Elastic 对比 Pgvector
通过以下一系列能力比较 Elastic 对比 Pgvector。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 Pgvector Scalability对比
Yes（利用 pgvector 等解决方案来实现存储计算分离，将应用程序数据存储在一个数据库中，同时将向量、查找值和过滤值存储在另一个数据库中）
No（仅支持在服务器层面扩展）
静态数据 Sharding
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。
可扩展性
利用 YugaByteDB 等解决方案来扩展 Postgres 在分布式环境中的性能
Elastic 与 Pgvector 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。
Yes（结合向量和传统索引）
1 种（HNSW）
HNSW & IVFFlat
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。
Elastic 与 Pgvector 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
pgvector 插件
Python、Java、Go、C++、Node.js、Rust、Ruby、.NET (C#)、PHP、Perl
支持任意语言的 Postgres 客户端
Elastic 对比 Pgvector：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
Pgvector
pgvector是 PostgreSQL 扩展组件，用于在 PostgreSQL 数据库内方便地存储、查询和索引向量。
License：PostgreSQL
