
- • 性能:Chroma 适合中小型应用,官方网站 Chroma 提到,它使用 HNSW 和 Flat 索引,适合快速原型设计。
- • 特点:易于使用,提供嵌入式数据库功能,支持 LangChain 和 LlamaIndex。
Opensearch
- • 性能:Opensearch 通过 k-NN 插件支持向量搜索,官方文档 Opensearch Vector Database 提到,它适合大规模分布式环境,支持 HNSW 和 Flat。
- • 特点:支持混合搜索,适合需要全文搜索和向量搜索的场景。
Tidb_vector
- • 性能:Tidb_vector 是 TiDB 的一部分,官方博客 TiDB Vector Search 提到,它支持分布式架构,适合大规模应用。
- • 特点:支持向量搜索和 SQL 查询,适合需要事务和分析混合负载的场景。
Elastic search
- • 性能:Elastic search 支持向量搜索,官方博客 Elastic Vector Database 提到,它适合混合搜索,性能良好。
- • 特点:支持 HNSW 和 Flat,适合需要全文搜索和向量搜索的场景。
Couchbase
- • 性能:Couchbase 支持向量搜索,官方博客 Couchbase Vector Search 提到,它适合 NoSQL 环境,性能良好。
- • 特点:支持 HNSW 和 Flat,适合多模型应用。
性能对比表
以下是基于 VectorDBBench 和其他基准测试的性能对比(单位:QPS,数据为示例,具体以最新基准为准):
适用场景与建议
- • 如果项目需要处理十亿级别的向量数据,Milvus 和 Qdrant 是首选。
- • 对于需要 AI 原生功能和开发友好性的场景,Weaviate 和 Chroma 是一个不错的选择。
- • 在可扩展性和分布式环境中有需求时,Opensearch、Tidb_vector 和 Elastic search 表现优异。
- • 如果已有 PostgreSQL 基础设施,考虑使用 pgvector 或 pgvecto-rs,但注意在大规模场景下的性能限制。
- • 对于 NoSQL 数据库和多模型支持,Couchbase 是一个轻量级选项。
- • 新兴的 Myscale 适合高吞吐量分析型工作负载,特别适合 AI 开发者的快速原型设计。
结论
Weaviate、Qdrant、Milvus、Myscale、pgvector、pgvecto-rs、Chroma、Opensearch、Tidb_vector、Elastic search 和 Couchbase 是当前开源高性能向量数据库的领先选择,各自在性能和功能上有独特优势。用户应根据具体项目需求(如数据规模、查询类型、开发复杂性)选择合适的数据库。未来,随着 AI 应用的进一步发展,向量数据库的性能和功能将继续提升,建议定期关注社区更新和基准测试结果。