pgvector vs. OpenSearch
Confronta pgvector vs. OpenSearch per carichi di lavoro di ricerca vettoriale. Vogliamo che tu scelga il database vettoriale più adatto al tuo caso d'uso, anche se non è il nostro.
I database vettoriali sono diventati un elemento centrale dell'infrastruttura per le moderne applicazioni di IA, tra cui la retrieval-augmented generation(RAG), gli agenti di IA, la ricerca multimodale e semantica e i sistemi di raccomandazione in un'ampia gamma di settori. La scelta del giusto database vettoriale può influenzare direttamente le prestazioni, la scalabilità, il costo e l'affidabilità di queste applicazioni.
Questo confronto tra pgvector e OpenSearch è stato scritto per gli ingegneri e i team tecnici che stanno valutando i database vettoriali per carichi di lavoro reali e di produzione. Sebbene pgvector e OpenSearch supportino entrambi la capacità di ricerca vettoriale di base, differiscono in modo significativo in aree quali architettura, scalabilità, prestazioni, affidabilità e molte altre. Queste differenze spesso rimangono impercettibili durante i primi esperimenti, ma diventano sempre più importanti quando il volume dei dati cresce, i carichi di lavoro si diversificano e i sistemi passano dal prototipo alla produzione.
L'obiettivo di questa guida non è solo quello di elencare le caratteristiche, ma di aiutarvi a determinare quale sistema sia più adatto al vostro caso d'uso specifico, ai vostri vincoli e alla vostra fase di crescita, anche se il nostro prodotto(Milvus / Zilliz Cloud) non è la scelta finale.
pgvector vs OpenSearch a colpo d'occhio
No. pgvector è solo un componente aggiuntivo di Postgres per la ricerca vettoriale.
No. È un motore di ricerca e analisi con ricerca vettoriale come componente aggiuntivo.
Licenza PostgreSQL (simile alla MIT)
Apache 2.0
19,043
N/A
On-prem
On-premise, Cloud (AWS OpenSearch)
pgvector è un'estensione per PostgreSQL che aggiunge il supporto per la ricerca di similarità vettoriali direttamente all'interno del database. Consente agli sviluppatori di memorizzare, indicizzare e interrogare le incorporazioni vettoriali accanto ai dati relazionali. pgvector è ideale per le applicazioni ibride che combinano le tradizionali interrogazioni relazionali con il recupero basato su vettori, sfruttando l'ecosistema maturo di PostgreSQL.
OpenSearch è una piattaforma di ricerca e analisi distribuita e open-source che offre un'ampia gamma di funzionalità, tra cui la ricerca full-text, l'analisi dei log e l'osservabilità. Supporta la ricerca vettoriale attraverso il plugin k-NN, che consente di effettuare interrogazioni approssimate di prossimità per le applicazioni AI. L'estensibilità e la scalabilità di OpenSearch la rendono adatta a casi d'uso ibridi che combinano ricerche tradizionali e vettoriali.
Analisi comparativa di pgvector e OpenSearch Utilizzo dei set di dati
Non fidatevi della parola di un fornitore per quanto riguarda le prestazioni: testatele voi stessi.
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source creato appositamente per confrontare i database vettoriali in condizioni eque e riproducibili. Consente di misurare le prestazioni reali - latenza, throughput, richiamo, velocità di indicizzazione e comportamento di scalabilità - utilizzando gli stessi carichi di lavoro su sistemi diversi o persino utilizzando i propri set di dati.
In questo modo è facile vedere come pgvector e OpenSearch si comportano nella pratica, non solo nei materiali di marketing. Ogni benchmark può essere riprodotto localmente, nel proprio ambiente, in modo da poter convalidare i risultati importanti per la propria applicazione.
Date un'occhiata alla classifica di VectorDBBench per un rapido sguardo alle prestazioni dei DB vettoriali mainstream.
Perché oltre 10.000 team aziendali passano a Milvus e Zilliz Cloud
La maggior parte dei database vettoriali sembra andare bene nelle demo o nelle implementazioni su piccola scala, ma le lacune si manifestano in produzione, quando i set di dati crescono, gli embeddings si aggiornano frequentemente e la latenza deve rimanere stabile in presenza di traffico reale. È qui che i team si rivolgono a Milvus e a Zilliz Cloud (servizio Milvus gestito).
Milvus è un database vettoriale open-source ad alte prestazioni utilizzato da oltre 10.000 team aziendali in tutto il mondo e fidato da un'ampia comunità open-source con {{stelle}}+ stelle su GitHub. Gestisce da decine di milioni a decine di miliardi di vettori, inserimenti e cancellazioni frequenti e ricerche ibride (vettoriali + parole chiave + metadati + reranking) senza reindicizzazioni dirompenti e senza una fragile messa a punto. Le prestazioni rimangono prevedibili con l'evoluzione del volume dei dati, dei modelli di interrogazione e dei modelli incorporati. Per questo motivo Milvus è ampiamente utilizzato per RAG aziendali, agenti di intelligenza artificiale, ricerca semantica e multimodale e sistemi di raccomandazione: carichi di lavoro in cui l'instabilità diventa immediatamente visibile.
