Jenseits von PGVector: Wenn Ihre Vektordatenbank ein Formel-1-Upgrade braucht
Postgres, ein Tenor der relationalen Datenbankwelt, hat Entwicklern mehr als 28 Jahre lang treue Dienste geleistet. Mit der Einführung seiner pgvector-Erweiterung hat Postgres Schritte unternommen, um Vektoreinbettungen zu unterstützen, und bietet damit einen bequemen Einstiegspunkt für die grundlegende Vektorähnlichkeitssuche.
Während pgvector jedoch einen praktischen Ausgangspunkt bietet, bleibt es im Vergleich zu speziell entwickelten Vektordatenbanken wie Milvus zurück, insbesondere bei der Verarbeitung groß angelegter Anwendungen und komplexer Suchanforderungen. Sich bei anspruchsvollen Vektorsuch-Workloads ausschließlich auf Postgres mit pgvector zu verlassen, ist wie der Versuch, mit einer aufgemotzten Familienlimousine an einem Formel-1-Rennen teilzunehmen – es ist ein Fortschritt, aber es ist schlichtweg nicht für dieses Wettbewerbsniveau gebaut.
Da KI-Anwendungen explosionsartig an Popularität gewinnen, stoßen Entwickler auf wachsende Schwierigkeiten. Was mit pgvector als bequeme Lösung beginnt, wird schnell zu einem frustrierenden Engpass, wenn die Datenmenge wächst und die Suchanforderungen anspruchsvoller werden. Die Suchqualität nimmt ab, Indexaktualisierungen ziehen sich hin, und die Frustration steigt, während Sie darum kämpfen, die Anforderungen Ihrer Anwendung zu erfüllen.
Dieser Blog untersucht, warum Postgres mit seinem Vektorsuch-Add-on pgvector für kleinere Projekte und einfachere Anwendungsfälle gut funktioniert, aber bei groß angelegter Vektorsuche an seine Grenzen stößt. Außerdem erörtern wir, warum speziell entwickelte Vektordatenbanken wie Milvus unverzichtbar sind, um die einzigartigen Herausforderungen dieses sich rasant weiterentwickelnden Bereichs zu bewältigen.
Der Postgres- und Pgvector-Engpass
Man kann Postgres als Limousine betrachten; sie ist seit Jahren da und funktioniert, aber sie wird es Ihnen nicht ermöglichen, extrem schnell zu sein. Während pgvector Postgres Vektorspeicherung und grundlegende Ähnlichkeitssuchfunktionen hinzufügt, erbt es grundlegende Einschränkungen:
- Leistung im großen Maßstab: pgvector unterstützt nur zwei Indexierungsmethoden: HNSW und IVF_FLAT. Während HNSW ein beliebter Algorithmus ist, bringt er erhebliche Kompromisse mit sich, darunter lange Indexierungszeiten und höhere Speicheranforderungen. Andererseits bietet IVF_FLAT einen schnelleren Indexaufbau, hat jedoch Schwierigkeiten, die Abfrageleistung bei wachsendem Datensatz aufrechtzuerhalten. Die fehlende Unterstützung für On-Disk-Indizes wie DiskANN oder GPU-basierte Indextypen schränkt seine Leistung und Flexibilität beim Umgang mit großen Datensätzen weiter ein.
- Hochdimensionale Einbettungen: Pgvector kann aufgrund architektonischer Einschränkungen keine hochdimensionalen Vektoreinbettungen verarbeiten. Es verlässt sich auf feste 8-KB-Seiten für die Datenspeicherung, was die Anzahl der Dimensionen, die ein Vektor aufnehmen kann, grundlegend einschränkt. Da jede Dimension 4 Byte für die Speicherung eines Floats benötigt und auch Metadaten Speicherplatz belegen, wird die effektive Indexierung hochdimensionaler Vektoren unmöglich. Im Gegensatz dazu sind speziell entwickelte Datenbanken wie Milvus darauf ausgelegt, hochdimensionale Einbettungen problemlos zu verarbeiten. Zwar gibt es in pgvector Workarounds wie Quantisierung, doch erfordern sie häufig Kompromisse bei der Präzision.
