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。

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MongoDB AtlasPgvector 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
多副本
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)

云原生
支持 10 亿级向量数据

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 AtlasPgvector 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)
支持磁盘索引
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)

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)

支持的索引类型

HNSW

HNSW & IVFFlat

支持多类型内存索引

MongoDB(Atlas 向量检索)

Atlas 支持维度小于或等于 2048 的向量 Embedding

MongoDB AtlasPgvector 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
支持流式、批式向量数据
支持二进制向量
多语言 SDK

C#, Java, Node, PyMongo

支持任意语言的 Postgres 客户端

数据回滚

<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

MongoDB Atlas 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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