Milvus 对比 Turbopuffer
通过以下一系列能力比较 Milvus 对比 Turbopuffer。我们希望您选择适合您的最佳数据库，即使它不是我们。
向量数据库已成为现代人工智能应用的核心基础设施，支撑着包括检索增强生成（RAG）、AI 智能体、多模态与语义搜索以及各行业的推荐系统在内的广泛场景。选择正确的向量数据库，将直接影响这些应用的性能、可扩展性、成本与可靠性。
这份 Milvus 与 Turbopuffer 的对比指南，专为评估向量数据库以用于真实生产环境的工程师与技术团队而撰写。尽管两者都支持基础的向量检索能力，但它们在架构、可扩展性、性能、可靠性等众多关键领域存在显著差异。这些差异在早期实验阶段可能不易察觉，但随着数据量的增长、工作负载的多样化以及系统从原型走向生产，会变得至关重要。
本指南的目的不仅仅是罗列功能，更是帮助您根据自身特定的应用场景、技术约束与发展阶段，判断哪款系统更符合您的需求——即使最终选择的并非我们的产品 (Milvus / Zilliz Cloud）。
Milvus vs Turbopuffer —— 基本信息
面向 AI 原生场景的开源向量数据库，专为语义检索、RAG、推荐系统与AI Agent 等工作负载设计，能够在十亿级向量规模下提供高并发、低延迟的向量检索能力，并支持与结构化过滤相结合的混合查询与灵活索引配置，帮助团队在自建环境中获得可扩展的检索性能与更可控的资源成本。
基于对象存储的 serverless 搜索引擎，在数据规模较小、QPS 较低且对延迟容忍度较高的场景下更具成本优势，一旦规模扩大或 QPS 提高，成本会迅速上升
✅ Apache 2.0
❌ 闭源（仅提供 SDK）
Apache 2.0
Proprietary
43,322
N/A
On-prem, Embedded
SaaS, BYOC
✅
✅
--
AWS, GCP, Azure 仅支持4个区域
Milvus 是一款面向 AI 原生场景的开源向量数据库，专为语义检索、RAG、推荐系统与智能 Agent 等工作负载设计，帮助团队在自建环境中构建高性能、可扩展的向量检索基础设施。作为全球最受欢迎的开源向量数据库之一，Milvus 采用 Apache 2.0 许可证，拥有活跃的社区与完善的生态，既适合从原型验证快速起步，也能支撑生产系统在数据与请求规模增长后的持续演进。在能力层面，Milvus 支持十亿级向量数据的存储与检索，提供低延迟、高并发的向量相似度搜索，并支持与标量过滤结合的混合查询，适配更贴近真实业务的检索需求；同时覆盖多种索引与度量方式，便于在召回、延迟与资源消耗之间做工程权衡。通过云原生架构与可横向扩展的组件设计，Milvus 让团队能够按需扩容、控制成本，并把更多精力投入到应用效果与业务迭代，而不是被底层基础设施牵制。
Turbopuffer 是一款构建在对象存储之上的无服务器搜索引擎 （Serverless)，整体上更偏向为相对狭窄的场景做优化：需要管理大量小型、彼此隔离的 namespace，但查询量不高、且可以接受较高延迟的工作负载。它强调低存储成本，不过这一优势主要体现在冷数据或低访问频率的数据上；一旦查询变得持续且密集，或数据集规模进一步增大，整体成本往往会上升得很快。此外，Turbopuffer 没有免费试用体验，月度最低消费至少从 64 美元起；在功能与企业能力方面，也缺少一些常见的“开箱即用”组件与治理能力，例如内置 embedding、重排、多模态支持、RBAC 以及 ISO 27001 等认证。产品形态上，它既不提供自托管选项，也不是开源产品，这意味着用户需要更深度地依赖一家仍处于早期阶段的供应商；同时基础套餐通常也不包含合同级 SLA，这对部分生产场景来说会增加评估与采购门槛。
Milvus and Turbopuffer 实测为准，用数据说话
