Milvus vs. pgvector
Milvusとpgvectorの以下の能力セットで比較します。私たちでなくても、あなたに最適なデータベースを選んでほしいです。
As AI technologies evolve, vector similarity search has become essential for powering modern AI applications like retrieval-augmented generation (RAG), semantic search, and recommendation engines. There are various vector search solutions available, including purpose-built vector databases, vector search libraries, and traditional databases with vector search as an add-on. Selecting the right solution is crucial for the success of your AI applications.
Milvus and pgvector both bring unique strengths to vector search workloads, each with its own capabilities and limitations. The best choice depends on your specific use case and requirements. In the following sections, we’ll compare both databases regarding functionality, scalability, and availability, helping you determine the most suitable option for your needs—even if it’s not us.
Milvus vs. pgvector at a Glance
専用ベクター・データベース
pgvector は Postgres のベクトル検索アドオンです。
アパッチ2.0
PostgreSQLライセンス (MITに類似)
41,623
18,767
ミルバス概要
Milvusは、高次元のベクトル埋め込みを通じて、10億スケールの非構造化データを格納、インデックス付け、検索できる、オープンソース、高性能、高スケーラブルなベクトルデータベースである。検索拡張世代(RAG)、セマンティック検索、マルチモーダル検索、推薦システムなどの最新のAIアプリケーションの構築に最適です。Milvusは、ラップトップから大規模分散システムまで、様々な環境で効率的に動作する。オープンソースソフトウェアおよびクラウドサービスとして提供されている。
pgvector の概要
pgvectorはPostgreSQLの拡張であり、データベース内で直接ベクトルの類似検索のサポートを追加します。pgvectorは、PostgreSQLの成熟したエコシステムを活用し、従来のリレーショナルクエリとベクトルベースの検索を組み合わせたハイブリッドアプリケーションに最適です。
Benchmarking Milvus and pgvector on your own
VectorDBBench is an open-source benchmarking tool designed for users who require high-performance data storage and retrieval systems, particularly vector databases. This tool allows users to test and compare the performance of different vector database systems using their own datasets and determine the most suitable one for their use cases. Using VectorDBBench, users can make informed decisions based on the actual vector database performance rather than relying on marketing claims or anecdotal evidence.
VectorDBBench is written in Python and licensed under the MIT open-source license, meaning anyone can freely use, modify, and distribute it. The tool is actively maintained by a community of developers committed to improving its features and performance.
Check out the VectorDBBench Leaderboard for a quick look at the performance of mainstream vector databases.
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