千万级向量数据库大比拼：Milvus、Qdrant、Chroma、Weaviate，谁更胜一筹？

在大模型开发中我们经常用到向量数据库，下面围绕常见的几种进行对比分析，以方便我们在项目中选择合适的数据库进行开发。

1、Milvus

• 核心优势：适合企业级大规模应用，毫秒级延迟（单查询<100ms，视索引和硬件，在高并发和大规模数据集（亿级向量）场景下表现优异，QPS 和召回率领先。2000万768维向量（HNSW索引），单机可达100-500 QPS，支持多种索引（HNSW、IVF、ANN-Bench测试中性能领先），可调参数（如efSearch）平衡速度和精度，资源消耗相对较高。
• 社区：由 Zilliz 开发，社区极为活跃，多语言 SDK（Python、Java、Go 等），API 丰富。地址：https://github.com/milvus-io/milvus ，34.2k stars（20250422）。
• 局限性：高并发下需分布式集群，单机QPS受内存和CPU限制。

2、Qdrant

• 核心优势：Rust语言开发的高效引擎，查询速度：毫秒级（<100ms），2000万向量约100-400 QPS，吞吐量：单机稍弱，分布式提升有限，成本考虑两者成本接近，Milvus性价比高，但是轻量，集成简单，AI框架支持好，内存和磁盘上的 HNSW 实现经过优化，性能稳定。
• 社区：社区增长迅速，文档和技术支持较好，REST 和 gRPC 接口，Python/JavaScript SDK 易用。地址：https://github.com/qdrant/qdrant ，23.1k stars（20250422）。
• 局限性：分布式性能不如 Milvus 稳定，在大规模数据集上的性能略逊于 Milvus，尤其在高并发场景下吞吐量有限。

3、Chroma

• 核心优势：主要在 Python 环境下工作，尤其是使用 LangChain 或 LlamaIndex。对小规模数据集（百万级以下）性能表现良好，查询延迟适中，适合快速原型开发。
• 社区：社区较小但活跃，轻量级，API 简单，适合新手和快速开发项目，文档简单明了。地址：https://github.com/chroma-core/chroma， 19.4k stars（20250422）。
• 局限性：无原生持久化存储，依赖外部数据库；超10亿向量时性能下降40%。

4、Weaviate

• 核心优势：在中小规模数据集上性能表现良好，查询延迟较低，支持混合搜索（向量+关键词），水平扩展能力较强，可处理亿级向量，
• 社区：GraphQL 查询接口直观，Python/Go SDK 易用，文档详尽，社区支持良好。地址：https://github.com/weaviate/weaviate ，13.1k stars（20250422）。
• 局限性：GraphQL 有一定学习曲线。混合搜索和模块化虽然强大，但也增加了配置的复杂度。大规模扩展需要较多基础设施资源，成本可能高于 Qdrant。

5、其他

1. Elasticsearch太重，RedisVL生态较弱，其他云平台的价格稍贵，不差钱的可以用一下。

总体上来说：

角度	Milvus	Qdrant	Chroma	Weaviate
1. 核心定位与架构	大规模、云原生、企业级。分布式微服务架构 (Go/C++)，为海量数据和高并发设计。	高性能、内存安全、灵活部署。Rust 编写，性能和内存效率优先。单节点/集群模式。架构相对简洁。	开发者友好、易于上手、本地优先。Python 主导 (核心库 C++/Rust)，设计初衷嵌入式/本地，易于集成。客户端/服务器模式。	GraphQL 原生、模块化、混合搜索。Go 编写。以 GraphQL API 为核心，支持模块化扩展 (向量化, Q&A)。设计支持向量、标量和混合搜索。单节点/集群。
2. 性能与可伸缩性	高。专为水平扩展设计 (千亿级)。多种索引 (HNSW, IVF, DiskANN)。资源消耗相对较高。	高。Rust 带来性能优势 (低延迟 P99)。高效过滤。量化支持。集群模式良好扩展。	中到高。中小型数据表现好。大规模扩展能力相对弱于 Milvus/Qdrant/Weaviate，但快速发展中。依赖底层库性能。	高。Go 语言并发性能好。支持 HNSW。混合搜索是亮点。通过分片 (Sharding) 支持水平扩展。性能依赖配置和模块。
3. 易用性与开发体验	中等。架构复杂，部署运维需投入。SDK 完善 (Python, Java, Go 等)。文档全面。	较好。API 清晰，文档质量高。部署相对简单。SDK 丰富 (Python, Rust, Go, TS 等)。	高。极其易于上手 (Python)。与 LangChain/LlamaIndex 紧密集成。非常适合快速原型和本地开发。	较好。GraphQL API 强大但有学习曲线。SDK 完善 (Python, Java, Go, JS)。文档良好。模块化简化了某些流程 (如自带向量化)。
4. 功能丰富度	非常丰富<br>多索引、多距离、复杂过滤、多租户、TTL、动态 Schema、多一致性级别、数据工具。	丰富<br>强元数据过滤 (前置/后置)、地理/全文过滤、推荐 API、集合别名、快照、量化。	基础且实用<br>核心向量存储/搜索/过滤完善。API 简洁。生态集成强。功能深度相对较浅，但满足常见 RAG。	非常丰富<br>混合搜索 (BM25+Vector)、GraphQL 查询、数据对象关系 (交叉引用)、模块化 (向量化器, 阅读器, 生成器)、多租户、备份。
5. 部署与运维	复杂。推荐 K8s 部署 (Helm/Operator)。组件多，监控维护专业性要求高。	灵活。Docker, K8s (Helm), 二进制。官方云 Qdrant Cloud。运维复杂度中等。	简单 (本地/基础模式)。本地使用极简。客户端/服务器 Docker 部署容易。官方云 Chroma Cloud。大规模自建运维经验相对少。	灵活。Docker, K8s (Helm)。官方云 Weaviate Cloud Services (WCS)。运维复杂度中等，集群配置需理解其概念。
6. 数据管理与持久化	强大。多种存储后端 (S3, MinIO)。数据索引分离。备份恢复工具。动态字段。	可靠。磁盘持久化。WAL 保证写入。快照备份。	基础 (演进中)。本地文件系统 (SQLite/DuckDB + npy)。服务器模式持久化更鲁棒。	可靠。磁盘持久化，可配置存储后端。内置备份/恢复 API。支持数据对象间的链接。
7. 生态与社区	成熟。CNCF 毕业项目。社区活跃，用户多。与 MLOps 集成。商业支持 Zilliz。	快速增长。社区活跃，响应快。与 LangChain/LlamaIndex 等集成好。商业公司 Qdrant Solutions 支持/云服务。	非常活跃 (开发者社区)。因易用性在 AI/ML 开发者中流行。Python 生态结合紧密。商业公司 Chroma DB Inc. 支持/云服务。	活跃增长。社区活跃，文档示例丰富。与 LangChain/LlamaIndex 集成好。商业公司 Weaviate B.V. (原 SeMI Tech.) 支持/云服务。
8. 许可证	Apache 2.0	Apache 2.0	Apache 2.0	BSD-3-Clause

这里Weaviate使用的是BSD许可，这个相对更宽松一些。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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