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向量数据库如何选型（3/4）

发布日期：2025-08-13 12:10:37 浏览次数： 1515

作者：技术mi

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向量数据库的功能特性是选择时的重要考量，不同的数据库在核心向量搜索之外，提供了多样化的功能以满足不同应用场景的需求。

向量存储与搜索：所有列出的数据库都支持高维向量的存储和近似最近邻搜索。这是向量数据库的核心功能，通过高效的索引算法实现快速的相似性查询。FAISS在这方面提供了最丰富的索引算法选择，但它是一个库，不提供完整的数据库功能。
元数据过滤：除了向量相似性搜索，许多向量数据库还支持基于元数据进行过滤。这意味着用户可以根据特定的属性来缩小搜索范围，从而获得更精确的结果。Milvus、Pinecone、Weaviate、Elasticsearch、Qdrant和Chroma都支持元数据过滤。
混合搜索：混合搜索结合了向量相似性搜索和传统的关键词搜索或结构化数据过滤。这对于需要同时考虑语义相关性和精确匹配的场景非常重要。

Weaviate和Elasticsearch在混合搜索方面表现突出，它能够无缝将向量搜索与全文搜索或结构化查询解决起来。Qdrant也提供了强大的过滤功能，可以与向量搜索结合使用。Milvus和Pinecone也支持通过元数据过滤实现混合搜索。

数据持久化与管理：除了FAISS其他数据库都提供了数据持久化能力，确保数据在系统重启或故障后不会丢失，这通常将数据写入磁盘或分布式存储系统来实现。在实际应用中，向量数据并非一成不变，需要支持更新和删除操作。大多数向量数据库都提供了相应的API来进行这些操作。然而，由于向量索引的复杂性，更新和删除操作的效率可能因数据库而异。例如FAISS对更新和删除的支持相对有限，通常需要重建部分或全部索引。对于需要处理流式数据或频繁更新的应用，实时数据摄入能力至关重要。Milvus、Pinecone、Weaviate、Elasticsearch、Qdrant和Chroma都支持实时数据摄入，能够快速将新数据索引并使其可查询。
多租户与安全性：对于SaaS平台或需要隔离不同用户数据的场景，多租户功能非常重要。Milvus、Pinecone、Weaviate和Elasticsearch都支持多租户，并允许在同一个数据库实例中隔离不同的数据集和用户。Chroma目前对多租户的支持相对较弱，主要面向单租户或嵌入式应用。安全性包括数据加密、访问控制、身份验证和授权等。托管服务通常提供更完善的内置安全功能；自托管的数据库则需要用户自行配置和管理安全策略。
内置向量化：Weaviate的一个独特的功能是其内置的向量化能力。可以通过集成各种机器学习模型在数据摄入时自动将文本、图像等非结构化数据转换为向量嵌入，从而简化了开发流程。Chroma也提供了内置的嵌入模型，方便用户直接在数据库中生成向量，降低了使用门槛。
云原生与Serverless：Milvus、Pinecone、Weaviate和Qdrant都采用了云原生设计，支持在云环境中进行弹性部署和扩展。Pinecone是一个典型的Serverless向量数据库，极大地简化了运维。