Zilliz Cloud offre la stessa architettura Milvus come servizio gestito, con un motore vettoriale avanzato(Cardinal) per prestazioni più elevate, oltre a scalabilità elastica, alta disponibilità, sicurezza e conformità di livello aziendale e distribuzione globale. I team ottengono un'affidabilità pronta per la produzione, senza dover gestire o assistere il database.
- Confronto tra Milvus e Zilliz Cloud e qualsiasi altro database vettoriale
- Eseguire il benchmark di Milvus o Zilliz Cloud utilizzando VectorDBBench
Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."
Celine Lightfoot
CTO of Beni
Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "
Rahul Yadav
Software Engineer at Tokopedia
During batch ingestion tests, Milvus demonstrated that it could complete an entire collection dump into the database at speeds 5-10 times faster than competitors."
Toby Yu
Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions
I can set up Milvus for scale in an hour, not overthinking it, and have a clear architecture path forward to grow my use case much larger without having to redo everything."
Zen Yui
Co-founder & CTO at Troop
We need an indexing technology that can handle complex search requirements and generative models, reduce training costs, improve update efficiency, and adapt flexibly to evolving data and query needs."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
Milvus has done an extraordinary job in revolutionizing Likee's video deduplication system, which significantly fueled the growth of BIGO's short-video business."
Xinyang Guo
Software Engineer at BIGO
Milvus has dramatically facilitated the MMU team in building various business systems and effectively supports our rapid business growth. Thanks to the Milvus team for developing such a fantastic vector database with stable vector search capabilities and rich functionalities."
The MMU team
Shopee
We plan to expand the use of Milvus in different fields like content moderation and restriction and customized video services. BIGO and Milvus working together will benefit both businesses and I look forward to Milvus and its community to keep growing and prosper."
Xinyang Guo
Software Engineer at BIGO
We've gained so much from the Milvus community that we decided to contribute features like "hot reload," which have also benefited our internal operations."
Dennis Zhao
AI Infrastructure Lead at SmartNews
Milvus delivers unparalleled performance and flexibility, integrating seamlessly with leading vector index libraries like Faiss. Its intuitive API and robust solutions for high availability make it an indispensable tool in our APK security efforts."
Wei Huang
Senior Research Engineer
When you're engineering a solution as complex as ours, you're not just ticking boxes—you're looking for that sweet spot where all your must-haves intersect. Think of it as an eight-circle Venn diagram; while many databases met one or two of our criteria, Milvus was the only one sitting right at the intersection of all eight. It checked every single box for us—something no other solution managed to do."
Jack Fischer
Co-founder & CTO at Credal AI
Milvus-powered vector search has been running steadily in our recommendation systems, providing high performance and allowing us more flexibility in selecting models and algorithms."
VIPSHOP Search Service Team
VIPSHOP
When we conducted our first test run (on Zilliz Cloud), the performance improvement was astonishing. Our search time went from eight seconds down to sub one second. We were nearly falling off our chairs with amazement at the speed."
Alex Alexander
Co-founder & CEO of Picdmo Inc.
You can think of LlamaIndex as a black box around your data and LLM."
Jerry Liu
Co-founder and CEO of LlamaIndex
I appreciated using the open standard evaluation benchmarks for machine learning in general; this is also true for vector databases. The ones that Zilliz often publicizes have been beneficial, and the fact that they are open is significant. "
Sam Butler
Director of Machine Learning @ Dopple.AI
I was benchmarking different vector databases, and Milvus was at the top among all the popular options on the market."
Saumil Patel
the Senior Data Scientist from Ivy.ai
Milvus consistently outperformed Weaviate, emphasizing the indexing time for scenario S9, closely resembling the FARFETCH product catalog's dimensions."
PEDRO MOREIRA COSTA
Applied Scientist
Milvus has not only streamlined but also remarkably expedited the retrieval of millions of semantic vectors, showcasing a nearly tenfold improvement compared to our previous experience with other vector similarity search engines."
Tingting Wang
NLP Algorithm Engineer at Sohu
Milvus searches tens of millions of vectors in milliseconds, providing optimal performance while keeping development costs low and resource consumption minimal. "
Yu Fang
AI scientist at Mozat
When it comes to vector databases, Milvus has impressed us with its performance and scalability, meeting our stringent criteria for handling our AI use case backlog."
