Elastic 对比 Chroma
通过以下一系列能力比较 Elastic 对比 Chroma。我们希望您选择适合您的最佳数据库，即使它不是我们。
Elastic 与 Chroma Scalability对比
ElasticChroma
计算存储分离
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查询插入分离
No（仅支持在服务器层面扩展）
No (不可以。无法扩展到单个节点之外)
多副本
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动态 Segment 替换 vs. 静态数据 Sharding
静态数据 Sharding
无分布式数据替换
云原生
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支持 10 亿级向量数据
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Elastic 可扩展性
采用静态数据分片后，如果数据规模超过服务器存储上限，您需要为集群添加更多机器并重新对数据进行分片。这个过程复杂且耗时。而且，数据分片不均衡可导致性能瓶颈，降低系统效率。
Chroma 可扩展性
如果没有任何分布式数据替换，Chroma 就无法扩展到单个节点之外。
Elastic 与 Chroma Functionality对比
向量数据库性能是最为重要的关键指标。随着存储的非结构化数据规模不断增长至数亿或数十亿，向量数据库能否水平扩展多个节点变得至关重要。
此外，不同的数据插入、查询速率，以及不同的底层硬件适用于不同的应用场景。因此，向量数据库必须支持性能调优。
ElasticChroma
基于角色的访问控制（RBAC）
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支持磁盘索引
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❌
混合查询或标量过滤
Yes（结合向量和传统索引）
Yes（标量过滤）
Partition/Namespace/逻辑分组
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支持的索引类型
1 种（HNSW）
1种 (HNSW)
Elastic 功能
Elasticsearch 通过结合反序索引和现有的搜索架构实现向量搜索功能。Elasticsearch 适用于文本搜索，但是系统架构并非专门为向量搜索设计。
Chroma 功能
Chroma使用HNSW算法支持kNN搜索。
Elastic 与 Chroma Purpose-built对比
为什么使用向量数据库？
向量数据库可用于存储、索引和管理由深度神经网络学习与其他机器学习模型生成的海量向量。向量数据库应具备以下特性：
- 可扩展性和性能调优
- 多租户和数据隔离
- 完整的 API
- 直观的用户界面或管理面板
ElasticChroma
专为向量打造
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支持调节数据一致性等级
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支持流式、批式向量数据
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支持二进制向量
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多语言 SDK
Python、Java、Go、C++、Node.js、Rust、Ruby、.NET (C#)、PHP、Perl
Python, JavaScript
Elastic 对比 Chroma：什么对我来说更合适？
Elasticsearch
Elasticsearch 基于Apache Lucene 搭建，并于 2010 年由 Elastic 公司发布。 许可证：Server Side Public License (SSPL) 及 Elastic License 双重许可
Chroma
Chroma 由一家提供不可扩展单节点的商业公司维护。 许可证：Apache-2.0 许可证
