随着AI技术的快速发展,向量数据库已成为处理高维数据、支持相似性搜索的核心基础设施。本文将对当前主流的100+向量数据库/存储方案进行分类解析,为技术选型提供全景式参考。
一、内存与轻量级存储
适用于开发测试、小规模数据或嵌入式场景
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InMemoryVectorStore
内存驻留型向量存储,零部署成本,适合临时数据处理 -
SQLiteVec/SQLLiteVSS
基于SQLite的轻量级扩展,支持本地化向量存储 -
DocArrayInMemorySearch
内存文档存储与向量检索一体化方案 -
VLite
极简向量存储框架,快速原型开发首选 -
DuckDB
嵌入式分析型数据库,支持向量运算
二、传统数据库扩展
在关系型/NoSQL数据库基础上增加向量支持
SQL扩展
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PGVector/PGVecto_rs
PostgreSQL的向量扩展方案 -
MyScale
MySQL向量检索优化版本 -
OracleVS
Oracle数据库向量存储模块 -
HanaDB
SAP HANA的向量处理能力
NoSQL扩展
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Cassandra/AstraDB
Apache Cassandra的向量存储实现 -
MongoDBAtlasVectorSearch
MongoDB云服务的向量搜索功能 -
CouchbaseVectorStore
Couchbase的向量存储扩展 -
Tair
阿里云Redis企业版的向量方案 -
Rockset
实时分析数据库的向量支持
三、专用向量数据库
专为向量计算设计的数据库系统
开源方案
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Milvus
最流行的开源向量数据库 -
Qdrant
Rust构建的高性能向量数据库 -
Weaviate
支持语义检索的AI原生数据库 -
Chroma
轻量级开源向量数据库 -
Vearch
分布式向量搜索引擎 -
Vald
Go语言开发的高性能向量引擎
商业/云服务
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Pinecone
全托管向量数据库服务 -
Zilliz
Milvus的商业化支持 -
TencentVectorDB
腾讯云向量数据库 -
Hologres
阿里云实时分析向量服务 -
VikingDB
火山引擎向量数据库
四、搜索引擎增强
基于搜索技术优化的向量方案
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ElasticsearchStore
Elastic的向量搜索插件 -
OpenSearchVectorSearch
AWS开源搜索的向量扩展 -
Meilisearch
极速搜索引擎的向量支持 -
ManticoreSearch
高性能全文检索+向量搜索 -
Typesense
低延迟搜索的向量集成
五、时序/分析型扩展
面向时序数据与分析的向量处理
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TimescaleVector
时序数据库TimescaleDB的向量扩展 -
Clickhouse
列式存储的向量分析能力 -
Kinetica
实时分析数据库的向量支持 -
ApacheDoris
分布式MPP数据库向量方案 -
Starrocks
极速分析型数据库向量功能
六、图数据库融合
结合图计算的向量存储
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Neo4jVector
Neo4j图数据库向量扩展 -
GraphVectorStore
通用图数据向量存储方案 -
CassandraGraphVectorStore
Cassandra图模型+向量存储 -
FalkorDBVector
图数据库的向量搜索实现
七、AI平台集成
与机器学习框架深度整合的方案
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DeepLake
面向深度学习的数据湖 -
Marqo
端到端向量搜索框架 -
Clarifai
AI开发平台的向量存储 -
SKLearnVectorStore
Scikit-learn生态向量存储 -
LLMRails
大语言模型专用向量存储
八、算法优化引擎
专注底层检索算法优化的库
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FAISS
Facebook相似性搜索库 -
ScaNN
谷歌高效向量检索算法 -
Annoy
近似最近邻搜索库 -
DocArrayHnswSearch
HNSW算法实现 -
KDBAI
KDB+时序数据库的AI扩展
九、分布式系统
面向大规模分布式场景的解决方案
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VespaStore
Yahoo开源分布式搜索 -
TiDBVectorStore
TiDB分布式数据库扩展 -
SingleStoreDB
分布式HTAP数据库向量支持 -
NucliaDB
知识管理专用分布式存储 -
Dingo
大规模AI向量数据库
十、云原生方案
主要云厂商的托管服务
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AzureSearch
Azure认知搜索向量功能 -
AzureCosmosDBVectorSearch
Cosmos DB向量搜索 -
BigQueryVectorSearch
BigQuery的向量分析 -
DatabricksVectorSearch
Databricks平台集成 -
AlibabaCloudOpenSearch
阿里云OpenSearch向量
十一、新兴创新方案
特色技术路线的探索者
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TileDB
多维数组存储系统 -
LanceDB
列式存储优化向量检索 -
Bagel
分布式向量检索框架 -
Epsilla
实时向量搜索引擎 -
SemaDB
语义优先的向量数据库
其他重要方案:
65. AnalyticDB
66. PathwayVectorClient
67. ZepCloudVectorStore
68. SurrealDBStore
69. AwaDB
70. SupabaseVectorStore
71. BESVectorStore
72. EcloudESVectorStore
73. Tigris
74. USearch
75. DocumentDBVectorSearch
76. InfinispanVS
77. ZepVectorStore
78. XataVectorStore
79. DashVector
80. Vectara
81. Hippo
82. TablestoreVectorStore
83. Jaguar
84. Yellowbrick
85. Relyt
86. AtlasDB
87. ApertureDB
88. NeuralDBVectorStore
89. UpstashVectorStore
90. MomentoVectorIndex
91. ElasticKnnSearch
92. DocArrayIndex
93. Relyt
94. Lantern
95. NeuralDBClientVectorStore
96. MachingEngine
97. VDMS
98. PGEmbedding
99. Rockset
100. BaiduVector
101. GraphVectorStore
技术选型建议
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数据规模
- 小数据:SQLiteVec/VLite
- 大数据:Milvus/Qdrant
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部署环境
- 云原生:Pinecone/TencentVectorDB
- 私有化:Weaviate/Milvus
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功能需求
- 多模态:DeepLake
- 时序分析:TimescaleVector
- 图计算:Neo4jVector
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成本考量
- 开源方案优先,商业方案按需选择
本清单持续跟踪截至2024年的主流方案,实际选型需结合具体场景进行性能测试和功能验证。随着技术演进,向量数据库领域将呈现更明显的技术分化,建议关注检索算法优化、多模态支持、硬件加速等发展方向。