将 Milvus 与其他向量数据库进行比较
在探索各种向量数据库选项时，本综合指南将帮助您了解 Milvus 的独特功能，确保您选择最适合您特定需求的数据库。值得注意的是，Milvus 是领先的开源向量数据库，Zilliz Cloud提供全面管理的 Milvus 服务。要客观地评估 Milvus 与竞争对手的差距，可以考虑使用基准工具来分析性能指标。
Milvus 的亮点
灵活性：Milvus 支持多种部署模式和多个 SDK，所有这些都在一个强大的集成生态系统中实现。
性能：Milvus 采用HNSW和DiskANN 等优化索引算法以及先进的GPU 加速，可确保高吞吐量和低延迟的实时处理。
可扩展性：其定制的分布式架构可以毫不费力地进行扩展，从小型数据集到超过 100 亿个向量的集合都能轻松应对。
整体比较
为了比较 Milvus 和 Pinecone 这两个向量数据库解决方案，下表列出了各种功能之间的差异。
| 特征 | Pinecone | Milvus | 备注 |
|---|---|---|---|
| 部署模式 | 纯 SaaS | Milvus Lite、内部独立和集群、Zilliz 云 Saas 和 BYOC | Milvus 提供更灵活的部署模式。 |
| 支持的 SDK | Python、JavaScript/TypeScript | Python、Java、NodeJS、Go、Restful API、C#、Rust | Milvus 支持更多编程语言。 |
| 开源状态 | 已关闭 | 开源 | Milvus 是一种流行的开源向量数据库。 |
| 可扩展性 | 仅向上/向下扩展 | 向外/向内扩展和向上/向下扩展 | Milvus 采用分布式架构，增强了可扩展性。 |
| 可用性 | 可用区域内基于 Pod 的架构 | 可用区域故障切换和跨区域 HA | Milvus CDC（变更数据捕获）支持主用/备用模式，以提高可用性。 |
| 性能成本（每百万次查询的费用） | 中型数据集 0.178 美元起，大型数据集 1.222 美元起 | Zilliz Cloud 中型数据集的起价为 0.148 美元，大型数据集的起价为 0.635 美元；提供免费版本 | 请参阅成本排名报告。 |
| GPU 加速 | 不支持 | 支持英伟达™（NVIDIA®）图形处理器 | GPU 加速可大幅提升性能，通常可提升几个数量级。 |
术语比较
虽然 Milvus 和 Pinecone 都具有类似的向量数据库功能，但两者在特定领域的术语略有不同。详细的术语比较如下。
| Pinecone | Milvus | 备注 |
|---|---|---|
| 索引 | Collection | 在 Pinecone 中，索引是存储和管理相同大小向量的组织单位，索引与硬件（称为 pod）紧密结合。相比之下，Milvus 集合的作用类似，但能在单个实例中处理多个集合。 |
| 集合 | 备份 | 在 Pinecone 中，集合本质上是索引的静态快照，主要用于备份目的，不能被查询。在 Milvus 中，用于创建备份的等效功能更加透明，名称也更直观。 |
| 命名空间 | 分区键 | 命名空间允许将索引中的向量分割成子集。Milvus 提供了多种方法，如分区或分区键，以确保集合内数据的有效隔离。 |
| 元数据 | 标量字段 | Pinecone 的元数据处理依赖于键值对，而 Milvus 允许使用复杂的标量字段，包括标准数据类型和动态 JSON 字段。 |
| 查询 | 查询 | 用于查找给定向量近邻的方法名称，可能会在上面应用一些额外的过滤器。 |
| 不可用 | 迭代器 | Pinecone 缺乏对索引中所有向量进行迭代的功能。Milvus 引入了搜索迭代器和查询迭代器方法，增强了跨数据集的数据检索能力。 |
能力比较
| 功能 | Pinecone | Milvus |
|---|---|---|
| 部署模式 | 纯 SaaS | Milvus Lite、内部独立和集群、Zilliz 云 Saas 和 BYOC |
| 嵌入功能 | 不可用 | 支持pymilvus[模型］ |
| 数据类型 | 字符串、数字、布尔、字符串列表 | 字符串、VarChar、数（Int、Float、Double）、Bool、数组、JSON、浮点向量、二进制向量、BFloat16、Float16、稀疏向量 |
| 度量和索引类型 | 余弦、点、欧几里得 P-家族、S-家族 | 余弦、IP（点）、L2（欧几里得）、汉明、雅卡 FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ、HNSW、SCANN、GPU 索引 |
| 模式设计 | 灵活模式 | 灵活模式、严格模式 |
| 多向量字段 | 不适用 | 多向量和混合搜索 |
| 工具 | 数据集、文本实用程序、Spark 连接器 | Attu、Birdwatcher、备份、CLI、CDC、Spark 和 Kafka 连接器 |
主要见解
部署模式：Milvus提供多种部署选项，包括本地部署、Docker、企业内部Kubernetes、云SaaS和自带云（BYOC），而Pinecone仅限于SaaS部署。
嵌入功能：Milvus 支持额外的嵌入库，可直接使用嵌入模型将源数据转换为向量。
数据类型：与 Pinecone 相比，Milvus 支持更广泛的数据类型，包括数组和 JSON。Pinecone 只支持以字符串、数字、布尔值或字符串列表为值的平面元数据结构，而 Milvus 可以处理 JSON 字段中的任何 JSON 对象，包括嵌套结构。Pinecone 将每个向量的元数据大小限制为 40KB。
度量和索引类型：Milvus 支持多种度量和索引类型，以适应各种使用情况，而 Pinecone 的选择较为有限。在 Milvus 中，向量的索引是强制性的，而 AUTO_INDEX 选项可简化配置过程。
模式设计：Milvus 为模式设计提供了灵活的
create_collection模式，包括快速设置动态模式，以获得类似于 Pinecone 的无模式体验，以及自定义设置预定义模式字段和索引，类似于关系数据库管理系统（RDBMS）。多个向量字段：Milvus 支持在单个集合中存储多个向量字段，这些向量字段可以是稀疏的，也可以是密集的，维度也可能不同。Pinecone 不提供类似功能。
工具：Milvus 为数据库管理和使用提供了更广泛的工具选择，如 Attu、Birdwatcher、Backup、CLI、CDC 以及 Spark 和 Kafka 连接器。
下一步计划
试用：从 Milvus快速入门或注册 Zilliz Cloud 开始，亲身体验 Milvus。
探索替代方案：如需对向量数据库选项进行更广泛的比较，请浏览本页上的其他资源。
