随着大数据和机器学习应用的崛起，对于存储和查询高维度向量数据的需求也逐渐增加。在这个背景下，向量数据库和传统的关系型数据库开始在不同的数据世界中崭露头角，它们分别以各自独特的方式解决了不同类型数据的存储和查询需求。本文将探讨向量数据库和关系型数据库之间的区别，以及它们分别适用的场景和底层实现原理。
在我们深入探讨这两种数据库类型之前，让我们先回顾一下它们的基本概念。向量数据库是一种专门设计用于存储和查询向量数据的数据库系统，这些向量可以是数值向量、嵌入向量或其他类型的向量。它们的主要任务是在大规模向量数据集中进行高效的相似性搜索，这在推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域中具有关键作用。与此不同，关系型数据库是一种用于存储结构化数据的数据库，数据以表格形式组织，使用 SQL 查询语言进行复杂的关系型操作。这些数据库在企业应用、事务处理和数据仓库中被广泛使用。
这么多！
1、Milvus：
- 特点：Milvus 是一个开源的向量数据库，支持向量索引和相似性搜索。它提供了多种距离度量方法和索引算法，支持大规模向量数据存储和高效检索。
- 优势：开源、可扩展、支持多种向量数据类型和查询操作。
- 劣势：相对较新，可能在某些方面不如传统数据库稳定。