向量数据库、关系型数据库和NoSQL：从定义到大模型应用的深度解析20241204

🧠 向量数据库、关系型数据库和NoSQL：从定义到大模型应用的深度解析

✨ 引言

随着数据驱动型技术的普及，数据库系统的选择和优化成为决定技术项目成败的关键。传统关系型数据库（RDBMS）、非关系型数据库（NoSQL），以及近年来兴起的向量数据库，各自为特定的数据存储和检索需求提供了解决方案。

特别是在大模型构建和应用中，向量数据库正在迅速崛起，以其在语义检索和相似性搜索上的优越表现，成为了大模型开发者的首选。

在这里插入图片描述

主题概览插图

说明: 这张插图展示了关系型数据库（RDBMS）、NoSQL 数据库和向量数据库之间的关系及其关键特性。每个部分通过清晰的图标表示其主要特点，如表格、JSON 文档和高维向量。箭头的连接展示了这些数据库技术在数据存储与检索中的演变路径。

📚 一、数据库的定义与特点

1. 📋 关系型数据库（RDBMS）

定义：基于表结构的数据库，通过预定义的模式（Schema）存储数据，支持事务管理和复杂查询。
特点：
- 使用 SQL 语言查询。
- 强调数据一致性和完整性。
- 适合结构化数据的存储和管理。
代表技术：MySQL、PostgreSQL、Oracle。

2. 📂 非关系型数据库（NoSQL）

定义：支持多种非表格化的数据存储模型，如键值对、文档、列族或图结构。
特点：
- 灵活的数据模型，适合半结构化和非结构化数据。
- 强调扩展性和分布式架构。
- 牺牲部分一致性以换取性能和可扩展性。
代表技术：MongoDB、Cassandra、Redis。

3. 🔍 向量数据库

定义：专门用于存储和检索高维向量数据，通常与大模型生成的嵌入（Embedding）结合，支持相似性搜索。
特点：
- 高效的相似性搜索，支持距离度量（如余弦相似度、欧几里得距离）。
- 适合处理海量高维数据，如文本、图像和多模态嵌入。
- 支持实时更新与动态扩展。
代表技术：Milvus、Pinecone、FAISS。

⚖️ 二、三类数据库的区别与联系

下表总结了关系型数据库、NoSQL 和向量数据库的主要区别和联系：

特性	关系型数据库（RDBMS）	非关系型数据库（NoSQL）	向量数据库
数据模型	表结构，严格模式	键值、文档、列族、图结构	高维向量表示
查询方式	SQL 查询	根据存储模型的定制化查询	相似性检索（ANN/NN）
适用场景	事务管理、结构化数据	非结构化数据、高并发场景	嵌入数据检索、多模态数据
扩展性	垂直扩展为主	水平扩展为主	分布式高扩展性
性能优化	依赖索引优化和缓存	分片与分布式存储	特定索引结构（HNSW、PQ）
代表技术	MySQL、PostgreSQL、Oracle	MongoDB、Redis、Cassandra	Milvus、Pinecone、FAISS

⭐ 三、大模型为何倾向于向量数据库？

1. 🧩 高维语义检索能力

大模型（如 GPT、BERT）将数据（文本、图像、音频等）转化为高维向量。这些嵌入向量捕捉了语义信息，传统数据库无法直接支持这种检索需求，而向量数据库通过相似性搜索技术，能够快速找到与查询向量最接近的结果。

2. 🔗 模糊匹配与多条件查询

相比关系型数据库依赖精确匹配，向量数据库支持语义上的模糊匹配，尤其适合需要根据上下文、语义或特征进行查询的场景，如个性化推荐和语义搜索。

3. 🚀 动态扩展与性能优势

存储：向量数据库针对大规模嵌入进行了优化，支持 PB 级数据存储。
检索：使用高效的索引算法（如 HNSW），在高维数据的近似最近邻（ANN）检索中表现优异。

4. 🌐 多模态数据支持

向量数据库可以统一存储来自不同模态的数据（文本、图像、音频）的嵌入，支持跨模态检索。例如，通过文本查询与之语义相关的图片。

🛠️ 四、实践指南：大模型与向量数据库结合的实现

1. 嵌入生成

利用大模型（如 Hugging Face Transformers）将数据转化为向量。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch# 加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")# 转换为嵌入
def generate_embedding(text):inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)  # 平均池化

2. 向量存储

将生成的向量存入向量数据库（如 Milvus）。

from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType# 建立连接
connections.connect("default", host="127.0.0.1", port="19530")# 定义集合
fields = [FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768)
]
schema = CollectionSchema(fields)
collection = Collection("example_collection", schema)

3. 向量检索

利用查询向量进行相似性检索。

query_vector = generate_embedding("example query")
results = collection.search([query_vector], "vector", param={"metric_type": "L2", "topk": 10})
for result in results[0]:print(f"ID: {result.id}, Distance: {result.distance}")