Confronto tra Milvus e le alternative
Quando esplorate le varie opzioni di database vettoriali, questa guida completa vi aiuterà a comprendere le caratteristiche uniche di Milvus, assicurandovi di scegliere il database più adatto alle vostre esigenze specifiche. In particolare, Milvus è uno dei principali database vettoriali open-source e Zilliz Cloud offre un servizio Milvus completamente gestito. Per valutare in modo oggettivo Milvus rispetto ai suoi concorrenti, considerate l'utilizzo di strumenti di benchmark per analizzare le metriche delle prestazioni.
Punti di forza di Milvus
Funzionalità: Milvus va oltre la ricerca di similarità vettoriale di base, supportando funzionalità avanzate come vettori sparse, bulk-vector, ricerca filtrata e funzionalità di ricerca ibrida.
Flessibilità: Milvus è in grado di supportare diverse modalità di distribuzione e più SDK, il tutto all'interno di un ecosistema robusto e integrato.
Prestazioni: Milvus garantisce un'elaborazione in tempo reale con un elevato throughput e una bassa latenza, grazie ad algoritmi di indicizzazione ottimizzati come HNSW e DiskANN e all'accelerazione avanzata delle GPU.
Scalabilità: La sua architettura distribuita su misura è scalabile senza sforzo, in grado di ospitare da piccoli insiemi di dati a raccolte che superano i 10 miliardi di vettori.
Confronto generale
Per confrontare Milvus e Pinecone, due soluzioni di database vettoriali, la seguente tabella è strutturata in modo da evidenziare le differenze tra le varie caratteristiche.
| Caratteristica | Pinecone | Milvus | Osservazioni |
|---|---|---|---|
| Modalità di distribuzione | Solo SaaS | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC | Milvus offre una maggiore flessibilità nelle modalità di distribuzione. |
| SDK supportati | Python, JavaScript/TypeScript | Python, Java, NodeJS, Go, Restful API, C#, Rust | Milvus supporta una gamma più ampia di linguaggi di programmazione. |
| Stato open-source | Chiuso | Aperto | Milvus è un popolare database vettoriale open-source. |
| Scalabilità | Scala solo verso l'alto/il basso | Scala out/in e scala up/down | Milvus è dotato di un'architettura distribuita per una maggiore scalabilità. |
| Disponibilità | Architettura basata su pod all'interno di zone disponibili | Failover delle zone disponibili e HA interregionale | Milvus CDC (Change Data Capture) consente modalità primarie/standby per una maggiore disponibilità. |
| Costo della performance (dollari per milione di query) | A partire da 0,178 dollari per un set di dati medio, 1,222 dollari per un set di dati grande. | Zilliz Cloud parte da 0,148 dollari per un set di dati medio, 0,635 dollari per un set di dati grande; è disponibile la versione gratuita. | Consultare il rapporto Cost Ranking. |
| Accelerazione GPU | Non supportata | Supporta le GPU NVIDIA | L'accelerazione via GPU aumenta significativamente le prestazioni, spesso di ordini di grandezza. |
Confronto terminologico
Sebbene entrambi svolgano funzioni simili come database vettoriali, la terminologia specifica del dominio tra Milvus e Pinecone presenta leggere variazioni. Di seguito è riportato un confronto terminologico dettagliato.
