Bei der Erkundung verschiedener Vektordatenbank-Optionen hilft Ihnen dieser umfassende Leitfaden, die einzigartigen Funktionen von Milvus zu verstehen und sicherzustellen, dass Sie eine Datenbank wählen, die Ihren spezifischen Anforderungen am besten entspricht. Milvus ist eine führende Open-Source-Vektordatenbank, und Zilliz Cloud bietet einen vollständig verwalteten Milvus-Service an. Um Milvus objektiv im Vergleich zu seinen Konkurrenten zu bewerten, sollten Sie Benchmark-Tools zur Analyse der Leistungsmetriken verwenden.
+Functionality: Milvus goes beyond basic vector similarity search by supporting advanced functionalities like sparse vector, bulk-vector, filtered search, and hybrid search capabilities.
Flexibility: Milvus accommodates various deployment modes and multiple SDKs, all within a robust, integrated ecosystem.
Performance: Milvus guarantees real-time processing with high throughput and low latency, powered by optimized indexing algorithms such as HNSW and DiskANN, and advanced GPU acceleration.
Scalability: Its bespoke distributed architecture effortlessly scales, accommodating anything from small datasets to collections exceeding 10 billion vectors.
Funktionalität: Milvus geht über die einfache Vektorähnlichkeitssuche hinaus, indem es erweiterte Funktionen wie Sparse Vector, Bulk-Vector, gefilterte Suche und hybride Suchfunktionen unterstützt.
Flexibel: Milvus unterstützt verschiedene Bereitstellungsmodi und mehrere SDKs, die alle in ein robustes, integriertes Ökosystem eingebunden sind.
Leistung: Milvus garantiert eine Echtzeitverarbeitung mit hohem Durchsatz und geringer Latenz, die durch optimierte Indizierungsalgorithmen wie HNSW und DiskANN und fortschrittliche GPU-Beschleunigung unterstützt wird.
Skalierbarkeit: Die maßgeschneiderte verteilte Architektur lässt sich mühelos skalieren, von kleinen Datensätzen bis hin zu Sammlungen von mehr als 10 Milliarden Vektoren.
Um Milvus und Pinecone, zwei Vektordatenbanklösungen, miteinander zu vergleichen, ist die folgende Tabelle so strukturiert, dass die Unterschiede zwischen den verschiedenen Merkmalen deutlich werden.
| Feature | Pinecone | Milvus | Remarks |
|---|---|---|---|
| Merkmal | Pinecone | Milvus | Bemerkungen |
| Deployment Modes | SaaS-only | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC | Milvus offers greater flexibility in deployment modes. |
| Supported SDKs | Python, JavaScript/TypeScript | Python, Java, NodeJS, Go, Restful API, C#, Rust | Milvus supports a wider array of programming languages. |
| Open-source Status | Closed | Open-source | Milvus is a popular open-source vector database. |
| Scalability | Scale up/down only | Scale out/in and Scale up/down | Milvus features a distributed architecture for enhanced scalability. |
| Availability | Pod-based architecture within available zones | Available zone failover and cross-region HA | Milvus CDC (Change Data Capture) enables primary/standby modes for higher availability. |
| Perf-Cost (Dollar per million queries) | Starts at $0.178 for a medium dataset, $1.222 for a large dataset | Zilliz Cloud starts at $0.148 for a medium dataset, $0.635 for a large dataset; free version available | Refer to Cost Ranking report. |
| GPU Acceleration | Not supported | Support NVIDIA GPU | GPU acceleration significantly enhances performance, often by orders of magnitude. |
| Bereitstellungsmodi | Nur SaaS | Milvus Lite, On-prem Standalone & Cluster, Zilliz Cloud Saas & BYOC | Milvus bietet eine größere Flexibilität bei den Bereitstellungsmodi. |
| Unterstützte SDKs | Python, JavaScript/TypeScript | Python, Java, NodeJS, Go, Restful API, C#, Rust | Milvus unterstützt eine breitere Palette von Programmiersprachen. |
| Open-Source-Status | Geschlossen | Offene Quelle | Milvus ist eine beliebte Open-Source-Vektordatenbank. |
| Skalierbarkeit | Nur nach oben/unten skalieren | Scale out/in und Scale up/down | Milvus verfügt über eine verteilte Architektur für verbesserte Skalierbarkeit. |
| Verfügbarkeit | Pod-basierte Architektur innerhalb verfügbarer Zonen | Verfügbare Zonen-Failover und regionsübergreifende HA | Milvus CDC (Change Data Capture) ermöglicht Primär-/Standby-Modi für höhere Verfügbarkeit. |
| Perf-Kosten (Dollar pro Million Abfragen) | Beginnt bei $0,178 für einen mittleren Datensatz, $1,222 für einen großen Datensatz | Zilliz Cloud beginnt bei $0,148 für einen mittleren Datensatz, $0,635 für einen großen Datensatz; kostenlose Version verfügbar | Siehe Bericht Kostenranking. |
| GPU-Beschleunigung | Nicht unterstützt | Unterstützt NVIDIA GPU | Die GPU-Beschleunigung erhöht die Leistung erheblich, oft um Größenordnungen. |
Obwohl beide ähnliche Funktionen als Vektordatenbanken erfüllen, weist die domänenspezifische Terminologie von Milvus und Pinecone leichte Unterschiede auf. Im Folgenden finden Sie einen detaillierten Terminologievergleich.
