深入探析不同向量数据库之间的关键差异：优劣互见

2023-11-08 21:58:19

在2023年上半年，与向量数据库相关的营销（不幸的是，有些是炒作）非常多，如果你正在阅读这篇文章，你可能好奇为什么存在这么多种类的向量数据库，它们之间有何不同。从理论上讲，向量数据库都在做同样的事情（存储和检索向量），但实际上，它们在许多方面有所不同。

在本文中，我们将介绍最受欢迎的一些向量数据库，并讨论它们之间的主要区别。我们将从它们的存储模型开始，然后讨论它们支持的不同查询类型，最后比较它们的性能和可扩展性。

存储模型

向量数据库之间最根本的区别之一是它们的存储模型。有些数据库使用行存储模型，而另一些则使用列存储模型。

行存储模型

行存储模型是一种传统的关系数据库模型，其中数据存储在行中。这意味着每个记录都存储在连续的内存位置中。这种模型非常适合处理结构化数据，例如客户记录或财务交易。然而，对于处理向量数据，行存储模型并不是很有效。这是因为向量数据通常非常稀疏，这意味着它们有许多零值。当向量数据存储在行存储模型中时，这些零值会浪费大量空间。

列存储模型

列存储模型是一种更适合处理向量数据的存储模型。在列存储模型中，数据存储在列中。这意味着所有具有相同列的记录都存储在连续的内存位置中。这种模型非常适合处理稀疏数据，因为零值不会浪费空间。此外，列存储模型还允许更快的查询，因为数据库只需要读取与查询相关的列。

支持的查询类型

另一个使向量数据库彼此不同的因素是它们支持的不同查询类型。有些数据库只支持简单的查询，例如范围查询和knn查询。而另一些则支持更复杂的查询，例如聚类查询和相似性查询。

范围查询

范围查询是一种查询，它检索落在给定范围内的向量。例如，你可能想要检索所有长度在10到20之间的向量。

knn查询

knn查询是一种查询，它检索与给定向量最相似的k个向量。例如，你可能想要检索与你正在查看的图像最相似的10张图像。

聚类查询

聚类查询是一种查询，它将向量划分为不同的组或簇。这可以用于发现数据中的模式和趋势。

相似性查询

相似性查询是一种查询，它检索与给定向量相似的向量。这可以用于推荐系统和欺诈检测。