- Mangel an fortgeschrittenen Funktionen: pgvector fehlt der umfassende Funktionsumfang, den speziell entwickelte Vektordatenbanken bieten. Beispielsweise unterstützt Milvus erweiterte Suche mit Metadatenfilterung, eine breitere Palette von Distanzmetriken über L2 und inneres Produkt hinaus, hybride Sparse- und Dense-Suche und sogar Volltextsuche (verfügbar in Milvus 2.5).
- Skalierbarkeitsherausforderungen: pgvector zu skalieren, um große Datensätze und hohe Abfragelasten zu bewältigen, ist nicht trivial. Es erfordert oft erheblichen Aufwand, Sharding zu implementieren und Indizes über mehrere Knoten hinweg zu verwalten, was zusätzliche Komplexität und betrieblichen Aufwand mit sich bringt. Speziell entwickelte Vektordatenbanken sind mit Blick auf Skalierbarkeit konzipiert und bieten nahtlose Leistung, selbst wenn Datensätze und Abfrageanforderungen wachsen.
Milvus: Die Formel 1
Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die von Grund auf entwickelt wurde, um die spezifischen Anforderungen der Vektorähnlichkeitssuche im großen Maßstab zu erfüllen. Stellen Sie sie sich wie einen Formel-1-Wagen vor, der akribisch auf Geschwindigkeit und Leistung in der anspruchsvollen Welt der Vektordaten ausgelegt ist.
So übertrifft Milvus Postgres mit pgvector:
- Rasend schnelle Suche: Milvus unterstützt 11 hochmoderne Indexierungsalgorithmen, darunter FLAT, HNSW, DiskANN, CAGRA, und GPU-Beschleunigung, um eine unübertroffene Suchleistung zu liefern, selbst bei Dutzenden von Milliarden von Vektoren.
- Mühelose Skalierbarkeit: Milvus verfügt über eine verteilte und Kubernetes-native Architektur. Sie ermöglicht nahtlose horizontale Skalierung, sodass Sie riesige Datensätze und hohen Abfragedurchsatz ohne die Komplexität manuellen Shardings bewältigen können.
- Umfassender Funktionsumfang: Milvus bietet eine umfassende Suite von Funktionen, darunter Metadatenfilterung, Unterstützung für verschiedene Distanzmetriken, Volltextsuche, hybride Suche und flexible Indexierungsoptionen, um Ihre Suchstrategie an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.
- Optimiert für die Zukunft der Daten: Milvus ist darauf ausgelegt, den Umfang und die Komplexität der ständig wachsenden Menge unstrukturierter Daten zu bewältigen, die als Vektoren dargestellt werden, und ist damit die ideale Lösung für die nächste Generation von KI-Anwendungen.
- Kontinuierliche Innovation: Genau wie ein Formel-1-Team ständig die Grenzen der Leistung verschiebt, entwickelt sich Milvus kontinuierlich mit hochmodernen Indexierungsalgorithmen, Unterstützung für Hardwarebeschleunigung und durch maschinelles Lernen gesteuerten Optimierungen weiter.
Die richtige Wahl treffen: Wann Sie was verwenden sollten
Auch wenn Postgres mit pgvector vielleicht kein Formel-1-Wagen ist, hat es dennoch seinen Platz in der Garage. Sehen wir uns an, wann welche Lösung verwendet werden sollte:
Wählen Sie pgvector, wenn:
- Sie einen Proof of Concept oder ein MVP mit kleinen bis mittleren Datensätzen erstellen.
- Ihre Anforderungen an die Vektorsuche einfach sind und keine komplexe Filterung erfordern.
- Ihre Embedding-Modelle Vektoren mit Dimensionen erzeugen, die unter den Seitengrößenbeschränkungen von Postgres liegen.
