Comparación de Milvus con alternativas
Al explorar varias opciones de bases de datos vectoriales, esta guía completa le ayudará a entender las características únicas de Milvus, asegurándose de que elija la base de datos que mejor se adapte a sus necesidades específicas. En particular, Milvus es una base de datos vectorial de código abierto líder, y Zilliz Cloud ofrece un servicio Milvus totalmente gestionado. Para evaluar objetivamente Milvus frente a sus competidores, considere el uso de herramientas de referencia para analizar las métricas de rendimiento.
Aspectos destacados de Milvus
Funcionalidad: Milvus va más allá de la búsqueda básica de similitud vectorial al admitir funcionalidades avanzadas como vector disperso, vector masivo, búsqueda filtrada y capacidades de búsqueda híbrida.
Flexibilidad: Milvus se adapta a varios modos de implementación y múltiples SDK, todo dentro de un ecosistema sólido e integrado.
Rendimiento: Milvus garantiza el procesamiento en tiempo real con alto rendimiento y baja latencia, impulsado por algoritmos de indexación optimizados como HNSW y DiskANN, y aceleración avanzada de GPU.
Escalabilidad: Su arquitectura distribuida a medida se escala sin esfuerzo, dando cabida desde pequeños conjuntos de datos hasta colecciones que superan los 10.000 millones de vectores.
Comparación general
Para comparar Milvus y Pinecone, dos soluciones de bases de datos vectoriales, se ha estructurado la siguiente tabla para destacar las diferencias entre las distintas características.
| Característica | Pinecone | Milvus | Observaciones |
|---|---|---|---|
| Modos de despliegue | Sólo SaaS | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC | Milvus ofrece una mayor flexibilidad en los modos de despliegue. |
| SDK compatibles | Python, JavaScript/TypeScript | Python, Java, NodeJS, Go, Restful API, C#, Rust | Milvus admite una gama más amplia de lenguajes de programación. |
| Estado del código abierto | Cerrado | Código abierto | Milvus es una popular base de datos vectorial de código abierto. |
| Escalabilidad | Sólo ampliación/reducción | Ampliación/reducción y ampliación/reducción | Milvus cuenta con una arquitectura distribuida para mejorar la escalabilidad. |
| Disponibilidad | Arquitectura basada en pods dentro de las zonas disponibles | Conmutación por error de zonas disponibles y HA entre regiones | Milvus CDC (Change Data Capture) permite modos primario/en espera para una mayor disponibilidad. |
| Coste de rendimiento (dólares por millón de consultas) | Desde 0,178 $ para un conjunto de datos mediano, 1,222 $ para un conjunto de datos grande | Zilliz Cloud comienza en 0,148 $ para un conjunto de datos mediano, 0,635 $ para un conjunto de datos grande; versión gratuita disponible. | Consulte el informe de clasificación de costes. |
| Aceleración GPU | No compatible | Soporta GPU NVIDIA | La aceleración de la GPU mejora significativamente el rendimiento, a menudo en órdenes de magnitud. |
Comparación terminológica
Aunque ambas cumplen funciones similares como bases de datos vectoriales, la terminología específica del dominio entre Milvus y Pinecone muestra ligeras variaciones. A continuación se ofrece una comparación terminológica detallada.
