在当今数据驱动的世界中，向量数据库因其在处理大规模非结构化数据方面的卓越能力而变得越来越重要。随着数据量的爆炸性增长，如何确保这些数据库在存储和检索数十亿数据点时仍能保持高性能，成为了一个关键挑战。
Milvus和Elasticsearch都是管理和搜索大型数据集的强大工具，但它们服务于不同的目的，并在不同的领域表现出色。虽然Elasticsearch主要是一款文本搜索引擎，但Milvus是为向量相似性搜索而设计的，这使得它特别适合人工智能应用。
本文，我们将深入探讨Milvus和Elastic这两款领先的向量数据库解决方案，分析它们在可扩展性、功能性以及为向量搜索专门构建的特性方面的表现。
Milvus与Elastic可扩展性对比
| 特性 | Milvus | Elastic |
|---|---|---|
| 存储与计算分离 | ✘ | ✔ |
| 查询与插入分离 | 是的。在组件级别（这提供了更细粒度的可扩展性）。 | 否。仅在服务器级别扩展。 |
| 多复制 | ✔ | ✔ |
| 动态段放置与静态数据分片 | 动态段放置 | 静态分片 |
| 云原生 | ✔ | ✔ |
| 十亿规模向量支持 | ✔ | ✘ |
请注意，表格中的"✔"和"✘"符号分别表示支持和不支持。
Milvus的可扩展性
在探讨Milvus的可扩展性时，我们发现其设计巧妙地利用了工作节点来分别处理不同类型的操作：组件节点负责管理连接，数据节点负责数据的摄取，索引节点负责建立索引，而查询节点则负责执行搜索任务。每个节点都配备了专属的CPU和内存资源，这样的架构设计使得Milvus能够灵活地为不同的操作组动态分配新的节点。这种动态分配不仅加速了操作的执行，还能在需要时减少节点数量，从而释放资源供其他操作使用。这种节点的动态分配策略极大地简化了系统的扩展和资源规划过程，并确保了操作的低延迟和高吞吐量。
Elastic的可扩展性
相比之下，Elastic采用的是静态分片策略。当存储的数据量超出单个服务器的承载能力时，用户必须向集群中添加新的机器，并对所有数据进行重新分片。这一过程不仅耗时，而且技术要求高。此外，如果分片不均衡，还可能导致系统出现瓶颈，进而影响整体的运行效率。
Milvus与Elastic功能对比
在向量数据库的性能挑战方面，随着数据库中非结构化数据元素的数量激增至数亿甚至数十亿，实现跨多个节点的水平扩展变得尤为关键。这要求向量数据库必须能够有效地将数据和查询负载分散到多个服务器或节点上，以维持快速的查询响应和系统的高吞吐量。水平扩展的能力对于应对庞大的数据集和高并发请求至关重要，它使得系统能够通过增加硬件资源来提升性能，而不仅仅局限于单个节点的升级。这种扩展能力是确保向量数据库在面对不断增长的数据量时，仍能保持高效运行的核心要素。
| 特性 | Milvus | Elastic |
|---|---|---|
| 基于角色的访问控制 (RBAC) | ✔ | ✔ |
| 磁盘索引支持 | 是 (DiskANN) | ✘ |
| 混合搜索（即标量过滤） | 是。稀疏和密集向量以及标量过滤。 | 是。（结合向量和传统搜索） |
| 分区/命名空间/逻辑组 | ✘ | ✘ |
| 支持的索引类型 | 11种（FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, GPU_IVF_FLAT, GPU_IVF_PQ, 和 CAGRA） | 1种（HNSW） |
| 支持多种内存中索引 | ✔ | ✘ |
请注意，表格中的"✔"和"✘"符号分别表示支持和不支持。
Milvus的功能特性
