2023年最佳10个向量数据库：全面评估
向量数据库不再只是数据科学家和数据库管理员之间讨论的小众话题。当我们迈入2023年时，它们已成为处理图像、音频和文本等复杂数据类型的任何人的焦点。但是什么是向量数据库，为什么它们引起了如此多的关注？
在本文中，我们将揭开向量数据库的神秘面纱，剖析它们的优点与缺点，并揭示围绕它们的炒作。我们还将独家介绍2023年的九大顶级向量数据库，特别关注开源选项。所以，让我们开始吧！
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什么是向量数据库？
向量数据库是一种专门设计用于处理传统数据库难以处理的复杂数据类型的数据库。与将数据存储在表格中的标准关系型数据库不同，向量数据库使用数学向量来表示数据。这使得它们能够高效地管理和搜索高维数据，如图像、音频文件和文本内容。
向量数据库使用k-NN（k最近邻）等算法来搜索高维数据。它们还采用量化和分区等技术来优化搜索性能。下面是一个在向量数据库中搜索相似图像的示例提示：
SELECT * FROM images WHERE VECTOR_SEARCH(image_vector, target_vector) < 0.2;在此示例提示中，“VECTOR_SEARCH”是一个计算“image_vector”和“target_vector”之间相似性的函数。“< 0.2”指定了相似性阈值。
为什么向量数据库与众不同？
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处理高维数据：传统数据库无法处理高维数据。向量数据库通过使用数学向量进行表示来填补这个空白，使得处理复杂数据类型变得更容易。
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快速搜索能力：向量数据库的一个突出特点是其能够执行快速相似性搜索。例如，如果您有一张图像，向量数据库可以快速在数据库中找到相似的图像，而无需扫描每个条目。
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可扩展性：随着数据的增长，需要能够在不影响性能的情况下扩展的数据库变得至关重要。向量数据库是为可扩展性而构建的，可以高效处理大量数据。
向量数据库评估：是否达到炒作水平？
与任何新兴技术一样，向量数据库围绕着相当多的炒作。很多人声称它们是数据库技术的下一个大事件，这让人们联想到十年前打破数据库领域格局的NoSQL运动。但其中有多少是真的，您又应该注意什么？
向量数据库的残酷真相：是否应该适应？
炒作并非完全无根据。向量数据库确实提供了传统数据库所缺乏的独特功能，尤其是在处理复杂的高维数据时。然而，重要的是要把真正有价值的东西与浮夸的宣传词区分开来。并非所有向量数据库都能完全达到期望，一些更加注重营销而非提供稳健功能。
选择向量数据库时需要注意的事项：
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过度承诺和未能兑现：某些向量数据库承诺非常多，但却未能提供高可用性、备份系统以及地理空间数据和日期时间等高级数据类型等关键功能。
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复杂性：虽然向量数据库很强大，但设置和管理它们可能会很复杂。确保您具备处理它们的技术知识，或者准备投入培训。
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成本：要谨防隐藏成本，特别是专有数据库。许可费用可能会累积，您还可能需要投资专用硬件。
通过了解这些要点，您可以避开炒作，做出更理性的决策。始终记住要超越营销标语，深入挖掘数据库的实际功能和限制。
向量数据库的优势与劣势
向量数据库因其能够处理图像、音频和文本等复杂数据类型的能力而受到关注。然而，了解它们的优点和局限性至关重要。
向量数据库的优势：
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高效的相似性搜索：向量数据库在高维空间中查找最近邻居的能力出众，这对于推荐系统、图像识别和自然语言处理非常重要。
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可扩展性：许多向量数据库都设计用于处理大规模数据，其中一些甚至提供了分布式架构以进行水平扩展。
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灵活性：向量数据库支持各种距离度量和索引算法，可以高度适应特定的用例。
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占用资源：高速搜索通常需要占用计算资源。某些数据库要求使用专用硬件以获得最佳性能。
向量数据库的劣势：
- 复杂性：大量的算法选项和配置使得向量数据库变得难以设置和维护。
- 成本：虽然有一些开源选项，但商业向量数据库可能很昂贵，特别是对于大规模部署而言。
- REST API: 与现有应用程序轻松集成。
- 属性搜索: 支持基本的属性搜索操作。
- 云基础: 可扩展性，无操作开销。
- 缺点:
- 成本: 随数据大小呈指数增长的定价。
- 有限功能: 没有连接、事务或高级索引。
- 文档: 技术文档稀缺。
- 缺乏高级数据类型，如地理空间和日期时间。
Zilliz的优势: Zilliz使用了多种索引算法，包括IVF_SQ8和NSG，并支持GPU加速以加快查询处理速度。它还提供了类似SQL的查询语言，允许更复杂的搜索条件。然而，其高可用性特性的缺乏透明度引发了对其是否适用于关键任务应用的质疑。
Zilliz的缺点: Zilliz缺乏连接和事务等关键功能，使其在严肃的应用程序中不可靠。缺少数据复制和自动故障转移等高可用性特性存在风险。备份系统不足，需要额外资源进行数据恢复。
如何评估向量数据库
在评估向量数据库时，请考虑以下技术方面：
- 功能集合: 是否支持连接、事务和高级数据类型?
