FAISS 对比 Pgvector

通过以下一系列能力比较 FAISS 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。

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FAISSPgvector Scalability对比

FAISSPgvector
计算存储分离

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)

查询插入分离

No(不支持单节点扩展)

多副本
动态 Segment 替换 vs. 静态数据 Sharding

无分布式数据替换

云原生
支持 10 亿级向量数据

可扩展性

在没有任何分布式数据替换的情况下,FAISS 不支持单节点扩展

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

FAISSPgvector Functionality对比

随着向量数据库中非结构化数据增长至数亿或数十亿,跨节点水平扩展显得至关重要,性能成为面临的最大挑战。

FAISSPgvector
基于角色的访问控制(RBAC)
支持磁盘索引
混合查询或标量过滤
Partition/Namespace/逻辑分组
支持的索引类型

FLAT、IVS_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ、HNSW、BIN_FLAT 和 BIN_IVF_FLAT

HNSW & IVFFlat

支持多类型内存索引

FAISS 功能特性

FAISS 是应用于 kNN 搜索场景的算法

FAISSPgvector Purpose-built对比

向量数据库的应用场景是什么?

提供全托管的向量数据库解决方案,用于存储、索引和搜索大规模非结构化数据,利用机器学习模型中强大的 Embedding 技术。向量数据库应具备以下功能:

  • 可扩展性和可调性
  • 多租户和数据隔离
  • 完整的 API 套件
  • 直观的用户界面/管理控制台
FAISSPgvector
专为向量打造

pgvector 插件

支持调节数据一致性等级
支持流式、批式向量数据
支持二进制向量
多语言 SDK

Python、JavaScript

支持任意语言的 Postgres 客户端

数据回滚

<0>FAISS</0> 对比 <0>Pgvector</0>:什么对我来说更合适?

FAISS

FAISS 是一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的强大库,它具有 GPU 加速算法和 Python 库。FAISS 由 Meta 公司基础 AI 研究团队 FAIR 开发。

License:MIT

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

FAISS 与其他数据库进行比较

简单易用、性能超强的向量数据库

几分钟内便可轻松部署大型向量检索服务。

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