Auswahl einer Vektordatenbank: Milvus vs. Chroma DB
Dieser Vergleich Milvus vs. Chroma DB wurde zuletzt am 21. Januar 2025 aktualisiert. Um Ihnen die neuesten Erkenntnisse bereitzustellen, wird dieser Blog regelmäßig mit den neuesten Informationen aktualisiert.
Der Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT hat eine Nachfrage nach Vektordatenbanken ausgelöst, die als Langzeitgedächtnis für diese Modelle dienen. Diese Nachfrage hat zur Entwicklung verschiedener Vektorsuchsysteme geführt, darunter traditionelle Datenbanken mit integrierten Vektorsuch-Plugins, leichtgewichtige Vektordatenbanken und zweckentwickelte Vektordatenbanken. Verschiedene Vektordatenbanken nutzen unterschiedliche Distanzmetriken, um Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten zu bewerten, was die Bedeutung der Wahl der richtigen Datenbank für eine effektive Vektorähnlichkeitssuche unterstreicht.
Die Chroma-Vektordatenbank ist eine bemerkenswerte leichtgewichtige Vektordatenbank, die Benutzerfreundlichkeit und Entwicklerfreundlichkeit priorisiert. Im Gegensatz dazu zeichnet sich Milvus, eine KI-native, quelloffene, zweckentwickelte Vektordatenbank, bei der Handhabung großskaliger, leistungsstarker und latenzarmer Anwendungen aus.
Obwohl beide Datenbanken Vektordaten kompetent verwalten, bedienen sie unterschiedliche Anforderungen. Chroma ist eine gute Wahl für Entwickler, die mit Datensätzen von weniger als einer Million Vektoren arbeiten und eine schnelle und unkomplizierte Implementierung priorisieren. Milvus hingegen, entwickelt von Zilliz, ist speziell für Anwendungen konzipiert, die extreme Skalierung bis hin zu Milliarden oder sogar Billionen von Vektorpunkten, robuste Suchfunktionen und schnelle Antwortzeiten erfordern. Seine Architektur ist fein auf diese kritischen Leistungskennzahlen abgestimmt und positioniert Milvus als robuste und innovative Lösung für die anspruchsvollsten Vektordatenbankanwendungen. Darüber hinaus zeigt eine vergleichende Analyse beliebter Vektordatenbanken wie Pinecone, Milvus und Weaviate ihre Stärken, Kompromisse und Anwendungsfälle auf, was entscheidend für die Auswahl der geeigneten Lösung auf Basis spezifischer Anforderungen ist.
Dieser Vergleich zwischen Chroma und Milvus zielt darauf ab, diese Unterschiede zu vertiefen und ein umfassendes Verständnis ihrer jeweiligen Fähigkeiten zu vermitteln. Wir stellen außerdem Milvus Lite, eine leichtgewichtige Version von Milvus, vor und vergleichen sie mit Chroma.
Milvus übertrifft Chroma bei elastischer und horizontaler Skalierbarkeit.
| Funktionen | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Trennung von Speicher und Compute | Ja | Ja |
| Trennung von Abfragen und Einfügungen | Ja. Auf Komponentenebene (was eine feingranularere Skalierbarkeit bietet). | Nein. Kann nicht über einen einzelnen Knoten hinaus skalieren. |
| Dynamische Segmentplatzierung vs. statisches Daten-Sharding | Dynamische Segmentplatzierung | Keine verteilte Datenneuverteilung |
| Cloud-nativ | Ja | Nein |
| Unterstützung von Vektoren im Milliarden-/Billionenmaßstab | Ja | Nein. Es kann nur bis zu eine Million Vektoren verarbeiten. |
Milvus verfügt über ein verteiltes System mit getrennten Computing- und Speicherkomponenten und bietet eine nahtlose Skalierbarkeit bis hin zu Milliarden oder sogar Billionen von Vektoren, um steigende Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Diese Architektur ermöglicht außerdem die unabhängige Skalierung von Computing- und Speicherressourcen und bietet Flexibilität und Kosteneffizienz im Einklang mit sich entwickelnden Geschäftsanforderungen.