不管数据库厂商宣传得如何天花乱坠，最终都要回归场景实测。即便是我们自己的数据库 Milvus /Zilliz Cloud，也建议您亲自上手测试——性能如何，用数据说话。
VectorDBBench 是专为向量数据库“公平竞技”打造的开源基准测试工具。它能在统一标准下，让您客观衡量 Milvus 与 Turbopuffer 的真实表现，包括：吞吐量、延迟、召回率、索引构建速度、扩展性等关键维度。您甚至可以直接使用自己的真实数据集，在本地环境中复现测试，验证对您最重要的结果。
更多主流向量数据库对比测试数据，详见 VDBBench Leaderboard
为何 10,000+ 企业用户选择 Milvus 与 Zilliz Cloud
多数向量数据库在演示应用或小规模部署中运行时都表现不错，但往往在投入生产后扩展痛点很快就显露。如何在数据集持续增长、向量需频繁更新、且查询延迟必须在真实流量下保持稳定就变成了最大的技术痛点之一。这正是众多团队转而选择 Milvus 及其原厂全托管服务 Zilliz Cloud 的原因。
Milvus 是一款开源高性能向量数据库，已被全球10,000+ 企业团队所采用，并拥有44000++ GitHub Stars 的大型开源社区信赖。它能够从容处理从数千万到数百亿级别的向量数据，支持高频的插入与删除，并提供无需重建索引或复杂调参的混合检索（向量 + 关键词 + 元数据 + 重排）能力。即使面对数据量、查询模式与嵌入模型的持续演变，其性能表现依然稳定可预测。正因如此，Milvus 被广泛应用于企业级 RAG、AI Agent、语义与多模态搜索、推荐系统等对稳定性有严苛要求的核心场景。
Zilliz Cloud 是 Milvus 原厂开发的全托管云服务，并搭载了性能更强的先进向量引擎 Cardinal，同时提供弹性伸缩、高可用保障、企业级安全合规与全球部署能力。团队无需投入精力进行运维与调优，即可获得开箱即用的生产级可靠性。
- 欢迎将任意数据库和 Milvus/Zilliz Cloud 进行对比
- 使用 VectorDBBench 亲自验证 Milvus/Zilliz Cloud 的性能
Milvus作为一款功能强大且易于部署的向量数据库，极大地帮助我们优化了召回评估流程，显著节省了时间成本，并为模型上线前提供了更加充分的评估依据。"
李伟鹏
智联招聘资深算法工程师
Milvus 在 Likee 短视频去重业务中有着惊艳的表现，极大地帮助了 BIGO 的业务发展。"
郭昕阳
BIGO 机器学习平台负责人
感谢 Milvus 向量数据库全体团队，其提供的稳定向量检索能力、多样化功能特性，为 MMU 团队在向量检索场景搭建业务系统时提供极大的便利，其可靠的分布式扩展能力有效支撑了日益增长的数据规模。"
MMU 团队
Shopee
基于 Milvus 的向量召回在推荐场景的搜索中已经能够稳定使用，其高性能使我们在模型的维度和算法选择上有了更大的发挥空间。"
唯品会搜索团队
唯品会
BIGO 希望今后能与 Milvus 开展更多深入的合作，诸如违规内容审核或封禁、视频个性化推荐服务等，来共同推动双方业务的发展，期待 Milvus 社区发展得越来越好！"
郭昕阳
BIGO 机器学习平台负责人
Milvus 作为分布式向量检索引擎，具有高性能、易部署的特性。Milvus 极大地节省了项目开发成本，显著提高了系统检索性能，并很好地满足了搜狐新闻的技术和业务需求。"
王婷婷
搜狐自然语言算法工程师
Zilliz Cloud 与 MindStudio 的愿景完美契合。 Zilliz Cloud 的高性能、数据安全和多租户等特性特性简化了数据管理流程，为我们用户的 AI 应用开发过程带来了前所未有的生产力和创新潜力。"
Sean Thielen
MindStudio CTO
Milvus 在千万级数据上的向量搜索时间以毫秒计算，在开发成本低、资源占用少的前提条件下实现最优性能。"
