比较Milvus与其他选择
在探索各种向量数据库选项时，这篇全面的指南将帮助您了解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是一款领先的开源向量数据库，而Zilliz Cloud提供全面管理的Milvus服务。为了客观评估Milvus与其竞争对手，可以考虑使用基准工具来分析性能指标。
Milvus亮点
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灵活性：Milvus支持各种部署模式和多个SDK，在一个强大的集成生态系统中实现。
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性能：Milvus通过优化的索引算法（如HNSW和DiskANN）以及先进的GPU加速，保证高吞吐量和低延迟的实时处理。
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可扩展性：其定制的分布式架构轻松扩展，可容纳从小型数据集到超过100亿向量的集合。
总体比较
为了比较Milvus和Pinecone这两种向量数据库解决方案，以下表格旨在突出各种功能之间的差异。
| 功能 | Pinecone | Milvus | 备注 |
|---|---|---|---|
| 部署模式 | 仅支持SaaS | Milvus Lite、本地独立部署和集群、Zilliz Cloud SaaS和BYOC | Milvus在部署模式上提供更大的灵活性。 |
| 支持的SDK | Python、JavaScript/TypeScript | Python、Java、NodeJS、Go、Restful API、C#、Rust | Milvus支持更广泛的编程语言。 |
| 开源状态 | 闭源 | 开源 | Milvus是一款受欢迎的开源向量数据库。 |
| 可扩展性 | 仅支持纵向扩展/缩减 | 支持横向扩展/缩减和纵向扩展/缩减 | Milvus具有分布式架构，可实现更强大的可扩展性。 |
| 可用性 | 基于Pod的架构在可用区内 | 可用区故障转移和跨区域高可用 | Milvus CDC（变更数据捕获）实现主/备模式，提高可用性。 |
| 性能成本（每百万次查询美元） | 中等数据集起价为 1.222 | Zilliz Cloud 中等数据集起价为 0.635；提供免费版本 | 参考 成本排名报告。 |
| GPU 加速 | 不支持 | 支持 Nvidia GPU | GPU 加速显著提升性能，通常提升数量级。 |
术语比较
虽然 Milvus 和 Pinecone 都扮演着向量数据库的类似功能，但两者之间的领域专用术语略有不同。具体的术语比较如下。
| Pinecone | Milvus | 备注 |
|---|---|---|
| 索引 | Collection | 在 Pinecone 中，索引作为存储和管理相同大小向量的组织单元，这个索引与硬件（称为 pods）紧密集成。相反，Milvus 的 collections 有类似的作用，但允许在单个实例中处理多个 collections。 |
| 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，不能进行查询。在 Milvus 中，用于创建备份的等效功能更透明，命名也更直接。 |
| 命名空间 | 分区键 | 命名空间允许将索引中的向量分区为子集。Milvus 提供多种方法，如分区或分区键，以确保在集合内实现高效的数据隔离。 |
| 元数据 | 标量字段 | Pinecone 的元数据处理依赖于键值对，而 Milvus 允许复杂的标量字段，包括标准数据类型和动态 JSON 字段。 |
| 查询 | 搜索 | 用于查找给定向量的最近邻居的方法名称，可能还会在其上应用一些额外的过滤器。 |
| 不可用 | 迭代器 | Pinecone 缺乏通过索引中 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
| 能力 | Pinecone | Milvus |
|---|---|---|
| 部署模式 | 仅支持 SaaS | Milvus Lite，On-prem Standalone & Cluster，Zilliz Cloud Saas & BYOC |
| 嵌入功能 | 不可用 | 支持 pymilvus[model] |
| 数据类型 | 字符串，数字，布尔值，字符串列表 | 字符串，VarChar，数字（整数，浮点数，双精度），布尔值，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 | 余弦相似度，内积，欧氏距离P族，S族 | 余弦相似度，内积（点积），L2（欧氏距离），汉明距离，杰卡德相似度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，文本工具，Spark连接器 | Attu，Birdwatcher，备份，命令行界面，CDC，Spark和Kafka连接器 |
主要见解
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部署模式：Milvus提供多种部署选项，包括本地部署，Docker，Kubernetes本地部署，云端SaaS以及企业自带云（BYOC），而Pinecone仅限于SaaS部署。
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嵌入函数：Milvus支持额外的嵌入库，可以直接使用嵌入模型将源数据转换为向量。
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数据类型：Milvus支持比Pinecone更广泛的数据类型，包括数组和JSON。Pinecone仅支持带有字符串、数字、布尔值或字符串列表的扁平元数据结构，而Milvus可以处理任何JSON对象，包括JSON字段中的嵌套结构。Pinecone将元数据大小限制为每个向量40KB。
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度量和索引类型：Milvus支持广泛的度量和索引类型，以适应各种用例，而Pinecone的选择更有限。在Milvus中，向量的索引是强制性的，同时提供AUTO_INDEX选项以简化配置过程。
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模式设计：Milvus为模式设计提供灵活的
create_collection模式，包括快速设置具有动态模式的方案，以获得类似Pinecone的无模式体验，以及定制设置具有预定义模式字段和索引的方案，类似于关系数据库管理系统（RDBMS）。 -
多向量字段：Milvus可以在单个集合中存储多个向量字段，这些字段可以是稀疏或密集的，维度也可以不同。Pinecone没有类似的功能。
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工具：Milvus提供更多的数据库管理和利用工具选择，例如Attu，Birdwatcher，备份，命令行界面，CDC以及Spark和Kafka连接器。
下一步
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试用：通过开始使用Milvus的快速入门或注册Zilliz Cloud来亲身体验Milvus。
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探索替代方案：要对向量数据库选项进行更广泛的比较，请查看此页面上的其他资源。