Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Semantische Ähnlichkeitssuchen mit Vektoren werden für Softwareentwickler immer beliebter, die hochleistungsfähige Vektorsuchen für KI- oder Retrieval-Augmented-Generation-Anwendungen (RAG) in Kombination mit Large Language Models (LLMs) entwickeln möchten. Es ist entscheidend, eine Vektordatenbank zu wählen, die Vektoreinbettungen gut verarbeiten kann.

Milvus ist eine weit verbreitete Open-Source-Vektordatenbank für Skalierbarkeit und Leistung in Unternehmensanwendungen und eine beliebte Option unter Entwicklern. Diese Seite bietet einen umfassenden Vergleich zwischen Pinecone, Milvus und Zilliz Cloud, einem vollständig verwalteten Milvus-Service mit erweiterten Funktionen und Komfort.

Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Was ist Milvus?
Milvus ist eine Open-Source-Vektordatenbank, die für hochleistungsfähige und skalierbare Vektorsuchen in GenAI-Anwendungen entwickelt wurde. Sie basiert auf einer verteilten Architektur und zeichnet sich durch Vektorähnlichkeitssuchen und komplexe Abfrageverarbeitung aus. Seit der Erstveröffentlichung im Jahr 2019 hat Milvus über 43K GitHub-Sterne gesammelt und wird von großen Unternehmen für verschiedene KI-, RAG- und Machine-Learning-Anwendungsfälle genutzt.
Was ist die Pinecone-Vektordatenbank? Ist Pinecone Open Source?
Pinecone ist ein verwalteter Vektordatenbank-Service für Ähnlichkeitssuch-Anwendungen. Die Pinecone-Vektordatenbank ist keine Open-Source-Vektordatenbank, sondern eine geschlossene, vollständig verwaltete Lösung, die eine proprietäre Implementierung für einfache Einstiegserfahrungen bietet. Gegründet im Jahr 2020, ist Pinecone privat betrieben und bietet eine Reihe von Unternehmensfunktionen durch seine kostenlosen und Abonnement-Pläne.
Was ist Zilliz Cloud?
Entwickelt von den ursprünglichen Schöpfern von Milvus, ist Zilliz Cloud ein cloud-nativer Vektordatenbank-Service, der erweiterte Funktionen in den Vordergrund stellt. Zilliz hat Milvus neu entwickelt, um eine vollständig verwaltete Lösung mit modernster Skalierbarkeit, Leistung und einer umfangreichen Sammlung von Entwickler-Tools zu bieten. Sie umfasst umfassende Unternehmensfunktionen, die entwickelt wurden, um betriebliche Komplexitäten zu reduzieren, Entwicklungszyklen zu optimieren und eine nahtlose Integration in bestehende Systeme zu ermöglichen. Unterstützt auf allen großen Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und verfügbar in mehreren Regionen (14 globale Regionen), gewährleistet Zilliz Cloud effiziente, hochleistungsfähige Vektorsuchen. Es bietet auch einen kostenlosen Plan zum Einstieg und eine transparente Preisseite für weitere Details.

Auf einen Blick: Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Milvus, Zilliz Cloud und Pinecone bieten jeweils einzigartige Ansätze zur Verwaltung von Vektordatenbanken und Ähnlichkeitssuchen. Während Milvus eine Open-Source-Lösung für hohe Skalierbarkeit und Leistung ist, ist Zilliz Cloud ein vollständig verwalteter Service, der auf Milvus aufbaut und zusätzliche Unternehmensfunktionen und betrieblichen Komfort bietet. Pinecone zeichnet sich als cloud-nativer, verwalteter Service mit einer proprietären Implementierung aus, die für Benutzerfreundlichkeit und schnellen Einstieg optimiert ist. Diese grundlegenden Unterschiede beeinflussen ihre Anwendungsfälle, Leistungskennzahlen, Skalierbarkeit, ihren Ansatz zur Vektorsuche und ihre Eignung für verschiedene Unternehmensanforderungen. Was sind die entscheidenden Unterschiede zwischen Milvus, Zilliz Cloud und Pinecone?