方宇
Mozat 人工智能科学家
Milvus 性能出色，集成了 Faiss 等主流向量索引库。Milvus 还提供了一整套简单直观的 API，可以针对不同场景选择不同的索引类型。"
黄伟
趋势科技（中国）资深研发工程师
在构建复杂的解决方案时，我们面对的不仅仅是简单的需求清单——而是在寻找所有核心需求交汇的理想点。可以把这想象成一个八圆文氏图；虽然许多数据库能满足我们的一两项要求，但只有 Milvus 能位居所有八项的交汇点。它完美满足了我们的所有要求——这是其他任何解决方案都未能实现的。"
Jack Fischer
Credal AI 联合创始人兼首席技术官
Milvus 性能表现始终优于 Weaviate，尤其是 S9 场景下的索引速度非常出色。该场景下的测试数据和 FARFETCH 商品目录中的数据非常相似。"
PEDRO MOREIRA COSTA
FARFETCH 应用科学家
第一次测试 Zilliz Cloud 时，性能提升幅度令我们赞叹不已。搜索响应时间从 8 秒缩短至不到 1 秒。出色的搜索性能惊艳到了我们。"
Alex Alexander
Picdmo Inc. 联合创始人兼 CEO
使用 Milvus 后，我们的搜索系统变得更智能、更稳定、更可靠。"
Rahul Yadav
Tokopedia 软件工程师
无需多想，我便可以在 1 小时内轻松设置、扩展 Milvus。而且这个架构能够帮助我轻松应对未来不断增长的业务需求，无需重复造轮子。"
Zen Yui
Troop 联合创始人兼首席技术官
SmartNews 团队一直受益于 Milvus 社区，如果一个功能既是我们产品亟需的又是对社区伙伴们有用的，我们很乐意去实现和分享。"
Dennis Zhao
SmartNews AI 基础设施负责人
一直以来，我都十分赞同采用通用的标准来评估机器学习领域的技术。向量数据库领域也是如此。Zilliz 发布的性能测试对我有着很大的帮助。"
Sam Butler
Dopple.AI 机器学习总监
Milvus 为我们的零售业务带来了巨大的价值。我们也将继续探索和优化图像检索技术，为客户提供更好的服务。希望我们的经验分享能对大家有所帮助。"
Frank
扩博智能算法工程负责人
Milvus的云原生架构给我们对数据库未来演进的方向提供了参考。"
徐豪聪
OPPO后端工程师
Milvus支持数据分区，可以将数据集按自身条件进行分区；向量索引建立规则非常科学，在大数据量的场景下与其他同类产品相比查询速度快，准确性更高。"
刘瑞峰
合邦电力软件开发项目经理
Milvus不但集成了业界成熟的向量搜索技术如Faiss和SPTAG，Milvus也实现了高效的NSG图索引。同时，Milvus团队针对Faiss IVF索引进行了深度优化，实现了CPU与多GPU的融合计算，大幅提高了向量搜索性能。"
许作红
转转风控后端研发工程师
从2018年开始接触Milvus一直到现在，Zilliz的产品真的太强了"
郝少春
西湖心辰AI算法工程师
Milvus作为一款功能强大且易于部署的向量数据库，极大地帮助我们优化了召回评估流程，显著节省了时间成本，并为模型上线前提供了更加充分的评估依据。"
李伟鹏
智联招聘资深算法工程师
如何迁移至 Milvus / Zilliz Cloud
迁移至 Milvus 或 Zilliz Cloud 非常简单。我们提供内置的自动化数据导入工具，支持从 Qdrant、Weaviate、Pinecone、Elasticsearch、OpenSearch、Amazon S3 Vectors、PostgreSQL 等多种数据源无缝迁移。
对于生产环境，我们支持业务零停摆的在线迁移方案，实现数据实时同步切换。众多团队在迁移后，不仅获得了更快的性能与更可预测的扩展能力，其向量基础设施成本平均降低了 50% 以上。
