Weaviate 对比 Qdrant
通过以下一系列能力比较 Weaviate 对比 Qdrant。我们希望您选择适合您的最佳数据库，即使它不是我们。
Weaviate 与 Qdrant Scalability对比
No（仅支持在服务器层面扩展）
No（仅支持在服务器层面扩展）
静态数据 Sharding
静态数据 Sharding
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。
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。
Weaviate 与 Qdrant 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。
敬请期待
No （仅支持身份验证 ）
Yes（结合稀疏和稠密向量）
Yes（结合向量和传统索引）
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。
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。
Weaviate 与 Qdrant 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
Python、Java、Go
Python、Go、Rust
Weaviate 对比 Qdrant：什么对我来说更合适？
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
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