Darüber hinaus kann Milvus einem Aktionsgruppe dynamisch neue Knoten zuweisen, um Vorgänge zu beschleunigen oder die Anzahl der Knoten zu reduzieren und so Ressourcen für andere Aktionen freizugeben. Die dynamische Zuweisung von Knoten ermöglicht eine einfachere Skalierung und Ressourcenplanung und garantiert niedrige Latenz sowie hohen Durchsatz.
Umgekehrt hat Chroma, obwohl es Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit priorisiert, mit Skalierbarkeitsbeschränkungen zu kämpfen, mit einer Speicherobergrenze von bis zu einer Million Vektorpunkten. Seine Beschränkung auf einen einzelnen Knoten und das Fehlen einer verteilten Datenersetzung beeinträchtigen seine Eignung für Anwendungen mit steigenden Anforderungen.
In Bezug auf die Funktionalität bieten sowohl Milvus als auch Chroma eine Reihe von Funktionen, die darauf ausgelegt sind, Vektor-Embeddings effizient zu verwalten und abzurufen.
| Funktionen | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) | Ja | Nein |
| Unterstützung für Disk-Index | Ja | Nein |
| Hybride Suche (d. h. skalare Filterung) | Ja, mit skalarer Filterung | Ja, mit skalarer Filterung |
| Partitionen/Namespaces/logische Gruppen | Ja | Nein |
| Unterstützter Indextyp | 14 Indizes: FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT und GPU_IVF_PQ), HNSW |
Milvus zeichnet sich durch robuste Unterstützung für rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) aus und bietet einen effektiven Mechanismus für die Verwaltung des Datenzugriffs. Diese Funktion erweist sich als besonders wertvoll für Anwendungen auf Unternehmensebene, da sie die Fähigkeiten zur Datenisolierung und zum Datenschutz verbessert. Milvus integriert außerdem mehrere In-Memory-Indizes und Partitionen auf Tabellenebene, wodurch ein leistungsstarker Abruf in Echtzeit-Anwendungsfällen gewährleistet wird. Zusätzlich bietet die Plattform Flexibilität mit On-Disk-Indizes und stellt Entwicklern und Unternehmen, die sensibler auf Kostenüberlegungen reagieren und keine hohen Abfragen pro Sekunde (QPS) benötigen, Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung.
Andererseits fehlt Chroma die RBAC-Unterstützung, was seine Fähigkeiten zur Verwaltung und zum Schutz des Datenzugriffs einschränken könnte. Die Plattform stützt sich hauptsächlich auf grundlegende In-Memory-Indizierung und bietet damit einen einfacheren Ansatz, jedoch mit potenziellen Einschränkungen für Anwendungen mit komplexeren Anforderungen.
Milvus und Chroma ermöglichen hybride Suchoperationen, sodass Benutzer Vektorsuchen mit effizienter Metadatenfilterung vor und nach der Suchoperation durchführen können. In Milvus 2.4 werden wir den invertierten Index mit tantivy unterstützen, was eine erhebliche Steigerung der Vorfilterungsgeschwindigkeit verspricht.
Ein weiterer bemerkenswerter Unterschied zwischen Milvus und Chroma liegt in ihrer Unterstützung von Indextypen. Milvus unterstützt eine umfangreiche Auswahl von 14 Indizes, einschließlich 14 Indizes, darunter FLAT, IVF_FLAT, IVF_SQ8, IVF_PQ, HNSW, BIN_FLAT, BIN_IVF_FLAT, DiskANN, ScaNN, SPARSE_INVERTED_INDEX, SPARSE_WAND, CAGRA, GPU_IVF_FLAT und GPU_IVF_PQ. Im Gegensatz dazu stützt sich Chroma für seine KNN-Suche ausschließlich auf den HNSW-Algorithmus.
Während Chromas Funktionen für bestimmte Anwendungen ausreichend sein können, könnten seine Einschränkungen seine Anpassungsfähigkeit über verschiedene Anwendungsfälle hinweg beeinträchtigen. Mit seiner umfassenden Funktionalität ist Milvus eine vielseitige Lösung, die ein breiteres Spektrum an Anforderungen an das Vektordatenmanagement adressiert.
Was ist eine Vektordatenbank?
