向量数据库调研

发布时间：2024年01月01日

向量数据库的优势

数据库类型	适用场景	典型数据库举例
关系型数据库（RDBMS）	处理结构化数据，擅长OLTP，如财务、人事管理等。	MySQL，Oracle，SQL Server
非关系型数据库（NoSQL）	存储大量非结构化或半结构化数据，擅长点查，如大数据分析、人工智能等。	MongoDB，Redis，Cassandra
对象数据库	数据存储结构比较复杂的应用场景	Versant Object Database，ObjectStore，ZopeDB
列式数据库	需要快速进行按列查询的应用场景，擅长OLTP查询，如数据仓库。	HBase，Cassandra，Amazon DynamoDB
图形数据库	存储和处理大型图形数据，一般使用GraphQL如社交网络、物联网等场景。	Neo4j，ArangoDB，JanusGraph
向量数据库	快速处理向量数据的应用场景，擅长算法聚类等，如图像识别、音频处理、自然语言处理等	Milvus，Faiss，Hive-Vector-Storage
全文搜索引擎（search db）	处理全文搜索和日志存储等应用场景	Elasticsearch，Apache Solr，Sphinx

在 db engines rank中，向量数据在最近一段时间得到很强的关注和发展。

向量数据库横向对比

Milvus、Pinecone、Vespa、Weaviate、Vald、GSI 和 Qdrant

价值主张。让整个向量搜索引擎脱颖而出的独特之处是什么？
类型。该引擎的通用类型：向量数据库、大数据平台。托管/自托管。
架构。高级系统架构，包括分片、插件、可扩展性、硬件细节（如果可用）等方面。
算法。这个搜索引擎采用了什么算法来进行相似度/向量搜索，它提供了哪些独特的功能？
代码：它是开源的还是闭源的？

	类型	代码	算法
Milvus	自托管	开源	允许多个基于 ANN 算法的索引：FAISS、ANNOY、HNSW、RNSG。
Pinecone	托管	闭源	由 FAISS 提供支持的 Exact KNN；ANN 由专有算法提供支持。支持所有主要距离度量：余弦（默认）、点积和欧几里得。
Vespa	托管/自托管	开源	HNSW（针对实时CRUD和元数据过滤进行了修改）；一套重新排序和密集检索方法。
Weaviate	托管/自托管	开源	自定义实现的 HNSW，调整到规模，并支持完整的 CRUD。只要能做CRUD ，系统就支持插件ANN算法。
Vald	自托管	开源	基于最快算法：NGT，比很多强算法，如Scann和HNSW都要快。
GSI	ES OS的向量搜索硬件后端	闭源	保持神经散列的汉明空间局部性。
Qdrant	托管/自托管	开源	Rust 中的自定义HNSW 实现。

向量数据库依赖算法的优劣势

算法名称	算法优势	算法劣势	复杂度分析
Exact KNN	精确性高，可以保证正确性	对大型数据集的搜索较慢	搜索复杂度为O(N log N)，其中N是数据库中向量的数量。对于高维数据和大量数据，复杂度可能会比较高
LSH	可以在大型数据集中实现快速近似KNN搜索	近似性较差，可能会导致搜索结果不够准确	查询复杂度主要是哈希函数的计算复杂度和哈希表的遍历复杂度，一般时间复杂度达到O(N^p)，其中N是数据库中向量的数量。
Scann	快速和可扩展，特别适合大量高维向量的搜索	相比于精确KNN和其他近似KNN算法，精度可能会有所降低	预处理时间复杂度为O(N * D)，其中N是数据库中向量的数量，D是向量的维度；查询复杂度为O(log N)。
KD树	计算快速，适合高维度空间的KNN搜索	对于包含稀疏数据的向量，性能可能会受到影响	预处理时间复杂度为O(N * log N)，其中N是数据库中向量的数量；查询复杂度为O(log N)。
HNSW	可以在大型高维数据集中实现快速近似KNN搜索，且精度较高	查询速度较慢（不如LSH和SCANN）	构建时间复杂度为O(N * log N)，其中N是数据库中向量的数量；查询复杂度为O(log N)。
RNSG	较快的最近邻搜索速度，且搜索结果较为准确	不适用于非欧几里得空间	时间复杂度主要是与K（最近邻数目）、N（向量数目）和D（向量空间维数）相关，因此时间复杂度能够低至O(log N)。

向量数据库分析

milvus

架构实现：Milvus 实现了四层：接入层、协调服务、工作节点和存储。这些层是独立的，以实现更好的可扩展性和灾难恢复。

产品优势：

支持私有化部署
多版本：单机版（standalone）、集群版（cluster），支持部署在CPU和GPU上，弹性可扩展。
易运维：采用云原生架构，使用docker和k8s能够快速安装和运维。
实现场景多：能快速实现图搜图、语音搜索语音、文搜文。

参考资料

链接

B站

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_44585839/article/details/135316049
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