License	Open Source Under the Apache 2.0 License	Open Source Enterprise license fully compatible with Milvus	Closed Source Operates under proprietary licensing
Infrastructure Responsibilities	Self-hosted Infrastructure operations and maintenance considerations owned between customer	Fully-managed SaaS Automated and fully-managed clusters with minimal provisioning, scaling, or operational burdens.	Fully-managed SaaS Automated and fully-managed clusters with minimal provisioning, scaling, or operational burdens.
Scalability	Billion+ Scale Scale-out to a billion vectors with little performance degradation	Billion+ Scale Scale-out to 10 billion vectors with little performance degradation	Billion Scale with Performance Compromise Capable of scaling up over a billion vectors, albeit with increased latency and reduced QPS
Performance	Highly performant 1.5X better performance than Pinecone on QPS	Further Enhanced Performance 3X better performance on average than Pinecone on QPS and latency	Moderate Performance Sufficient for organizations without high-performance requirements
Pricing	Not Applicable User incurs hardware and hosting costs	Effectively Scaled, Usage-based Pricing Average 3x+ higher QP$ than Pinecone, and cost-effective pricing that adjusts with increased usage	Usage-based Pricing, best for small use cases Lower QP$ and can become significantly expensive, particularly in high-concurrency use cases as usage scales.


License	Open Source Under the Apache 2.0 License
Infrastructure Responsibilities	Self-hosted Infrastructure operations and maintenance considerations owned between customer
Scalability	Billion+ Scale Scale-out to a billion vectors with little performance degradation
Performance	Highly performant 1.5X better performance than Pinecone on QPS
Pricing	Not Applicable User incurs hardware and hosting costs


License	Open Source Enterprise license fully compatible with Milvus
Infrastructure Responsibilities	Fully-managed SaaS Automated and fully-managed clusters with minimal provisioning, scaling, or operational burdens.
Scalability	Billion+ Scale Scale-out to 10 billion vectors with little performance degradation
Performance	Further Enhanced Performance 3X better performance on average than Pinecone on QPS and latency
Pricing	Effectively Scaled, Usage-based Pricing Average 3x+ higher QP$ than Pinecone, and cost-effective pricing that adjusts with increased usage


License	Closed Source Operates under proprietary licensing
Infrastructure Responsibilities	Fully-managed SaaS Automated and fully-managed clusters with minimal provisioning, scaling, or operational burdens.
Scalability	Billion Scale with Performance Compromise Capable of scaling up over a billion vectors, albeit with increased latency and reduced QPS
Performance	Moderate Performance Sufficient for organizations without high-performance requirements
Pricing	Usage-based Pricing, best for small use cases Lower QP$ and can become significantly expensive, particularly in high-concurrency use cases as usage scales.

Leistungsvergleich von Vektordatenbanken Milvus vs. Pinecone vs. Zilliz Cloud

Getestete große Datensätze (≥5M Vektoren)

Datensatz1
10.000.000 Vektoren mit 768 Dimensionen
Datensatz2
5.000.000 Vektoren mit 1.536 Dimensionen

Getestete Produkte (mit ähnlichen Fähigkeiten)

Milvus (16c64g-HNSW)
Milvus mit 16 CPUs und 64 GB RAM unter Verwendung des HNSW-Index
Milvus (4c16g-disk)
Milvus mit 4 CPUs und 16 GB RAM unter Verwendung des DISK_ANN-Index
Zilliz Cloud (8cu-perf)
Zilliz Cloud mit 8 leistungsoptimierten Compute-Einheiten
Zilliz Cloud (2cu-cap)
Zilliz Cloud mit 2 kapazitätsoptimierten Compute-Einheiten
Pinecone (p2.x1-8node)
Pinecone mit einem p2 (leistungsoptimierten) Pod und 8 Knoten
Pinecone (s1x1-2node)
Pinecone mit einem s1 (speicheroptimierten) Pod und 2 Knoten

Pinecone-Pods und Zilliz-Compute-Einheiten sind vorkonfigurierte Hardwareeinheiten für die Ausführung von Vektorspeicher-, Verarbeitungs- und Suchdiensten.
Weitere Informationen zu den Compute-Einheiten von Zilliz Cloud finden Sie im Zilliz-Blog zur Einführung von Zilliz Cloud CU-Typ und -Größe.