Eine Vektordatenbank ist ein spezialisierter Datenbanktyp, der darauf ausgelegt ist, Daten als hochdimensionale Vektoren zu speichern. Diese Vektoren sind im Wesentlichen Listen von Zahlen, die die Merkmale oder Eigenschaften eines Objekts erfassen, wodurch sie sich ideal für die Darstellung komplexer, unstrukturierter Daten wie Bilder, Videos und natürlicher Sprache eignen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die für strukturierte Daten und relationale Abfragen optimiert sind, zeichnen sich Vektordatenbanken durch die Verarbeitung hochdimensionaler Vektoren und die Durchführung mathematischer Vergleiche aus, um Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit zwischen Datenpunkten zu bestimmen.
Vektordatenbanken sind besonders vorteilhaft in Szenarien, in denen die Daten unstrukturiert sind und anspruchsvolle Suchfunktionen erfordern. Beispielsweise ermöglichen sie Anwendungen, komplexe Abfragen durchzuführen, wie das Finden von Bildern, die einem gegebenen Bild ähnlich sind, oder das Abrufen von Dokumenten, die semantisch mit einem bestimmten Text verwandt sind. Diese Fähigkeit ist entscheidend für moderne Anwendungen in Bereichen wie Natural Language Processing, Computer Vision und Empfehlungssystemen, in denen die Fähigkeit, große Mengen an Vektordaten effizient zu speichern und zu durchsuchen, einen erheblichen Leistungsvorteil darstellt.
Zentrale Funktionen von Vektordatenbanken
Zentrale Funktionen von Vektordatenbanken sind darauf ausgelegt, die Speicherung, den Abruf und die Verwaltung hochdimensionaler Vektordaten zu optimieren. Zu diesen Funktionen gehören:
Vektorindizierung: Vektordatenbanken verwenden spezialisierte Indizierungsalgorithmen, um hochdimensionale Vektordaten effizient zu speichern und abzurufen. Dies stellt sicher, dass Suchen schnell und genau sind, selbst wenn der Datensatz wächst.
Vektorsuche: Eine der Hauptfunktionen einer Vektordatenbank besteht darin, schnelle und effiziente Suchen nach ähnlichen Vektoren zu ermöglichen. Dies erlaubt komplexe Abfragen wie „finde Bilder, die diesem ähnlich sind“ oder „rufe Dokumente ab, die semantisch mit diesem Text verwandt sind“, was sie für Anwendungen in KI und maschinellem Lernen unschätzbar macht.
Verteilte Datenersetzung: Fortschrittliche Vektordatenbanken wie Milvus unterstützen verteilte Datenersetzung, was Datenmanagement und Skalierbarkeit verbessert. Diese Funktion ermöglicht es der Datenbank, groß angelegte Daten über mehrere Knoten hinweg zu verarbeiten und so hohe Verfügbarkeit und Leistung sicherzustellen.
Unterstützung verschiedener Datentypen: Vektordatenbanken sind vielseitig in der Verarbeitung verschiedener Datentypen, einschließlich sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten. Sie unterstützen verschiedene Datenformate und eignen sich dadurch für eine breite Palette von Anwendungen.
Diese Kernfunktionen machen Vektordatenbanken zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Verwaltung und Abfrage hochdimensionaler Vektordaten und bieten in bestimmten Anwendungsfällen erhebliche Vorteile gegenüber traditionellen Datenbanken.
Milvus vs. Chroma hinsichtlich Open-Source-Grundlagen und speziell entwickelter Funktionen in Vektordatenbanken
Sowohl Milvus als auch Chroma sind Open-Source-Datenbanken, die unter Apache 2.0 lizenziert sind.
| Features | Milvus | Chroma |
|---|---|---|
| Speziell für Vektoren entwickelt | Ja | Ja |
| Abstimmbare Konsistenz | Ja | Nein |
| Unterstützung sowohl für Stream- als auch Batch-Verarbeitung von Vektordaten | Ja | Nein |
| Unterstützung für binäre Vektoren | Ja | Nein |
| Multi-language SDK | Python, Java, JavaScript, Go und Node.js SDKs vollständig unterstützt | Python, Javascript |
Milvus wurde 2019 von Zilliz-Ingenieuren entwickelt. Später wurde es 2021 an die LF AI & Data Foundation gespendet, um seine Zugänglichkeit für ein breiteres Spektrum von Entwicklern und Organisationen zu verbessern. Milvus verfügt über 32.000+ GitHub-Sterne, mehr als 260 Community-Mitwirkende und über 70 Millionen Docker-Image-Downloads.
