Vergleich von Milvus mit Alternativen
Bei der Erkundung verschiedener Vektordatenbank-Optionen hilft Ihnen dieser umfassende Leitfaden, die einzigartigen Funktionen von Milvus zu verstehen und sicherzustellen, dass Sie eine Datenbank wählen, die Ihren spezifischen Anforderungen am besten entspricht. Milvus ist eine führende Open-Source-Vektordatenbank, und Zilliz Cloud bietet einen vollständig verwalteten Milvus-Service an. Um Milvus objektiv im Vergleich zu seinen Konkurrenten zu bewerten, sollten Sie Benchmark-Tools zur Analyse der Leistungsmetriken verwenden.
Milvus-Highlights
Funktionalität: Milvus geht über die einfache Vektorähnlichkeitssuche hinaus, indem es erweiterte Funktionen wie Sparse Vector, Bulk-Vector, gefilterte Suche und hybride Suchfunktionen unterstützt.
Flexibel: Milvus unterstützt verschiedene Bereitstellungsmodi und mehrere SDKs, die alle in einem robusten, integrierten Ökosystem enthalten sind.
Leistung: Milvus garantiert eine Echtzeitverarbeitung mit hohem Durchsatz und geringer Latenz, die durch optimierte Indizierungsalgorithmen wie HNSW und DiskANN und fortschrittliche GPU-Beschleunigung unterstützt wird.
Skalierbarkeit: Die maßgeschneiderte verteilte Architektur lässt sich mühelos skalieren, von kleinen Datensätzen bis hin zu Sammlungen von mehr als 10 Milliarden Vektoren.
Allgemeiner Vergleich
Um Milvus und Pinecone, zwei Vektordatenbanklösungen, miteinander zu vergleichen, ist die folgende Tabelle so strukturiert, dass die Unterschiede zwischen den verschiedenen Merkmalen deutlich werden.
| Merkmal | Pinecone | Milvus | Bemerkungen |
|---|---|---|---|
| Bereitstellungsmodi | Nur SaaS | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC | Milvus bietet eine größere Flexibilität bei den Bereitstellungsmodi. |
| Unterstützte SDKs | Python, JavaScript/TypeScript | Python, Java, NodeJS, Go, Restful API, C#, Rust | Milvus unterstützt eine breitere Palette von Programmiersprachen. |
| Open-Source-Status | Geschlossen | Offene Quelle | Milvus ist eine beliebte Open-Source-Vektordatenbank. |
| Skalierbarkeit | Nur nach oben/unten skalieren | Scale out/in und Scale up/down | Milvus verfügt über eine verteilte Architektur für verbesserte Skalierbarkeit. |
| Verfügbarkeit | Pod-basierte Architektur innerhalb verfügbarer Zonen | Verfügbare Zonen-Failover und regionsübergreifende HA | Milvus CDC (Change Data Capture) ermöglicht Primär-/Standby-Modi für höhere Verfügbarkeit. |
| Perf-Kosten (Dollar pro Million Abfragen) | Beginnt bei $0,178 für einen mittleren Datensatz, $1,222 für einen großen Datensatz | Zilliz Cloud beginnt bei $0,148 für einen mittleren Datensatz, $0,635 für einen großen Datensatz; kostenlose Version verfügbar | Siehe Bericht Kostenranking. |
| GPU-Beschleunigung | Nicht unterstützt | Unterstützt NVIDIA GPU | Die GPU-Beschleunigung erhöht die Leistung erheblich, oft um Größenordnungen. |
Terminologie-Vergleich
Obwohl beide ähnliche Funktionen als Vektordatenbanken erfüllen, weist die domänenspezifische Terminologie von Milvus und Pinecone leichte Unterschiede auf. Im Folgenden finden Sie einen detaillierten Terminologievergleich.