| Pinecone | Milvus | Observaciones |
|---|---|---|
| Índice | Colección | En Pinecone, un índice sirve como unidad organizativa para almacenar y gestionar vectores de idéntico tamaño, y este índice está estrechamente integrado con el hardware, conocido como pods. Por el contrario, las colecciones de Milvus sirven para un propósito similar pero permiten manejar múltiples colecciones dentro de una única instancia. |
| Colección | Copia de seguridad | En Pinecone, una colección es esencialmente una instantánea estática de un índice, utilizada principalmente con fines de copia de seguridad y que no puede consultarse. En Milvus, la función equivalente para crear copias de seguridad es más transparente y tiene un nombre sencillo. |
| Espacio de nombres | Clave de partición | Los espacios de nombres permiten la partición de vectores en un índice en subconjuntos. Milvus proporciona múltiples métodos como la partición o la clave de partición para garantizar un aislamiento eficaz de los datos dentro de una colección. |
| Metadatos | Campo escalar | La gestión de metadatos de Pinecone se basa en pares clave-valor, mientras que Milvus permite campos escalares complejos, incluidos tipos de datos estándar y campos JSON dinámicos. |
| Consulta | Búsqueda | Nombre del método utilizado para encontrar los vecinos más cercanos para un vector dado, posiblemente con algunos filtros adicionales aplicados en la parte superior. |
| No disponible | Iterador | Pinecone carece de una función para recorrer todos los vectores de un índice. Milvus introduce los métodos Iterador de búsqueda e Iterador de consulta, mejorando las capacidades de recuperación de datos en todos los conjuntos de datos. |
Comparación de capacidades
| Capacidad | Pinecone | Milvus |
|---|---|---|
| Modos de despliegue | Sólo SaaS | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC |
| Funciones de incrustación | No disponible | Soporte con pymilvus[model] |
| Tipos de datos | String, Número, Bool, Lista de String | String, VarChar, Number (Int, Float, Double), Bool, Array, JSON, Float Vector, Binary Vector, BFloat16, Float16, Sparse Vector |
| Tipos de métricas e índices | Cos, Punto, Euclídeo Familia P, Familia S | Coseno, IP (punto), L2 (euclídeo), Hamming, Jaccard FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, SCANN, Índices GPU |
| Diseño de esquemas | Modo flexible | Modo flexible, modo estricto |
| Campos vectoriales múltiples | N/A | Búsqueda multivectorial e híbrida |
| Herramientas | Conjuntos de datos, utilidades de texto, conector Spark | Conectores Attu, Birdwatcher, Backup, CLI, CDC, Spark y Kafka |
Información clave
Modos de despliegue: Milvus ofrece una variedad de opciones de despliegue, incluido el despliegue local, Docker, Kubernetes on-premises, Cloud SaaS y Bring Your Own Cloud (BYOC) para empresas, mientras que Pinecone se limita al despliegue SaaS.
Funciones de incrustación: Milvus admite bibliotecas de incrustación adicionales, lo que permite el uso directo de modelos de incrustación para transformar los datos de origen en vectores.
Tipos de datos: Milvus admite una gama más amplia de tipos de datos que Pinecone, incluidas matrices y JSON. Pinecone sólo admite una estructura de metadatos plana con cadenas, números, booleanos o listas de cadenas como valores, mientras que Milvus puede manejar cualquier objeto JSON, incluidas estructuras anidadas, dentro de un campo JSON. Pinecone limita el tamaño de los metadatos a 40 KB por vector.
Tipos de métricas e índices: Milvus admite una amplia selección de tipos de métricas e índices para adaptarse a diversos casos de uso, mientras que Pinecone tiene una selección más limitada. Aunque en Milvus es obligatorio un índice para el vector, existe una opción AUTO_INDEX para agilizar el proceso de configuración.
Diseño de esquemas: Milvus ofrece modos flexibles
create_collectionpara el diseño de esquemas, incluyendo una configuración rápida con un esquema dinámico para una experiencia sin esquema similar a Pinecone y una configuración personalizada con campos de esquema predefinidos e índices similares a un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS).Múltiples campos vectoriales: Milvus permite el almacenamiento de múltiples campos vectoriales dentro de una única colección, que puede ser dispersa o densa y puede variar en dimensionalidad. Pinecone no ofrece una función comparable.
Herramientas: Milvus ofrece una selección más amplia de herramientas para la gestión y utilización de bases de datos, como Attu, Birdwatcher, Backup, CLI, CDC y Spark y conector Kafka.
Lo que sigue
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