Chroma wird von einer einzigen kommerziellen Einheit namens Chroma gepflegt. Mit über 17.000 GitHub-Sternen konzentrierte sich Chroma zunächst auf analytische Workloads über Embeddings. Mit dem Aufkommen von KI und LLMs wie ChatGPT wandelte es sich jedoch zu einem universellen Embedding Store.
Milvus und Chroma bieten zweckgerichtete Funktionen, um spezifische Anforderungen in Anwendungen mit Vektordaten zu erfüllen. Milvus bietet einen umfassenden Funktionsumfang, einschließlich abstimmbarer Konsistenz, Unterstützung für Stream- und Batch-Verarbeitung von Vektordaten, Unterstützung für binäre Vektoren und ein mehrsprachiges SDK, das Python, Java, Go, C++, Node.js und Ruby umfasst.
Chroma priorisiert Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit gegenüber umfangreichen Funktionen, was zu einem stärker eingeschränkten Angebot führt. Es bietet eine begrenzte Auswahl an SDKs und konzentriert sich hauptsächlich auf Python und JavaScript.
Chroma priorisiert einen einfachen Einstieg und eine einfache Nutzung. Diese Einfachheit bringt jedoch Kompromisse mit sich, darunter eine beeinträchtigte Suchleistung, Einschränkungen bei der Skalierbarkeit und den Ausschluss vieler nützlicher Datenbankverwaltungsfunktionen.
Milvus Lite ist eine leichtgewichtige Alternative zu Milvus, die lokal innerhalb Ihrer Python-Anwendung läuft. Es bewahrt die einfache Einstiegsmöglichkeit und behält zugleich einen umfangreichen Funktionsumfang bei. Basierend auf der beliebten Open-Source-Vektordatenbank Milvus verwendet Milvus Lite die Kernkomponenten für Vektorindizierung und Abfrage-Parsing wieder, während Elemente entfernt werden, die für hohe Skalierbarkeit in verteilten Systemen konzipiert sind. Dieses Design macht es zu einer kompakten und effizienten Lösung, ideal für Umgebungen mit begrenzten Rechenressourcen, wie Laptops, Jupyter Notebooks sowie mobile oder Edge-Geräte.
Milvus Lite lässt sich in verschiedene KI-Entwicklungs-Stacks wie LangChain und LlamaIndex integrieren und ermöglicht seine Nutzung als Vektorspeicher in Retrieval Augmented Generation-(RAG)-Pipelines für den effizienten Abruf von Vektor-Embeddings, ohne dass eine Servereinrichtung erforderlich ist. Führen Sie einfach pip install pymilvus (Version 2.4.3 oder höher) aus, um es als Python-Bibliothek in Ihre KI-Anwendung zu integrieren.
Milvus Lite nutzt dieselbe Milvus-API und stellt sicher, dass Ihr clientseitiger Code sowohl für kleine lokale Bereitstellungen als auch für Milvus-Server funktioniert, die auf Docker oder Kubernetes mit Milliarden von Vektoren bereitgestellt werden.
Hinweis: Milvus Lite eignet sich gut für den Einstieg in die Vektorähnlichkeitssuche oder den Aufbau von Demos und Prototypen. Für einen Produktionseinsatz empfehlen wir die Verwendung von Milvus auf Docker und Kubenetes oder die Inanspruchnahme des vollständig verwalteten Milvus auf Zilliz Cloud.
Weitere ausführliche Informationen zu Milvus Lite finden Sie in den folgenden Ressourcen:
Hinweis: Milvus Lite eignet sich gut für den Einstieg in die Vektorsuche oder den Aufbau von Demos und Prototypen. Für einen Produktionseinsatz empfehlen wir die Verwendung von Milvus auf Docker und Kubenetes oder die Inanspruchnahme des vollständig verwalteten Milvus auf .
Weitere ausführliche Informationen zu Milvus Lite finden Sie in den folgenden Ressourcen:
Einführung in Milvus Lite: Beginnen Sie in Sekunden mit dem Aufbau einer GenAI-Anwendung
VectorDB-Vergleich: Vergleichen Sie jede Open-Source-Vektordatenbank mit einer Alternative
Milvus-Update: Was ist neu in Milvus 2.4.0?
