比较/
Qdrant 对比 FAISS
Qdrant 对比 FAISS
通过以下一系列能力比较 Qdrant 对比 FAISS。我们希望您选择适合您的最佳数据库，即使它不是我们。
Qdrant 与 FAISS Scalability对比
QdrantFAISS
计算存储分离
❌
❌
查询插入分离
No（仅支持在服务器层面扩展）
No（不支持单节点扩展）
多副本
✔️
❌
动态 Segment 替换 vs. 静态数据 Sharding
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
❌
❌
Qdrant 可扩展性
采用静态数据分片后，如果数据规模超过服务器存储上限，您需要为集群添加更多机器并重新对数据进行分片。这个过程复杂且耗时。而且，数据分片不均衡可导致性能瓶颈，降低系统效率。
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
Qdrant 与 FAISS Functionality对比
向量数据库性能是最为重要的关键指标。随着存储的非结构化数据规模不断增长至数亿或数十亿，向量数据库能否水平扩展多个节点变得至关重要。
此外，不同的数据插入、查询速率，以及不同的底层硬件适用于不同的应用场景。因此，向量数据库必须支持性能调优。
QdrantFAISS
基于角色的访问控制（RBAC）
No （仅支持身份验证 ）
❌
支持磁盘索引
✔️
❌
混合查询或标量过滤
Yes（结合向量和传统索引）
❌
Partition/Namespace/逻辑分组
❌
❌
支持的索引类型
1 种（HNSW）
FLAT、IVS_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ、HNSW、BIN_FLAT 和 BIN_IVF_FLAT
Qdrant 功能
Qdrant 通过三种索引类型支持向量数据库功能。第一种是 Payload 索引，类似于传统文档数据库中的索引。第二种是全文索引。第三种是向量索引。此外，Qdrant 的混合查询功能结合了向量搜索和标量过滤。
FAISS 功能特性
FAISS 是应用于 kNN 搜索场景的算法
Qdrant 与 FAISS Purpose-built对比
为什么使用向量数据库？
向量数据库可用于存储、索引和管理由深度神经网络学习与其他机器学习模型生成的海量向量。向量数据库应具备以下特性：
- 可扩展性和性能调优
- 多租户和数据隔离
- 完整的 API
- 直观的用户界面或管理面板
QdrantFAISS
专为向量打造
✔️
❌
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、Go、Rust
Python、JavaScript
<0>Qdrant</0> 对比 <0>FAISS</0>：什么对我来说更合适？
Qdrant
Qdrant 由一家商业公司维护。该公司还提供 Qdrant 云服务版本。 许可证：Apache-2.0 许可证
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
