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。
FAISS 与 Pgvector Scalability对比
FAISSPgvector
计算存储分离
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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）
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多副本
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动态 Segment 替换 vs. 静态数据 Sharding
无分布式数据替换
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云原生
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支持 10 亿级向量数据
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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
FAISS 与 Pgvector 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）
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支持磁盘索引
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混合查询或标量过滤
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Partition/Namespace/逻辑分组
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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
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FAISS 功能特性
FAISS 是应用于 kNN 搜索场景的算法
FAISS 与 Pgvector 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
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pgvector 插件
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、JavaScript
支持任意语言的 Postgres 客户端
数据回滚
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<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