Ergebnisse: QPS

10M vectors with 768 dimensions
QPS (mehr ist besser)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
2214.903
Pinecone (p2.x1-8node)
303.204
Milvus (16c64g-hnsw)
178.659
Zilliz Cloud (2cu-cap)
170.569
Milvus (4c16g-disk)
61.066
Pinecone (s1.x1-2node)
8.668
5M vectors with 1536 dimensions
QPS (mehr ist besser)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
1685.309
Pinecone (p2.x1-8node)
265.5
Zilliz Cloud (2cu-cap)
98.045
Milvus (16c64g-hnsw)
78.423
Milvus (4c16g-disk)
22.147
Pinecone (s1.x1-2node)
10.45

Ergebnisse: Latency

10M vectors with 768 dimensions
Serial_latency_p99 (weniger ist besser)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
8.4 ms
Zilliz Cloud (2cu-cap)
8.9 ms
Milvus (16c64g-hnsw)
13.7 ms
Pinecone (p2.x1-8node)
27.4 ms
Milvus (4c16g-disk)
49.8 ms
Pinecone (s1.x1-2node)
180.2 ms
5M vectors with 1536 dimensions
Serial_latency_p99 (weniger ist besser)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
13.3 ms
Zilliz Cloud (2cu-cap)
16.1 ms
Milvus (16c64g-hnsw)
25.3 ms
Pinecone (p2.x1-8node)
26.9 ms
Milvus (4c16g-disk)
86.8 ms
Pinecone (s1.x1-2node)
126.8 ms

Ergebnisse: QP$

10M vectors with 768 dimensions
QP$ (mehr ist besser)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
6268.6 K
Zilliz Cloud (2cu-cap)
1931 K
Pinecone (p2.x1-8node)
934.5 K
Pinecone (s1.x1-2node)
160 K
5M vectors with 1536 dimensions
QP$ (mehr ist besser)
Zilliz Cloud (8cu-perf)
4769.7 K
Zilliz Cloud (2cu-cap)
1109.9 K
Pinecone (p2.x1-8node)
818.3 K
Pinecone (s1.x1-2node)
192.9 K

Hinweis: QP$ gilt nicht für Milvus, da es sich um eine Open-Source-Vektordatenbank handelt.

Getestete mittelgroße Datensätze (< 5M Vektoren)

Datensatz3
1.000.000 Vektoren mit 768 Dimensionen
Datensatz4
500.000 Vektoren mit 1.536 Dimensionen

Getestete Produkte (mit ähnlichen Fähigkeiten)

Milvus (2c8g-hnsw)
Milvus mit 2 CPUs und 8 GB RAM unter Verwendung des HNSW-Index
Milvus (2c8g-disk)
Milvus mit 2 CPUs und 8 GB RAM unter Verwendung des DISK_ANN-Index
Zilliz Cloud (1cu-perf)
Zilliz Cloud mit einer leistungsoptimierten Compute-Einheit
Zilliz Cloud (1cu-cap)
Zilliz Cloud mit einer kapazitätsoptimierten Compute-Einheit
Pinecone (p2x1)
Pinecone mit einem p2 (leistungsoptimierten) Pod und einem Knoten
Pinecone (s1x1)
Pinecone mit einem s1 (speicheroptimierten) Pod und einem Knoten

Pinecone-Pods und Zilliz-Compute-Einheiten sind vorkonfigurierte Hardwareeinheiten für die Ausführung von Vektorspeicher-, Verarbeitungs- und Suchdiensten.
Weitere Informationen zu den Compute-Einheiten von Zilliz Cloud finden Sie im Zilliz-Blog zur Einführung von Zilliz Cloud CU-Typ und -Größe.