- 可扩展性: 是否能够高效处理大规模数据?
- 成本: 定价与提供的功能之间的关系如何?
- 社区支持: 是否存在活跃的社区支持和广泛的文档?
- 基准测试: 使用查询每秒（QPS）、延迟和吞吐量等性能基准进行比较。
有关详细信息，可以运行由此GitHub存储库 (opens in a new tab)提供的工具作为向量数据库的基准。
2023年最佳开源向量数据库替代方案
7. Qdrant: 社区的首选
- 起始价格: 免费（开源）
- 评级: 4.5/5
优点:
- 本地和云基础: 提供两种部署选项，灵活性高。
- 内存模式: 允许进行测试而无需启动容器。
- 友好迁移: 大量从其他工具迁移的用户。
缺点:
- 文档: 可以提供更全面的指南。
- 社区规模: 相对于其他开源选项而言，社区较小。
- 功能集: 仍在增长阶段，可能缺乏一些高级功能。
技术细节: Qdrant (opens in a new tab)提供了本地和云基础两种选项，使其成为一种灵活的选择。然而，它的社区规模相对较小，可以从更全面的文档中受益。尽管它正在受到关注，但其功能集仍在增长阶段，可能缺乏一些高级选项。
Qdrant链接: https://qdrant.tech/ (opens in a new tab)
8. Cassandra/AstraDB: 可扩展性之王
起始价格: 有免费套餐可用 评级: 4.3/5
优点:
- 可扩展性: 以处理大量吞吐量而闻名。
- 本地和云基础: 提供两种部署选项。
- 行业认可度: 在行业中保持了自己的地位多年。
缺点:
- 复杂性: 对于新用户来说，学习曲线较陡。
- 成本: 免费套餐存在限制，定价可能不断上涨。
- 向量支持: 最初并非设计用于向量数据，因此可能缺少一些特殊功能。
技术细节: Apache Cassandra (opens in a new tab)/DataStax AstraDB (opens in a new tab)非常适合可扩展性，但需要较高学习曲线。虽然提供了免费套餐，但限制很快就会达到，导致成本不断上涨。它最初并非设计用于向量数据，因此可能缺少一些专门的功能。
Apache Cassandra: https://cassandra.apache.org (opens in a new tab) DataStax AstraDB: https://www.datastax.com/products/datastax-astra (opens in a new tab)
9. MyScale DB: 作为Pinecone替代方案的SQL强大后盾
起始价格: 有慷慨的免费套餐 评级: 4.1/5
优点:
- SQL支持: 为所有数据操作提供完整和扩展的SQL支持。
- 速度: 为快速操作提供云原生OLAP数据库架构。
- 结构化和向量化数据: 在单个数据库中管理两者。
缺点:
- 新产品: 相对较新，可能缺乏社区支持。
- 文档: 可以提供更多技术指南。
- 复杂性: 需要了解SQL，可能不适合所有用户。
技术细节: MyScale DB (opens in a new tab)提供慷慨的免费套餐和完整的SQL支持，非常适合熟悉SQL的用户。然而，作为相对较新的产品，它可能缺乏广泛的社区支持，并且可能受益于更多的技术文档支持。
MyScale DB: https://myscale.com (opens in a new tab)
10. SPTAG（空间划分树和图）
- 起始价格: 免费（开源）
- 评级: 4.3/5
- 优点:
- 由微软开发，确保可靠性
- 高速k-NN搜索功能
- 针对拥有数十亿个向量的大规模数据库进行优化
- 缺点:
- 社区支持有限
- 文档不如其他开源选项详尽 技术细节: SPTAG (opens in a new tab) 使用KD树和球树进行索引，实现高速的k-NN搜索。它针对大规模数据库进行了优化，能够高效地处理数十亿个向量。该算法还支持多线程搜索和批量查询处理。
SPTAG GitHub: https://github.com/microsoft/SPTAG (opens in a new tab)
常见问题
常见的向量数据库有哪些？
截至2023年，常见的向量数据库包括Faiss、Annoy、NMSLIB、Milvus、Pinecone、Zilliz、Elasticsearch、Weaviate、Jina和SPTAG。
是否有免费的向量数据库？
是的，有几个免费的开源向量数据库可供使用，例如Faiss、Annoy、NMSLIB、Milvus、Weaviate、Jina和SPTAG。
Pinecone 是否是最好的向量数据库？
尽管Pinecone提供了完全托管的服务并且易于使用，但它是否是“最好的”取决于您的具体需求。它不是开源的，并且在部署较大规模时可能会很昂贵。
如何选择一个向量数据库？
选择向量数据库取决于各种因素，如您处理的数据类型、项目的规模和预算。像Faiss和Annoy这样的开源选项非常适合那些想要更多控制和定制化的人，而像Pinecone这样的托管服务则更适合那些追求易用性的人。
结论
向量数据库是处理复杂的高维数据的必备工具。尽管它们提供了诸多优势，如高效的相似性搜索和可扩展性，但也有各自的局限性。像Faiss和Annoy这样的开源选项提供了出色的性能和灵活性，但可能需要较陡的学习曲线。另一方面，像Pinecone这样的商业选项提供了易用性，但可能代价较高。因此，要谨慎权衡利弊，选择最适合您需求的向量数据库。
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