Toby Yu
Team Lead of AI, ML, and Platform Solutions
Zilliz Cloud stood out for us with its comprehensive range of index types, automatically optimizing for the perfect balance between recall and performance. Its robust security and private networking features, combined with the advantage of a fully-managed database, have significantly lightened our operational load, enabling us to concentrate on driving innovation rather than managing backend complexities. "
Ben Kramer
Co-founder & CTO of Monterey AI
Zilliz Cloud perfectly aligns with MindStudio's vision. Its high-performance, secure platform and multi-tenancy simplifies data management and unlocks unprecedented productivity and innovation for our users’ AI applications. "
Sean Thielen
CTO @ MindStudio
As our business has expanded, the demands on our vector database have increased. We need a solution that minimizes operational costs, offers elastic scaling capabilities to manage vast amounts of vector data and unexpected traffic surges, provides faster vector search speeds, and ensures a high service level agreement (SLA)."
Chenhui Li
Tech Lead at Shulex
Reliability, scalability, and performance are great. The fact that we can outsource all this kind of administration management and don't have to worry about servers breaking helps us put resources into product development and innovation, which truly differentiates our business. "
Michal Oglodek
CTO of Ivy.ai
Since transitioning from the open-source Milvus vector database to the fully managed Zilliz Cloud, we’ve experienced significant improvements in business performance. We’ve achieved lower operational costs, increased search speed, a more flexible system architecture, and a more stable user experience. Zilliz Cloud also provides expert support to resolve issues quickly and effectively. Overall, Zilliz Cloud has given us greater convenience and a competitive edge, and we are very pleased and optimistic about this change."
Shengyi Pan
CTO of Shulex
Even with numerous concurrent searches, we didn’t notice any slowdown in search speed with Milvus."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
When we identify a need for specific data, we can often find the required data in our database the same day using text or image search with Milvus. This greatly improves our data processing efficiency and has a positive effect on our business operations."
Mr. Zhang
BOSCH’s principal software engineer
I really like how Milvus' hybrid search allowed me to blend semantic and keyword search, which is crucial in a domain as technical and complex as EU policy."
Alessandro Saccoia
Co-Founder @ Veridien.ai
Milvus is renowned as one of the most advanced vector database platforms for AI applications. Rakuten Symphony engineers identified the Milvus Vector Database - an open source database which is horizontally scalable - as their platform of choice for LLM use and developing and maintaining AI applications."
Rakuten Symphony Engineering Team
Zilliz Cloud gave us the speed and scale we needed to power visual search at Leboncoin, meeting our sub-200ms latency target and making product discovery seamless for millions of users."
Yann Lemonnier
ML Engineer
Zilliz is a very integral part of our workflow. If we just swapped Zilliz Cloud with something else, the kind of loops that we get might not make sense, which means the end composition might not sound very nice or might not be very accurate to the text prompt you had given."
Sangarshanan Veera
Senior Software Engineer at Beatoven.ai
The competitive advantage for meeting transcription products in the future will come from personalization – providing tailored insights and recommendations based on each user's specific meeting data and usage patterns. This is why performant vector search is imperative."
Dai Tongjie
CTO
Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries."
Celine Lightfoot
CTO of Beni
Our search system has been much more intelligent, stable, and reliable using Milvus. "
Rahul Yadav
Software Engineer at Tokopedia
Come migrare a Milvus/Zilliz
La migrazione a Milvus o Zilliz Cloud è semplice. È possibile importare dati da Qdrant, Weaviate, Pinecone, Elasticsearch, OpenSearch, Amazon S3 Vectors, PostgreSQL e altri ancora, utilizzando strumenti integrati che automatizzano l'estrazione e il caricamento.
Per i carichi di lavoro di produzione, supportiamo la migrazione zero-downtime con sincronizzazione dei dati in tempo reale. Molti team hanno ridotto i costi dell'infrastruttura vettoriale fino al 50% dopo il passaggio, ottenendo al contempo prestazioni più rapide e una scalabilità più prevedibile.
Avviare subito la migrazione a Milvus/Zilliz
Siete pronti a migrare i vostri dati non strutturati e vettoriali? Sia che stiate passando da Elasticsearch, Pinecone o un altro database, Zilliz lo rende facile.
Non fidatevi della nostra parola
Zilliz è stata nominata Leader nel rapporto Forrester Wave™ Vector Database
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SOC 2 Type II
Security and organizational controls for cloud providers.
ISO/ICE 27001
Global standard for information security management systems.
GDPR
Privacy protections for EU and EEA data.
HIPAA
U.S privacy regulation safeguarding health information.
Consultate il nostro Trust Center per scoprire come Zilliz soddisfa i più elevati standard di sicurezza e conformità.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
Overwhelmed by all the options? Learn key features to look for & how to evaluate with your own data. Choose with confidence.