千万级向量数据库实战对比：Milvus，Qdrant，Chroma，Weaviate

推荐语

掌握向量数据库性能对比，高效选择适合你项目的数据库。

核心内容：
1. Milvus的企业级应用优势和社区支持
2. Qdrant的轻量级特性和性能表现
3. Chroma和Weaviate在中小规模数据集上的表现及社区活跃度

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在大模型开发中我们经常用到向量数据库，下面围绕常见的几种进行对比分析，以方便我们在项目中选择合适的数据库进行开发。

1、Milvus

•  核心优势：适合企业级大规模应用，毫秒级延迟（单查询<100ms，视索引和硬件，在高并发和大规模数据集（亿级向量）场景下表现优异，QPS 和召回率领先。2000万768维向量（HNSW索引），单机可达100-500 QPS，支持多种索引（HNSW、IVF、ANN-Bench测试中性能领先），可调参数（如efSearch）平衡速度和精度，资源消耗相对较高。

•  社区：由 Zilliz 开发，社区极为活跃，多语言 SDK（Python、Java、Go 等），API 丰富。地址：https://github.com/milvus-io/milvus ，34.2k stars（20250422）。

• 局限性：高并发下需分布式集群，单机QPS受内存和CPU限制。

  
  

2、Qdrant

• 核心优势：Rust语言开发的高效引擎，查询速度：毫秒级（<100ms），2000万向量约100-400 QPS，吞吐量：单机稍弱，分布式提升有限，成本考虑两者成本接近，Milvus性价比高，但是轻量，集成简单，AI框架支持好，内存和磁盘上的 HNSW 实现经过优化，性能稳定。

• 社区：社区增长迅速，文档和技术支持较好，REST 和 gRPC 接口，Python/JavaScript SDK 易用。地址：https://github.com/qdrant/qdrant  ，23.1k stars（20250422）。

• 局限性：分布式性能不如 Milvus 稳定，在大规模数据集上的性能略逊于 Milvus，尤其在高并发场景下吞吐量有限。

  
  

3、Chroma

• 核心优势：主要在 Python 环境下工作，尤其是使用 LangChain 或 LlamaIndex。对小规模数据集（百万级以下）性能表现良好，查询延迟适中，适合快速原型开发。

• 社区：社区较小但活跃，轻量级，API 简单，适合新手和快速开发项目，文档简单明了。地址：https://github.com/chroma-core/chroma， 19.4k stars（20250422）。

• 局限性：无原生持久化存储，依赖外部数据库；超10亿向量时性能下降40%。

  
  

4、Weaviate

• 核心优势：在中小规模数据集上性能表现良好，查询延迟较低，支持混合搜索（向量+关键词），水平扩展能力较强，可处理亿级向量，

• 社区：GraphQL 查询接口直观，Python/Go SDK 易用，文档详尽，社区支持良好。地址：https://github.com/weaviate/weaviate ，13.1k stars（20250422）。

• 局限性：GraphQL 有一定学习曲线。混合搜索和模块化虽然强大，但也增加了配置的复杂度。大规模扩展需要较多基础设施资源，成本可能高于 Qdrant。

  
  

5、其他

1. Elasticsearch太重，RedisVL生态较弱，其他云平台的价格稍贵，不差钱的可以用一下。

总体上来说：

这里Weaviate使用的是BSD许可，这个相对更宽松一些。