| Pinecone | Milvus | Remarks |
|---|---|---|
| Pinecone | Milvus | Bemerkungen |
| Index | Collection | In Pinecone, an index serves as the organizational unit for storing and managing vectors of identical size, and this index is closely integrated with the hardware, known as pods. In contrast, Milvus collections serve a similar purpose but enable handling multiple collections within a single instance. |
| Collection | Backup | In Pinecone, a collection is essentially a static snapshot of an index, used mainly for backup purposes and cannot be queried. In Milvus, the equivalent feature for creating backups is more transparent and straightforwardly named. |
| Namespace | Partition key | Namespaces allow the partitioning of vectors in an index into subsets. Milvus provides multiple methods like partition or partition key to ensure efficient data isolation within a collection. |
| Metadata | Scalar field | Pinecone’s metadata handling relies on key-value pairs, while Milvus allows for complex scalar fields, including standard data types and dynamic JSON fields. |
| Query | Search | Name of the method used to find the nearest neighbors for a given vector, possibly with some additional filters applied on top. |
| Not available | Iterator | Pinecone lacks a feature for iterating through all vectors in an index. Milvus introduces Search Iterator and Query Iterator methods, enhancing data retrieval capabilities across datasets. |
| Index | Sammlung | In Pinecone dient ein Index als Organisationseinheit für die Speicherung und Verwaltung von Vektoren gleicher Größe, und dieser Index ist eng mit der Hardware, den so genannten Pods, verbunden. Im Gegensatz dazu dienen Milvus-Sammlungen einem ähnlichen Zweck, ermöglichen aber die Verwaltung mehrerer Sammlungen innerhalb einer einzigen Instanz. |
| Sammlung | Sicherung | In Pinecone ist eine Sammlung im Wesentlichen ein statischer Schnappschuss eines Indexes, der hauptsächlich für Sicherungszwecke verwendet wird und nicht abgefragt werden kann. In Milvus ist die entsprechende Funktion zur Erstellung von Backups transparenter und einfach benannt. |
| Namensraum | Partitionsschlüssel | Namespaces ermöglichen die Partitionierung von Vektoren in einem Index in Teilmengen. Milvus bietet mehrere Methoden wie Partition oder Partitionsschlüssel, um eine effiziente Datenisolierung innerhalb einer Sammlung zu gewährleisten. |
| Metadaten | Skalares Feld | Die Handhabung von Metadaten in Pinecone basiert auf Schlüssel-Wert-Paaren, während Milvus komplexe skalare Felder, einschließlich Standard-Datentypen und dynamische JSON-Felder, zulässt. |
| Abfrage | Suche | Name der Methode, die verwendet wird, um die nächsten Nachbarn für einen gegebenen Vektor zu finden, möglicherweise mit einigen zusätzlichen Filtern, die darüber hinaus angewendet werden. |
| Nicht verfügbar | Iterator | In Pinecone fehlt eine Funktion zur Iteration durch alle Vektoren in einem Index. Milvus führt die Methoden Search Iterator und Query Iterator ein, die die Möglichkeiten der Datenabfrage in verschiedenen Datensätzen verbessern. |
Falls Sie die Umgebung wiederherstellen müssen, indem Sie Milvus deinstallieren, den EKS-Cluster zerstören und die AWS S3-Buckets und die zugehörigen IAM-Richtlinien löschen.
Uninstall Milvus.
+Deinstallieren Sie Milvus.
helm uninstall milvus-demo -n milvus
Destroy the EKS cluster.
+Zerstören Sie den EKS-Cluster.
eksctl delete cluster --name milvus-eks-cluster --region us-east-2
Delete the AWS S3 bucket and related IAM policies.
-You should replace the bucket name and policy ARN with your own.
+Löschen Sie den AWS S3-Bucket und die zugehörigen IAM-Richtlinien.
+Sie sollten den Bucket-Namen und den Richtlinien-ARN durch Ihren eigenen ersetzen.
aws s3 rm s3://milvus-bucket-039dd013c0712f085d60e21f --recursive
aws s3api delete-bucket --bucket milvus-bucket-039dd013c0712f085d60e21f --region us-east-2
@@ -499,7 +496,7 @@ aws iam detach-user-policy --user-name <your-user-name> --policy-arn delete-policy --policy-arn 'arn:aws:iam::12345678901:policy/MilvusS3ReadWrite'
Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Milvus in anderen Clouds einsetzen können:
In diesem Thema wird erläutert, wie Sie den S3-Zugriff nach IAM-Rolle konfigurieren, wenn Sie Milvus mit helm installieren. Weitere Einzelheiten finden Sie unter IAM-Rollen.
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