Hinweis: QP$ gilt nicht für Milvus, da es sich um eine Open-Source-Vektordatenbank handelt.

Umfassende Benchmarking-Ergebnisse von VectorDBBench

Gesamtpunktzahl für QPS (mehr ist besser)

Zilliz Cloud (8cu-perf)

100

Zilliz Cloud (1cu-perf)

26.7105

Pinecone (p1.x1-8node)

22.8159

Zilliz Cloud (1cu-cap)

17.0989

Pinecone (p2.x1)

14.8221

Milvus (2c8g-hnsw)

14.1377

Milvus (16c64g-hnsw)

9.8874

Pinecone (p2.x1-8node)

9.517

Zilliz Cloud (2cu-cap)

8.7058

7.4264

7.1026

3.9035

3.7685

Pinecone (s1.x1-2node)

0.4037

Gesamtpunktzahl für QP$ (mehr ist besser)

Zilliz Cloud (8cu-perf)

93.596

Zilliz Cloud (2cu-cap)

32.5932

Zilliz Cloud (1cu-perf)

12.6752

Pinecone (p2.x1-8node)

9.7006

Zilliz Cloud (1cu-cap)

8.1141

Pinecone (p2.x1)

7.3401

Pinecone (p1.x1)

4.3086

Pinecone (s1.x1-2node)

2.4646

Pinecone (s1.x1)

2.3679

Pinecone (p1.x1-8node)

1.644

Hinweis: Dies ist eine 1-100-Punktzahl von VectorDBBench, basierend auf der Leistung jedes Systems in verschiedenen Fällen gemäß einer spezifischen Regel. Eine höhere Punktzahl bedeutet eine bessere Leistung.

Gesamtpunktzahl für P99-Latenz (weniger ist besser)

Zilliz Cloud (8cu-perf)

1.0916

Zilliz Cloud (2cu-cap)

1.0936

Milvus (16c64g-hnsw)

1.1856

Pinecone (p2.x1-8node)

2.0159

Milvus (4c16g-disk)

2.2161

Milvus (2c8g-hnsw)

3.8847

Zilliz Cloud (1cu-perf)

4.0993

Zilliz Cloud (1cu-cap)

4.2284

Pinecone (p2.x1)

5.6488

Pinecone (s1.x1-2node)

6.814

Pinecone (p1.x1)

6.9502

Milvus (2c8g-disk)

7.0889

Pinecone (p1.x1-8node)

9.2105

Pinecone (s1.x1)

11.0373

Hinweis: Dies ist eine 1-100-Punktzahl von VectorDBBench, basierend auf der Leistung jedes Systems in verschiedenen Fällen gemäß einer spezifischen Regel. Eine niedrigere Punktzahl bedeutet eine bessere Leistung.

Tiefenanalyse: Zilliz Cloud vs. Pinecone

Entwickler, Data Scientists und Architekten benötigen einen robusten, cloud-nativen Vektordatenbank-Service, der Leistung und betriebliche Effizienz betont. Dies beinhaltet die Bereitstellung eines vollständig verwalteten Vektorspeicher- und Suchdienstes mit hoher Skalierbarkeit und Leistung, geringer betrieblicher Belastung und unternehmensgerechten Sicherheitsfunktionen – alles entwickelt, um komplexe Vektorsuchen und Machine-Learning-Aufgaben zu bewältigen.

Vektorsuche & Verwaltungsfunktionen


Index	AUTOINDEX Automatically determine the most suitable configurations for searches and indexes	Proprietary Index Static indexing algorithm to Pod bindings
Hybrid Search	Multi-vector + Hybrid Search Enable more precise query results by allowing hybrid sparse & dense search, multimodal search, and vector search with scalar filtering	Sparse + Dense Vector Search Offer nuanced similarity searches across sparse and dense embeddings but don’t support multimodal search


Index	AUTOINDEX Automatically determine the most suitable configurations for searches and indexes
Hybrid Search	Multi-vector + Hybrid Search Enable more precise query results by allowing hybrid sparse & dense search, multimodal search, and vector search with scalar filtering


