Milvus 与替代产品的比较
在探索各种向量数据库选项时，本综合指南将帮助您了解 Milvus 的独特功能，确保您选择最适合自己特定需求的数据库。值得注意的是，Milvus 是领先的开源矢量数据库，Zilliz Cloud 提供全面管理的 Milvus 服务。要客观地评估 Milvus 与竞争对手的差距，可以考虑使用基准工具来分析性能指标。:contentReference[oaicite:1]{index=1}
Milvus 的亮点
- 功能性：Milvus 不仅支持基本的向量相似性搜索，还支持稀疏向量、批量向量、过滤搜索和混合搜索功能等高级功能。:contentReference[oaicite:2]{index=2}
- 灵活性：Milvus 支持多种部署模式和多个 SDK，所有这些都在一个强大的集成生态系统中实现。:contentReference[oaicite:3]{index=3}
- 性能：Milvus 采用 HNSW 和 DiskANN 等优化索引算法以及先进的 GPU 加速，可确保高吞吐量和低延迟的实时处理。:contentReference[oaicite:4]{index=4}
- 可扩展性：其定制的分布式架构可轻松扩展，从小型数据集到超过 100 亿个向量的集合都能轻松应对。:contentReference[oaicite:5]{index=5}
整体比较
为了对 Milvus 和 Pinecone 这两个向量数据库解决方案进行比较，下表突出了各种功能之间的差异：:contentReference[oaicite:6]{index=6}
| 特征 | Pinecone | Milvus | 备注 |
|---|---|---|---|
| 部署模式 | 纯 SaaS | Milvus Lite、On-prem Standalone & Cluster、Zilliz Cloud Saas & BYOC | Milvus 提供更灵活的部署模式。 |
| 支持的 SDK | Python、JavaScript/TypeScript | Python、Java、NodeJS、Go、Restful API、C#、Rust | Milvus 支持更广泛的编程语言。 |
| 开源状态 | 已关闭 | 开源 | Milvus 是一个流行的开源向量数据库。 |
| 可扩展性 | 仅向上/向下扩展 | 向外/向内扩展和向上/向下扩展 | Milvus 采用分布式架构，增强了可扩展性。 |
| 可用性 | 可用区域内基于 Pod 的架构 | 可用区域故障切换和跨区域 HA | Milvus CDC（变更数据捕获）支持主备模式，以提高可用性。 |
| 性能成本（每百万次查询） | 中型数据集 0.178 美元起、大型数据集 1.222 美元起 | Zilliz Cloud 中型数据集起价 0.148 美元、大型数据集起价 0.635 美元；提供免费版本 | 请参阅成本排名报告。 |
| GPU 加速 | 不支持 | 支持英伟达™（NVIDIA®）GPU | GPU 加速可大幅提升性能。:contentReference[oaicite:7]{index=7} |
术语比较
虽然 Milvus 和 Pinecone 作为向量数据库具有类似的功能，但两者在具体术语上也略有不同：:contentReference[oaicite:8]{index=8}
| Pinecone | Milvus | 备注 |
|---|---|---|
| 索引 | Collection | 在 Pinecone 中，索引是存储和管理相同大小向量的组织单位，并与硬件（称为 pod）紧密结合。相比之下，Milvus 的 Collections 具有类似功能，但能在单个实例中处理多个集合。 |
| Collections | Backup | Pinecone 的 Collection 本质上是索引的静态快照，不可查询。在 Milvus 中，备份功能更加透明且命名直观。 |
| 命名空间 | Partition Key | 命名空间允许将索引中的向量分割成子集。Milvus 提供分区和分区键等多种方法，确保数据隔离。 |
| 元数据 | 标量字段 | Pinecone 的元数据处理依赖键值对，而 Milvus 支持复杂标量字段，包括标准数据类型和动态 JSON 字段。 |
| 查询 | Search | 用于查找给定向量的最邻近元素，可能附带过滤条件。Milvus 也提供类似功能。 |
| 不可用 | 迭代器 | Pinecone 缺乏遍历所有向量的迭代功能，而 Milvus 引入搜索迭代器和查询迭代器，提高检索能力。:contentReference[oaicite:9]{index=9} |
能力比较
下面展示了两者在核心能力方面的比较：:contentReference[oaicite:10]{index=10}
| 能力 | Pinecone | Milvus |
|---|---|---|
| 部署模式 | 纯 SaaS | Milvus Lite、On-prem Standalone & Cluster、Zilliz Cloud Saas & BYOC |
| Embeddings 功能 | 不可用 | 支持 pymilvus[模型] |
| 数据类型 | 字符串、数字、布尔、字符串列表 | 字符串、VarChar、数（Int、Float、Double）、Bool、数组、JSON、浮点矢量、二进制矢量、BFloat16、Float16、稀疏向量 |
| 度量和索引类型 | 余弦、点、欧几里得 | P-家族、S-家族、余弦、IP（点）、L2（欧几里得）、汉明、雅卡、FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ、HNSW、SCANN、GPU 索引 |
| 模式设计 | 灵活模式 | 灵活模式、严格模式 |
| 多个向量场 | 不适用 | 多向量和混合搜索 |
| 工具 | 数据集、文本实用程序、Spark 连接器 | Attu、Birdwatcher、Backup、CLI、CDC、Spark 和 Kafka 连接器:contentReference[oaicite:11]{index=11} |
主要见解
- 部署模式：Milvus 提供多种部署选项，包括本地部署、Docker、企业内部 Kubernetes、云 SaaS 和自带云（BYOC），而 Pinecone 仅限于 SaaS 部署。:contentReference[oaicite:12]{index=12}
- 嵌入功能：Milvus 支持集成嵌入库，将源数据直接转换为向量，而 Pinecone 不支持这一功能。:contentReference[oaicite:13]{index=13}
- 数据类型：Milvus 支持比 Pinecone 更丰富的数据类型，包括数组和 JSON 结构，而 Pinecone 数据更平面。:contentReference[oaicite:14]{index=14}
- 度量和索引类型：Milvus 提供更全面的度量和索引选项，以适应多种使用场景。:contentReference[oaicite:15]{index=15}
- Schema 和多向量字段：Milvus 支持复杂的 Schema 管理和混合搜索设置。:contentReference[oaicite:16]{index=16}
- 工具链：Milvus 提供更丰富的生态工具，例如监控、备份及数据管道集成工具。:contentReference[oaicite:17]{index=17}
下一步计划
- 试用：从 Milvus 快速入门或注册 Zilliz Cloud 开始体验 Milvus。:contentReference[oaicite:18]{index=18}
- 了解更多：通过术语、用户指南等深入了解 Milvus 功能。:contentReference[oaicite:19]{index=19}
- 探索替代方案：如果需要对向量数据库进行更广泛的比较，请查看本页及相关资源。:contentReference[oaicite:20]{index=20}
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参考资料
https://milvus.io/docs/zh/comparison.md
