Weaviate 对比 Elastic

Weaviate 对比 Elastic

通过以下一系列能力比较 Weaviate 对比 Elastic。我们希望您选择适合您的最佳开源数据库,即使它不是我们。

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WeaviateElastic Scalability对比

WeaviateElastic
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(仅支持在服务器层面扩展)

多副本
✔️
✔️
动态 Segment 替换 vs. 静态数据 Sharding

静态数据 Sharding

静态数据 Sharding

云原生
✔️
支持 10 亿级向量数据

Weaviate 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。

Elastic 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。

WeaviateElastic 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。

WeaviateElastic
基于角色的访问控制(RBAC)

敬请期待

✔️
支持磁盘索引
✔️
混合查询或标量过滤

Yes(结合稀疏和稠密向量)

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)

1 种(HNSW)

Weaviate 功能

Weaviate 通过两种索引类型支持向量数据库功能。一种是倒排索引,用于将数据对象属性映射到其在数据库中的位置。另一种是向量索引,用于支持高性能查询。此外,Weaviate 的混合查询功能结合了稠密和稀疏向量。稠密向量用于理解查询上下文,稀疏向量用于关键词匹配。

Elastic 功能

Elasticsearch 通过结合反序索引和现有的搜索架构实现向量搜索功能。Elasticsearch 适用于文本搜索,但是系统架构并非专门为向量搜索设计。

WeaviateElastic 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
WeaviateElastic
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、Java、Go

Python、Java、Go、C++、Node.js、Rust、Ruby、.NET (C#)、PHP、Perl

compareGrid.whatIsRight

Weaviate

Weaviate 由一家商业公司维护。该公司还提供 Weaviate 云服务版本。 许可证:BSD-3-Clause 许可证

Elasticsearch

Elasticsearch 基于Apache Lucene 搭建,并于 2010 年由 Elastic 公司发布。 许可证:Server Side Public License (SSPL) 及 Elastic License 双重许可

Weaviate 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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