Membandingkan Milvus dengan Alternatif Lain
Ketika menjelajahi berbagai opsi database vektor, panduan komprehensif ini akan membantu Anda memahami fitur-fitur unik Milvus, memastikan Anda memilih database yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda. Khususnya, Milvus adalah basis data vektor sumber terbuka terkemuka, dan Zilliz Cloud menawarkan layanan Milvus yang dikelola sepenuhnya. Untuk mengevaluasi Milvus secara objektif terhadap para pesaingnya, pertimbangkan untuk menggunakan alat tolok ukur untuk menganalisis metrik kinerja.
Sorotan Milvus
Fungsionalitas: Milvus melampaui pencarian kemiripan vektor dasar dengan mendukung fungsionalitas tingkat lanjut seperti vektor jarang, vektor massal, pencarian yang difilter, dan kemampuan pencarian hibrida.
Fleksibilitas: Milvus mengakomodasi berbagai mode penerapan dan beberapa SDK, semuanya dalam ekosistem yang kuat dan terintegrasi.
Kinerja: Milvus menjamin pemrosesan waktu nyata dengan throughput tinggi dan latensi rendah, didukung oleh algoritme pengindeksan yang dioptimalkan seperti HNSW dan DiskANN, serta akselerasi GPU tingkat lanjut.
Skalabilitas: Arsitektur terdistribusi yang dipesan lebih dahulu dengan mudah diskalakan, mengakomodasi apa pun mulai dari kumpulan data kecil hingga koleksi yang melebihi 10 miliar vektor.
Perbandingan keseluruhan
Untuk membandingkan antara Milvus dan Pinecone, dua solusi basis data vektor, tabel berikut ini disusun untuk menyoroti perbedaan di berbagai fitur.
| Fitur | Pinecone | Milvus | Keterangan |
|---|---|---|---|
| Mode Penerapan | Hanya SaaS | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC | Milvus menawarkan fleksibilitas yang lebih besar dalam mode penerapan. |
| SDK yang didukung | Python, JavaScript/TypeScript | Python, Java, NodeJS, Go, Restful API, C#, Rust | Milvus mendukung lebih banyak bahasa pemrograman. |
| Status Sumber Terbuka | Ditutup | Sumber terbuka | Milvus adalah basis data vektor sumber terbuka yang populer. |
| Skalabilitas | Hanya skala naik/turun | Skala keluar/masuk dan Skala naik/turun | Milvus memiliki arsitektur terdistribusi untuk meningkatkan skalabilitas. |
| Ketersediaan | Arsitektur berbasis pod dalam zona yang tersedia | Failover zona yang tersedia dan HA lintas wilayah | Milvus CDC (Change Data Capture) memungkinkan mode primer/standby untuk ketersediaan yang lebih tinggi. |
| Biaya Perf (Dolar per juta kueri) | Mulai dari $0,178 untuk dataset menengah, $1,222 untuk dataset besar | Zilliz Cloud mulai dari $0,148 untuk dataset menengah, $0,635 untuk dataset besar; tersedia versi gratis | Lihat laporan Peringkat Biaya. |
| Akselerasi GPU | Tidak didukung | Mendukung GPU NVIDIA | Akselerasi GPU secara signifikan meningkatkan kinerja, seringkali dengan urutan besarnya. |
Perbandingan terminologi
Meskipun keduanya memiliki fungsi yang sama sebagai basis data vektor, terminologi khusus domain antara Milvus dan Pinecone menunjukkan sedikit variasi. Perbandingan terminologi yang terperinci adalah sebagai berikut.
