向量数据库企业级使用指南：Milvus 与 PGVector 深度对比是系统设计的核心，它决定了数据的存储方式和访问效率。
本文介绍了向量数据库企业级使用指南：Milvus 与 PGVector 深度对比的原理和最佳实践，帮助你构建高效的数据存储方案。

做 RAG 项目最关键的基础设施就是向量数据库。选 Milvus 还是 PGVector？不是"谁更好"的问题，而是"什么场景用什么"。

一、向量数据库核心能力

能力	说明	重要性
向量索引	HNSW、IVF、FLAT 等索引类型	⭐⭐⭐⭐⭐
相似度计算	余弦、内积、欧氏距离	⭐⭐⭐⭐
过滤检索	标量字段过滤 + 向量检索	⭐⭐⭐⭐⭐
分布式扩展	水平扩展、分片	⭐⭐⭐⭐
事务支持	ACID 事务	⭐⭐⭐
运维成本	部署复杂度、监控	⭐⭐⭐⭐

Milvus向量数据库之以图搜图是系统设计的核心，它决定了数据的存储方式和访问效率。
本文介绍了Milvus向量数据库之以图搜图的原理和最佳实践，帮助你构建高效的数据存储方案。

Milvus 创建于 2019 年，其目标只有一个：存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习 （ML） 模型生成的大量嵌入向量。
作为专门设计用于处理对输入向量的查询的数据库，它能够以万亿级对向量进行索引。与现有关系数据库主要按照预定义模式处理结构化数据不同，Milvus 是自下而上设计的，用于处理从非结构化数据转换的嵌入向量。