Milvus以其对多种内存中索引和表级分区的支持而著称，这些特性共同确保了其在实时信息检索系统中实现高性能的能力。此外，Milvus还提供了基于角色的访问控制（RBAC），这是满足企业级应用安全需求的关键功能。在数据管理方面，Milvus的分区功能允许用户将搜索范围限定在数据库的特定子集上，这不仅提高了数据过滤的效率，还避免了静态分片可能带来的瓶颈问题。Milvus的分区策略使得数据可以根据类别或时间范围进行有效分组，从而简化了大规模数据的过滤和搜索过程。最后，Milvus支持多达11种不同的索引类型，为用户提供了在准确性、性能和成本之间寻找最佳平衡点的灵活性。
Elastic的功能特性
与Milvus不同，Elasticsearch依赖于倒排索引机制，并在其上构建了向量搜索能力。尽管Elasticsearch在文本搜索方面表现出色，但其架构并非专门为向量搜索设计，这可能在处理大规模向量数据时存在一定的局限性。
Milvus与Elastic在向量数据库构建上的对比
向量数据库的用途
向量数据库提供了一个全面管理的解决方案，专门用于存储、索引和搜索大量的非结构化数据。这些数据通常通过机器学习模型生成的嵌入向量来表示。一个优秀的向量数据库应该具备以下核心功能：
-
可扩展性和可调性：确保数据库能够适应不断增长的数据量和变化的查询需求。
-
多租户和数据隔离：为不同的用户或应用提供独立的数据空间，保障数据安全和隐私。
-
完整的API套件：提供丰富的接口，方便开发者进行数据操作和集成。
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直观的用户界面/管理控制台：简化数据库的管理和监控工作，提高用户体验。
在这场Milvus与Elastic的对比中，我们可以看到两者在向量数据库的构建上各有侧重，为用户提供了不同的选择，以满足他们在处理非结构化数据时的独特需求。
| 特性 | Milvus | Elastic |
|---|---|---|
| 专为向量构建 | ✔ | ✘ |
| 可调一致性 | ✔ | ✘ |
| 支持流和批处理向量数据 | ✔ | ✔ |
| 二进制向量支持 | ✔ | ✔ |
| 多语言SDK | Python, Java, Go, C++, Node.js, Ruby | Python, Java, Go, C++, Node.js, Rust, Ruby, .NET (C#), PHP, Perl |
| 数据库回滚 | ✔ | ✘ |
从表格中可以看出，Milvus在专为向量构建、可调一致性、数据库回滚等方面具有优势，而Elastic在多语言SDK的支持上更为广泛，包括了Rust、.NET (C#)、PHP和Perl等语言。两者都支持流和批处理向量数据以及二进制向量支持。这表明Milvus在向量数据库的核心功能上更为专注和优化，而Elastic则提供了更广泛的语言支持，适合需要多语言集成的用户。
Milvus与Elastic：选择适合您的向量数据库
Milvus
Milvus作为一个完全开源的独立项目，是由多家公司和个人共同维护的，其中一些贡献者还提供了商业服务和支持。作为LF AI基金会的毕业生，Milvus证明了其在人工智能和机器学习领域的专业性和可靠性。Milvus采用Apache-2.0许可证，这一许可证以其开放性和对商业使用的友好性而著称，为用户和开发者提供了广泛的自由度。
Elasticsearch
Elasticsearch则是基于Apache Lucene构建的，由Elastic公司于2010年首次发布。它是一个功能强大的搜索引擎，广泛应用于各种规模的组织中。Elasticsearch采用的是双许可模式，即服务器端公共许可证（SSPL）或Elastic许可证。这种许可模式为用户提供了灵活性，同时也确保了Elastic公司对其核心产品的控制和商业利益。
在选择Milvus和Elasticsearch时，您应该考虑您的具体需求、对开源许可证的偏好以及您是否需要特定的商业支持和服务。如果您正在寻找一个专为向量搜索优化、拥有活跃社区支持的开源解决方案，Milvus可能是一个不错的选择。而如果您需要一个成熟的搜索平台，并且不介意采用双许可模式，Elasticsearch可能更适合您的需求。