Index	Proprietary Index Static indexing algorithm to Pod bindings
Hybrid Search	Sparse + Dense Vector Search Offer nuanced similarity searches across sparse and dense embeddings but don’t support multimodal search

Cloud-native Funktionen und Leistung


Separate Compute and Storage resources	Yes Enable greater scalability and cost-efficiency for various workloads by separating compute and storage resources consumed, which is important for production applications	No Resources cannot be independently adjusted to just the results that meet specific workload demands
Data Partitioning	Dynamic Segment Placement Automatically redistribute data among various nodes or segments based on real-time usage patterns, index, query load, or other metrics.	Static Data Sharding Divide data into shards based on predefined rules or keys, and these shards are distributed across different servers or clusters.


Separate Compute and Storage resources	Yes Enable greater scalability and cost-efficiency for various workloads by separating compute and storage resources consumed, which is important for production applications
Data Partitioning	Dynamic Segment Placement Automatically redistribute data among various nodes or segments based on real-time usage patterns, index, query load, or other metrics.


Separate Compute and Storage resources	No Resources cannot be independently adjusted to just the results that meet specific workload demands
Data Partitioning	Static Data Sharding Divide data into shards based on predefined rules or keys, and these shards are distributed across different servers or clusters.

Produktionsreife für Unternehmen


Resiliency Guarantee	99.95% uptime SLA	99.9% uptime SLA
Monitoring	Built-in Metrics Granular native usage metrics, incl. QPS resource, query latency, and more	Integration with third-party monitoring tools available Integration with third-party monitoring systems like Prometheus and Datadog.


Resiliency Guarantee	99.95% uptime SLA
Monitoring	Built-in Metrics Granular native usage metrics, incl. QPS resource, query latency, and more


Resiliency Guarantee	99.9% uptime SLA
Monitoring	Integration with third-party monitoring tools available Integration with third-party monitoring systems like Prometheus and Datadog.

Sicherheit & Vertrauen


Authorization	RBAC 2 organizational roles, 2 project roles, and 4 built-in cluster roles available for granular permission controls	RBAC 2 organizational roles available for permission controls
Private Connection	Support Private Link Enhance data security and network performance	Support Private Link for Dedicated Enterprise Cluster ONLY Come with a high minimum commitment and special setup
Data Encryption	Encryption both in-transit and at-rest	Encryption both in-transit and at-rest
Compliance & Privacy	SoC 2 Type II, ISO27001, GDPR-ready & HIPPA-ready	SOC 2 Type II, GDPR-ready & HIPPA Compliant
Enterprise Support	24/7/365 dedicated support	24/7/365 dedicated support


Authorization	RBAC 2 organizational roles, 2 project roles, and 4 built-in cluster roles available for granular permission controls
Private Connection	Support Private Link Enhance data security and network performance
Data Encryption	Encryption both in-transit and at-rest
Compliance & Privacy	SoC 2 Type II, ISO27001, GDPR-ready & HIPPA-ready
Enterprise Support	24/7/365 dedicated support


Authorization	RBAC 2 organizational roles available for permission controls
Private Connection	Support Private Link for Dedicated Enterprise Cluster ONLY Come with a high minimum commitment and special setup
Data Encryption	Encryption both in-transit and at-rest
Compliance & Privacy	SOC 2 Type II, GDPR-ready & HIPPA Compliant
Enterprise Support	24/7/365 dedicated support

Bereitstellungsflexibilität


Cloud Service Provider	Available on AWS, GCP, and Azure	Available on AWS, GCP, and Azure
Self-hosted Option	Yes Option to bring company data to your own cloud (BYOC) and manage the data stored in the customer’s VPC	No Only fully managed service is available


Cloud Service Provider	Available on AWS, GCP, and Azure
Self-hosted Option	Yes Option to bring company data to your own cloud (BYOC) and manage the data stored in the customer’s VPC


Cloud Service Provider	Available on AWS, GCP, and Azure
Self-hosted Option	No Only fully managed service is available

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