Vollständig verwaltetes Milvus: Testen Sie Zilliz Cloud kostenlos
Webinar: Die Leistung der Vektorsuche in Zilliz Cloud erschließen
RAG: Was ist RAG?
Neuestes Update von Zilliz Cloud: Zilliz Cloud in 11 Regionen bei 3 großen Cloud-Anbietern verfügbar
Vergleich von Vektordatenbanken: Milvus und Chroma
Skalierbarkeit und Leistung
Milvus: Milvus ist für groß angelegte, verteilte Umgebungen konzipiert und bietet elastische und horizontale Skalierbarkeit. Dies macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für Hochleistungsanwendungen, die die Fähigkeit erfordern, bei wachsenden Datenmengen nahtlos zu skalieren. Die Architektur von Milvus unterstützt das Hinzufügen neuer Knoten, um erhöhte Arbeitslasten zu bewältigen, und gewährleistet niedrige Latenz und hohen Durchsatz.
Chroma: Chroma hingegen ist für Echtzeit-Suchfunktionen mit niedriger Latenz optimiert. Seine Single-Node-Architektur ist für Anwendungen konzipiert, die schnelle Suchleistung gegenüber Skalierbarkeit priorisieren. Während dies Chroma für kleinere Datensätze und Anwendungen geeignet macht, die eine schnelle Implementierung erfordern, kann es bei zunehmenden Datenmengen an Grenzen stoßen.
Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit
Milvus: Milvus bietet einen umfassenden Funktionsumfang, der einstellbare Konsistenz, Unterstützung für sowohl Stream- als auch Batch-Verarbeitung von Vektordaten, Unterstützung für binäre Vektoren und ein mehrsprachiges SDK umfasst. Diese Funktionen machen Milvus geeignet für komplexe Anwendungen, die robustes Datenmanagement und Flexibilität im Umgang mit verschiedenen Arten von Vektordaten erfordern.
Chroma: Chroma konzentriert sich darauf, eine einfache, leicht zu verwendende API bereitzustellen, was es sehr entwicklungsfreundlich macht. Diese Einfachheit ist ideal für Anwendungen, die eine unkomplizierte Datenbanklösung ohne die Komplexität umfangreicher Funktionen benötigen. Diese Benutzerfreundlichkeit bringt jedoch Kompromisse in Bezug auf Skalierbarkeit und erweiterte Funktionalität mit sich.
Verwaltung von Vektordaten
Milvus: Milvus unterstützt eine breite Palette von Indexierungsalgorithmen, einschließlich IVF und HNSW, die für effiziente Vektorsuche und -abfrage unerlässlich sind. Darüber hinaus bietet Milvus robuste Unterstützung für Datenreplikation und Failover und gewährleistet so hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit in Produktionsumgebungen.
Chroma: Chroma verwendet einen proprietären Indexierungsalgorithmus, der für schnelle Suchleistung entwickelt wurde. Es unterstützt auch Datenreplikation und Failover, aber seine Single-Node-Architektur kann seine Effektivität bei der Verarbeitung groß angelegter Daten und komplexer Abfragen einschränken.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Milvus als auch Chroma wertvolle Funktionen für die Verwaltung von Vektordaten bieten, jedoch unterschiedliche Anforderungen bedienen. Milvus ist ideal für groß angelegte Hochleistungsanwendungen, die umfangreiche Funktionen und Skalierbarkeit erfordern, während Chroma für kleinere Anwendungen geeignet ist, die Benutzerfreundlichkeit und schnelle Implementierung priorisieren.
Weiterlesen
Milvus 2.6.x Now Generally Available on Zilliz Cloud, Making Vector Search Faster, Smarter, and More Cost-Efficient for Production AI
Milvus 2.6.x is now GA on Zilliz Cloud, delivering faster vector search, smarter hybrid queries, and lower costs for production RAG and AI applications.
The Real Bottlenecks in Autonomous Driving — And How AI Infrastructure Can Solve Them
Autonomous driving faces a data bottleneck. Learn how AI-native vector databases like Zilliz solve scale, cost, and insight challenges across AV pipelines.
Zilliz Named "Highest Performer" and "Easiest to Use" in G2's Summer 2025 Grid® Report for Vector Databases
Zilliz shines in G2's Summer 2025 Grid® Report as both "Highest Performer" and "Easiest to Use," solving the performance-usability dilemma.