MongoDB Atlas 对比 Pgvector
通过以下一系列能力比较 MongoDB Atlas 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。
MongoDB Atlas 与 Pgvector Scalability对比
MongoDB AtlasPgvector
计算存储分离
Yes（Atlas 引入了搜索节点，为向量检索提供专用的基础设施）
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
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多副本
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动态 Segment 替换 vs. 静态数据 Sharding
Yes（Atlas 支持分片间的动态数据平衡）
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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
利用 YugaByteDB 等解决方案来扩展 Postgres 在分布式环境中的性能
MongoDB Atlas 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。
不同的插入速率、查询速率和底层硬件可能导致不同的应用需求，为向量数据库提供整体系统的可调性成为必不可少的特性。
MongoDB AtlasPgvector
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（使用 MQL 匹配表达式进行标量过滤，将索引字段与布尔值、数字或字符串进行比较）
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Partition/Namespace/逻辑分组
No（MongoDB 将数据存储到数据库中的 Collection，但 Collection 内没有进一步的结构分类）
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支持的索引类型
HNSW
HNSW & IVFFlat
支持多类型内存索引
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MongoDB（Atlas 向量检索）
Atlas 支持维度小于或等于 2048 的向量 Embedding
MongoDB Atlas 与 Pgvector Purpose-built对比
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
MongoDB AtlasPgvector
专为向量打造
Atlas 插件
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
C#, Java, Node, PyMongo
支持任意语言的 Postgres 客户端
数据回滚
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<0>MongoDB Atlas</0> 对比 <0>Pgvector</0>：什么对我来说更合适？
MongoDB（Atlas 向量检索） Atlas 是基于 MongoDB 文档数据库的托管云数据库
SaaS（软件即服务）
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
