Mit dem Aufkommen von Big Data und Anwendungen für maschinelles Lernen ist die Nachfrage nach der Speicherung und Abfrage hochdimensionaler Vektordaten allmählich gestiegen. In diesem Zusammenhang entstanden Vektordatenbanken und traditionelle relationale Datenbanken in unterschiedlichen Datenwelten. Sie lösten jeweils die Speicher- und Abfrageanforderungen verschiedener Datentypen auf ihre eigene Art und Weise. In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen Vektordatenbanken und relationalen Datenbanken sowie ihre anwendbaren Szenarien und zugrunde liegenden Implementierungsprinzipien untersucht.
Bevor wir uns mit diesen beiden Datenbanktypen befassen, werfen wir einen Blick auf ihre Grundkonzepte. Eine Vektordatenbank ist ein Datenbanksystem, das speziell zum Speichern und Abfragen von Vektordaten entwickelt wurde, bei denen es sich um numerische Vektoren, eingebettete Vektoren oder andere Vektortypen handeln kann. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, eine effiziente Ähnlichkeitssuche in großen Vektordatensätzen durchzuführen, die in Empfehlungssystemen, der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Bilderkennung und anderen Bereichen eine Schlüsselrolle spielt. Im Gegensatz dazu ist eine relationale Datenbank eine Datenbank zum Speichern strukturierter Daten. Die Daten sind in Tabellenform organisiert und verwenden die SQL-Abfragesprache, um komplexe relationale Operationen durchzuführen. Diese Datenbanken werden häufig in Unternehmensanwendungen, Transaktionsverarbeitung und Data Warehousing verwendet.
so viel!
1、Drachen :
- Funktionen: Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die die Vektorindizierung und Ähnlichkeitssuche unterstützt. Es bietet eine Vielzahl von Entfernungsmessmethoden und Indizierungsalgorithmen, um die Speicherung großer Vektordaten und den effizienten Abruf zu unterstützen.
- Vorteile: Open Source, skalierbar, unterstützt mehrere Vektordatentypen und Abfrageoperationen.
- Nachteile: Relativ neu und in einigen Aspekten möglicherweise nicht so stabil wie herkömmliche Datenbanken.