| Pinecone | Milvus | Osservazioni |
|---|---|---|
| Indice | Raccolta | In Pinecone, un indice serve come unità organizzativa per la memorizzazione e la gestione di vettori di dimensioni identiche, e questo indice è strettamente integrato con l'hardware, noto come pod. Le collezioni di Milvus, invece, hanno uno scopo simile, ma consentono di gestire più collezioni all'interno di una singola istanza. |
| Raccolta | Backup | In Pinecone, una collezione è essenzialmente un'istantanea statica di un indice, utilizzata principalmente per scopi di backup e non può essere interrogata. In Milvus, la funzione equivalente per la creazione di backup è più trasparente e ha un nome semplice. |
| Spazio dei nomi | Chiave di partizione | Gli spazi dei nomi consentono di suddividere i vettori di un indice in sottoinsiemi. Milvus offre diversi metodi come la partizione o la chiave di partizione per garantire un isolamento efficiente dei dati all'interno di una collezione. |
| Metadati | Campo scalare | La gestione dei metadati di Pinecone si basa su coppie chiave-valore, mentre Milvus consente campi scalari complessi, compresi tipi di dati standard e campi JSON dinamici. |
| Interrogazione | Ricerca | Nome del metodo utilizzato per trovare i vicini più prossimi di un dato vettore, eventualmente con l'aggiunta di alcuni filtri. |
| Non disponibile | Iteratore | Pinecone non dispone di una funzione per l'iterazione di tutti i vettori in un indice. Milvus introduce i metodi Search Iterator e Query Iterator, migliorando le capacità di reperimento dei dati in tutti i set di dati. |
Confronto tra le capacità
| Capacità | Pinecone | Milvus |
|---|---|---|
| Modalità di distribuzione | Solo SaaS | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC |
| Funzioni di integrazione | Non disponibile | Supporto con pymilvus[model] |
| Tipi di dati | Stringa, Numero, Bool, Elenco di stringhe | String, VarChar, Number (Int, Float, Double), Bool, Array, JSON, Float Vector, Binary Vector, BFloat16, Float16, Sparse Vector |
| Tipi di metriche e indici | Cos, Dot, Euclidea Famiglia P, famiglia S | Coseno, IP (punto), L2 (euclideo), Hamming, Jaccard FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, SCANN, indici GPU |
| Progettazione dello schema | Modalità flessibile | Modalità flessibile, modalità rigorosa |
| Campi vettoriali multipli | N.D.T. | Ricerca multivettoriale e ibrida |
| Strumenti | Set di dati, utilità di testo, connettore Spark | Attu, Birdwatcher, Backup, CLI, CDC, connettori Spark e Kafka |
Approfondimenti chiave
Modalità di distribuzione: Milvus offre una varietà di opzioni di distribuzione, tra cui la distribuzione locale, Docker, Kubernetes on-premises, Cloud SaaS e Bring Your Own Cloud (BYOC) per le aziende, mentre Pinecone è limitato alla distribuzione SaaS.
Funzioni di embedding: Milvus supporta librerie di incorporamento aggiuntive, consentendo l'uso diretto dei modelli di incorporamento per trasformare i dati di origine in vettori.
Tipi di dati: Milvus supporta una gamma più ampia di tipi di dati rispetto a Pinecone, tra cui array e JSON. Pinecone supporta solo una struttura piatta di metadati con stringhe, numeri, booleani o elenchi di stringhe come valori, mentre Milvus può gestire qualsiasi oggetto JSON, comprese le strutture annidate, all'interno di un campo JSON. Pinecone limita la dimensione dei metadati a 40KB per vettore.
Tipi di metriche e indici: Milvus supporta un'ampia selezione di tipi di metriche e indici per adattarsi a vari casi d'uso, mentre Pinecone ha una selezione più limitata. Mentre in Milvus l'indice per il vettore è obbligatorio, è disponibile un'opzione AUTO_INDEX per semplificare il processo di configurazione.
Progettazione degli schemi: Milvus offre modalità flessibili di
create_collectionper la progettazione dello schema, tra cui una configurazione rapida con uno schema dinamico per un'esperienza senza schema simile a quella di Pinecone e una configurazione personalizzata con campi e indici dello schema predefiniti, simile a un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS).Campi vettoriali multipli: Milvus consente di memorizzare campi vettoriali multipli all'interno di una singola collezione, che può essere rada o densa e può variare in termini di dimensionalità. Pinecone non offre una funzione simile.
Strumenti: Milvus offre una selezione più ampia di strumenti per la gestione e l'utilizzo dei database, come Attu, Birdwatcher, Backup, CLI, CDC e connettore Spark e Kafka.
Cosa c'è dopo
Prova: Provate Milvus in prima persona iniziando con il Milvus quickstart o iscrivendovi a Zilliz Cloud.
Per saperne di più: Approfondite le caratteristiche di Milvus attraverso le nostre guide terminologiche e d'uso.
Esplora le alternative: Per un confronto più ampio delle opzioni di database vettoriali, esplorate le risorse aggiuntive in questa pagina.