| Pinecone | Milvus | Keterangan |
|---|---|---|
| Indeks | Koleksi | Dalam Pinecone, indeks berfungsi sebagai unit organisasi untuk menyimpan dan mengelola vektor dengan ukuran yang sama, dan indeks ini terintegrasi erat dengan perangkat keras, yang dikenal sebagai pod. Sebaliknya, koleksi Milvus memiliki tujuan yang sama, tetapi memungkinkan penanganan beberapa koleksi dalam satu instance. |
| Koleksi | Cadangan | Di Pinecone, koleksi pada dasarnya adalah cuplikan statis dari sebuah indeks, yang digunakan terutama untuk tujuan pencadangan dan tidak dapat ditanyakan. Di Milvus, fitur yang setara untuk membuat cadangan lebih transparan dan diberi nama secara langsung. |
| Ruang nama | Kunci partisi | Ruang nama memungkinkan partisi vektor dalam indeks menjadi beberapa subset. Milvus menyediakan beberapa metode seperti partisi atau kunci partisi untuk memastikan isolasi data yang efisien dalam sebuah koleksi. |
| Metadata | Bidang skalar | Penanganan metadata Pinecone bergantung pada pasangan key-value, sementara Milvus memungkinkan bidang skalar yang kompleks, termasuk tipe data standar dan bidang JSON dinamis. |
| Kueri | Pencarian | Nama metode yang digunakan untuk menemukan tetangga terdekat untuk vektor yang diberikan, mungkin dengan beberapa filter tambahan yang diterapkan di atasnya. |
| Tidak tersedia | Iterator | Pinecone tidak memiliki fitur untuk mengulang semua vektor dalam sebuah indeks. Milvus memperkenalkan metode Search Iterator dan Query Iterator, yang meningkatkan kemampuan pencarian data di seluruh kumpulan data. |
Perbandingan kemampuan
| Kemampuan | Pinecone | Milvus |
|---|---|---|
| Mode Penerapan | Hanya SaaS | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC |
| Fungsi Penyematan | Tidak tersedia | Dukungan dengan pymilvus [model] |
| Tipe Data | String, Angka, Bool, Daftar String | String, VarChar, Angka (Int, Float, Double), Bool, Larik, JSON, Vektor Float, Vektor Biner, BFloat16, Float16, Vektor Jarang |
| Jenis Metrik dan Indeks | Cos, Dot, Euclidean Keluarga-P, Keluarga-S | Cosinus, IP (Dot), L2 (Euclidean), Hamming, Jaccard FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, SCANN, Indeks GPU |
| Desain Skema | Mode fleksibel | Mode fleksibel, Mode ketat |
| Beberapa Bidang Vektor | N/A | Pencarian multi-vektor dan hibrida |
| Alat | Kumpulan data, utilitas teks, konektor spark | Konektor Attu, Pengamat Burung, Pencadangan, CLI, CDC, Spark, dan Kafka |
Wawasan utama
Mode penerapan: Milvus menawarkan berbagai opsi penerapan, termasuk penerapan lokal, Docker, Kubernetes di lokasi, Cloud SaaS, dan Bring Your Own Cloud (BYOC) untuk perusahaan, sedangkan Pinecone terbatas pada penerapan SaaS.
Fungsi penyematan: Milvus mendukung pustaka penyematan tambahan, memungkinkan penggunaan langsung model penyematan untuk mengubah data sumber menjadi vektor.
Tipe data: Milvus mendukung tipe data yang lebih luas daripada Pinecone, termasuk array dan JSON. Pinecone hanya mendukung struktur metadata datar dengan string, angka, boolean, atau daftar string sebagai nilai, sedangkan Milvus dapat menangani objek JSON apa pun, termasuk struktur bersarang, dalam bidang JSON. Pinecone membatasi ukuran metadata hingga 40KB per vektor.
Jenis metrik dan indeks: Milvus mendukung banyak pilihan jenis metrik dan indeks untuk mengakomodasi berbagai kasus penggunaan, sementara Pinecone memiliki pilihan yang lebih terbatas. Meskipun indeks untuk vektor adalah wajib di Milvus, opsi AUTO_INDEX tersedia untuk menyederhanakan proses konfigurasi.
Desain skema: Milvus menawarkan mode
create_collectionyang fleksibel untuk desain skema, termasuk pengaturan cepat dengan skema dinamis untuk pengalaman tanpa skema yang mirip dengan Pinecone dan pengaturan yang disesuaikan dengan bidang skema yang telah ditentukan sebelumnya dan indeks yang mirip dengan sistem manajemen basis data relasional (RDBMS).Beberapa bidang vektor: Milvus memungkinkan penyimpanan beberapa bidang vektor dalam satu koleksi, yang dapat berupa bidang vektor yang jarang atau padat dan dapat bervariasi dalam hal dimensi. Pinecone tidak menawarkan fitur yang sebanding.
Alat: Milvus menawarkan pilihan alat yang lebih luas untuk manajemen dan pemanfaatan basis data, seperti Attu, Birdwatcher, Backup, CLI, CDC dan konektor Spark dan Kafka.
Apa selanjutnya
Uji coba: Rasakan pengalaman Milvus secara langsung dengan memulai menggunakan quickstart Milvus atau mendaftar ke Zilliz Cloud.
Pelajari lebih lanjut: Selami lebih dalam fitur-fitur Milvus melalui Terminologi dan Panduan Pengguna kami yang komprehensif.
Jelajahi alternatif: Untuk perbandingan yang lebih luas tentang opsi database vektor, jelajahi sumber daya tambahan di halaman ini.