向量数据库和关系数据库有着不同的工作原理和适用场景：
- 数据存储方式：
- 向量数据库会将数据以向量的形式进行存储和处理，通常通过向量相似度计算来进行数据检索和分析。
- 关系数据库则采用表格的形式存储数据，数据之间通过键值关联，通常使用 SQL 进行数据查询和操作。
- 数据查询方式：
- 向量数据库适用于需要进行相似度搜索的场景，例如图片搜索、推荐系统等，通过计算向量之间的相似度来返回查询结果。
- 关系数据库适合结构化数据查询和事务处理，如金融系统、人事系统等，支持 SQL 查询语言进行复杂的数据操作。
- 适用场景：
- 向量数据库适合处理大规模的高维度向量数据，速度较快且可扩展，适用于需要进行相似度计算和数据检索的应用场景。
- 关系数据库适合处理结构化数据、需要复杂事务处理和数据一致性的场景。
你可以根据具体的业务需求和数据特点来选择合适的数据库类型。如果需要使用向量数据库，可以了解一些常见的开源向量数据库如 Milvus、FAISS 等，并参考其官方文档和示例来使用。如果需要使用关系数据库，可以选择一些常见的数据库如 MySQL、PostgreSQL，并学习 SQL 查询语言来操作数据。