| Pinecone | Milvus | Bemerkungen |
|---|---|---|
| Index | Sammlung | In Pinecone dient ein Index als Organisationseinheit für die Speicherung und Verwaltung von Vektoren gleicher Größe, und dieser Index ist eng mit der Hardware, den so genannten Pods, verbunden. Im Gegensatz dazu dienen Milvus-Sammlungen einem ähnlichen Zweck, ermöglichen aber die Verwaltung mehrerer Sammlungen innerhalb einer einzigen Instanz. |
| Sammlung | Sicherung | In Pinecone ist eine Sammlung im Wesentlichen ein statischer Schnappschuss eines Indexes, der hauptsächlich für Sicherungszwecke verwendet wird und nicht abgefragt werden kann. In Milvus ist die entsprechende Funktion zur Erstellung von Backups transparenter und einfach benannt. |
| Namensraum | Partitionsschlüssel | Namespaces ermöglichen die Partitionierung von Vektoren in einem Index in Teilmengen. Milvus bietet mehrere Methoden wie Partition oder Partitionsschlüssel, um eine effiziente Datenisolierung innerhalb einer Sammlung zu gewährleisten. |
| Metadaten | Skalares Feld | Die Handhabung von Metadaten in Pinecone beruht auf Schlüssel-Wert-Paaren, während Milvus komplexe skalare Felder, einschließlich Standard-Datentypen und dynamische JSON-Felder, zulässt. |
| Abfrage | Suche | Name der Methode, die verwendet wird, um die nächsten Nachbarn für einen gegebenen Vektor zu finden, möglicherweise mit einigen zusätzlichen Filtern, die darüber hinaus angewendet werden. |
| Nicht verfügbar | Iterator | In Pinecone fehlt eine Funktion zur Iteration durch alle Vektoren in einem Index. Milvus führt die Methoden Search Iterator und Query Iterator ein, die die Möglichkeiten der Datenabfrage in verschiedenen Datensätzen verbessern. |
Vergleich der Fähigkeiten
| Fähigkeit | Pinecone | Milvus |
|---|---|---|
| Bereitstellungsmodi | Nur SaaS | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC |
| Funktionen einbetten | Nicht verfügbar | Unterstützung mit pymilvus[model] |
| Datentypen | String, Zahl, Bool, Liste von String | String, VarChar, Number (Int, Float, Double), Bool, Array, JSON, Float Vector, Binary Vector, BFloat16, Float16, Sparse Vector |
| Metrische und Index-Typen | Cos, Dot, Euklidisch P-Familie, S-Familie | Cosinus, IP (Punkt), L2 (euklidisch), Hamming, Jaccard FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, SCANN, GPU Indizes |
| Schema-Entwurf | Flexibler Modus | Flexibler Modus, Strenger Modus |
| Mehrere Vektorfelder | K.A. | Multivektor- und Hybridsuche |
| Werkzeuge | Datensätze, Text-Utilities, Spark-Konnektor | Attu, Birdwatcher, Backup, CLI, CDC, Spark- und Kafka-Konnektoren |
Wichtige Erkenntnisse
Bereitstellungsmodi: Milvus bietet eine Vielzahl von Bereitstellungsoptionen, einschließlich lokaler Bereitstellung, Docker, Kubernetes on-premises, Cloud SaaS und Bring Your Own Cloud (BYOC) für Unternehmen, während Pinecone auf SaaS-Bereitstellung beschränkt ist.
Einbettungsfunktionen: Milvus unterstützt zusätzliche Einbettungsbibliotheken, die die direkte Verwendung von Einbettungsmodellen zur Transformation von Quelldaten in Vektoren ermöglichen.
Datentypen: Milvus unterstützt eine breitere Palette von Datentypen als Pinecone, einschließlich Arrays und JSON. Pinecone unterstützt nur eine flache Metadatenstruktur mit Strings, Zahlen, Booleans oder Listen von Strings als Werte, während Milvus jedes JSON-Objekt, einschließlich verschachtelter Strukturen, innerhalb eines JSON-Feldes verarbeiten kann. Pinecone begrenzt die Größe der Metadaten auf 40 KB pro Vektor.
Metrische und Index-Typen: Milvus unterstützt eine breite Auswahl an Metrik- und Indextypen, um verschiedenen Anwendungsfällen gerecht zu werden, während Pinecone eine begrenztere Auswahl bietet. Während ein Index für Vektoren in Milvus obligatorisch ist, steht eine AUTO_INDEX-Option zur Verfügung, um den Konfigurationsprozess zu rationalisieren.
Schema-Entwurf: Milvus bietet flexible
create_collectionModi für die Schemaerstellung, einschließlich einer schnellen Einrichtung mit einem dynamischen Schema für eine schemafreie Erfahrung ähnlich wie bei Pinecone und einer benutzerdefinierten Einrichtung mit vordefinierten Schemafeldern und Indizes ähnlich wie bei einem relationalen Datenbankmanagementsystem (RDBMS).Mehrere Vektorfelder: Milvus ermöglicht die Speicherung mehrerer Vektorfelder innerhalb einer einzigen Sammlung, die entweder spärlich oder dicht sein und in der Dimensionalität variieren kann. Pinecone bietet eine vergleichbare Funktion nicht.
Werkzeuge: Milvus bietet eine umfangreichere Auswahl an Tools für die Datenbankverwaltung und -nutzung, wie Attu, Birdwatcher, Backup, CLI, CDC und Spark- und Kafka-Connector.
Was kommt als Nächstes?
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Erkunden Sie Alternativen: Für einen umfassenderen Vergleich von Vektordatenbankoptionen finden Sie weitere Ressourcen auf dieser Seite.