- Sie ACID-Konformität und starke transaktionale Garantien benötigen.
Wählen Sie Milvus, wenn:
- Sie mit groß angelegten Datensätzen arbeiten (Millionen bis Milliarden von Vektoren).
- Sie hochdimensionale Embeddings benötigen, die über die Beschränkungen von pgvector hinausgehen.
- Die Abfrageleistung für Ihre Anwendung entscheidend ist.
- Sie erweiterte Funktionen wie vielfältige Indexierungsoptionen oder GPU-Beschleunigung benötigen.
- Sie schnelles Wachstum erwarten und eine Lösung benötigen, die horizontal skaliert.
Ihre Vektoren mit unserem Migrationsdienst nach Milvus verschieben
Wenn Sie PGVector verwenden und auf Probleme stoßen, bieten wir ein Open-Source-Migrationstool namens VTS (kurz für Vector Transport Service) an, das Ihnen hilft, Ihre Vektoren und unstrukturierten Daten nach Milvus oder zu seinem verwalteten Dienst auf Zilliz Cloud zu verschieben.
Auf Basis von Apache Seatunnel bietet VTS:
- Umfangreiche, erweiterbare Konnektoren
- Einheitliche Stream- und Batch-Verarbeitung für Echtzeitsynchronisierung und Offline-Batch-Importe
- Unterstützung verteilter Snapshots für Datenkonsistenz
- Hohe Leistung, geringe Latenz und Skalierbarkeit
- Echtzeitüberwachung und visuelle Verwaltung
Neben pgvector unterstützt VTS die Migration von Vektordaten aus verschiedenen Quellen, darunter Elasticsearch, Pinecone, Qdrant und Tencent Cloud VDB, in zweckoptimierte Vektordatenbanken wie Milvus. Es ermöglicht außerdem eine nahtlose Vektormigration zwischen Open-Source-Milvus und Zilliz Cloud in beide Richtungen.
Um den Migrationsprozess zu vereinfachen, übernimmt VTS automatisch die Schema-Konvertierung, sodass keine komplexen Einrichtungs- und Entwicklungsaufwände erforderlich sind. Im Jahr 2025 wird VTS seine Funktionen erweitern, um die Datenmigration aus zusätzlichen Quellen wie MongoDB und Weaviate zu unterstützen. Zukünftige Versionen werden außerdem die Möglichkeit einführen, Vektor-Embeddings spontan zu generieren, sodass unstrukturierte Daten einfach konvertiert und in Vektordatenbanken übertragen werden können, um die beschleunigte Suche nach approximativen nächsten Nachbarn (ANN) zu ermöglichen. Bleiben Sie dran für diese spannenden Updates!
So funktioniert VTS
Der Weg nach vorn
Die Landschaft der Vektordatenbanken entwickelt sich parallel zum rasanten Fortschritt der KI-Technologien weiter. Während pgvector einen bequemen Einstiegspunkt bietet, erfordern die Anforderungen von KI-Anwendungen im Produktionsmaßstab häufig zweckoptimierte Lösungen.
Die Entscheidung zwischen pgvector und Milvus ist mehr als nur eine technische Entscheidung. Sie ist eine strategische Investition in die zukünftige Skalierbarkeit Ihrer Anwendung. So wie ein Formel-1-Team seine Ausrüstung auf Grundlage der Leistungsanforderungen auswählt, müssen Unternehmen ihre Anforderungen an die Vektorsuche im Hinblick auf ihren Wachstumspfad bewerten.
Mit Tools wie VTS, die den Migrationsprozess optimieren, können Unternehmen ihre Vektorsuchfunktionen zuverlässig umstellen, wenn ihre Anforderungen über die Möglichkeiten von pgvector hinauswachsen. Ob beim Entwerfen neuer Anwendungen oder beim Skalieren bestehender — eine frühzeitige Berücksichtigung der Anforderungen an die Vektorsuche kann technische Schulden verhindern und nachhaltiges Wachstum sicherstellen.
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