向量数据库 和 关系数据库的区别

向量数据库和关系数据库在架构和数据组织方式上有明显的区别。下面将详细解释向量数据库中的数据库、集合、数据、索引、分区等概念,以及它们之间的关系,并将其与 MySQL 这样的关系数据库中的数据库、表、列、索引等概念进行对比。

向量数据库的架构

  1. 数据库(Database)

    定义: 向量数据库中的数据库是一个逻辑容器,用于存储和组织数据集合(类似于 MySQL 中的数据库)。
    作用: 主要用于组织多个集合。每个数据库可以包含多个集合,这些集合存储的通常是同类或相关的向量数据。

  2. 集合(Collection)
    定义: 集合是向量数据库中的一个核心概念,相当于关系数据库中的“表”。每个集合包含一组向量数据,这些向量通常具有相同的维度。
    作用: 用于存储一组相似的向量数据,如一组文本嵌入向量、一组图像特征向量等。

  3. 数据(Data)
    定义: 数据是指存储在集合中的具体向量,通常由一组数值(表示向量的各个维度)和附加的元数据(如 ID)构成。
    作用: 数据是查询和检索的对象,在向量数据库中,通常通过近似最近邻(ANN)搜索来检索相似的向量。

  4. 分区(Partition)
    定义: 分区是集合的一个子集,用于进一步组织和管理集合中的数据。可以根据特定的逻辑或条件(如标签或时间)将数据划分为多个分区。
    作用: 分区的目的是提高查询效率和管理方便,尤其是当集合中有大量数据时,通过分区可以减少搜索范围。

  5. 索引(Index)
    定义: 索引在向量数据库中用于加速向量搜索过程。与关系数据库中的索引类似,向量索引用于优化查询性能,特别是在进行近似最近邻(ANN)搜索时。
    常见索引类型: 常见的向量索引包括 IVF(倒排文件索引)、HNSW(分层导航小世界图)等。
    作用: 索引加速了向量的相似性搜索,使得在大量向量中找到最近邻的过程更快。

MySQL 等关系数据库的架构

  1. 数据库(Database)
    定义: 在关系数据库中,数据库是一个容器,用于组织和存储多个表。它通常包含所有表、视图、存储过程等。
    作用: 数据库在逻辑上组织数据表和其他对象,为数据提供隔离和管理。

  2. 表(Table)
    定义: 表是关系数据库的核心结构,包含由行和列组成的二维数据。每一行代表一个记录,每一列代表一个字段。
    作用: 表用于存储结构化数据,每个表通常对应一个实体或对象(如用户、订单等)。

  3. 列(Column)
    定义: 列是表的一个字段,定义了数据的类型和属性。每一列存储一个特定类型的数据,如整数、字符串、日期等。
    作用: 列用于描述数据的属性或特征,如用户表中的“姓名”、“年龄”等字段。

  4. 索引(Index)
    定义: 索引是用于加速数据查询的结构,基于一列或多列创建。常见的索引类型包括 B-tree、Hash 等。
    作用: 索引显著提高了数据检索的速度,尤其是在大型数据集上的查询。

向量数据库与关系数据库的对比

概念 向量数据库 (如 Milvus) 关系数据库 (如 MySQL)
数据库 存储多个集合 存储多个表
集合 存储向量数据 相当于“表”,存储行和列
- 存储结构化数据
- 存储数据的字段
数据 向量及其元数据 表中的行或记录
分区 集合的子集,按逻辑划分 表的分片或分区
索引 用于加速向量搜索 用于加速数据查询

主要区别

  1. 数据结构: 向量数据库主要处理高维向量数据,而关系数据库处理结构化的行列数据。
  2. 查询模式: 向量数据库的查询通常是近似最近邻(ANN)搜索,而关系数据库使用 SQL 进行精确的条件查询。
  3. 数据模型: 向量数据库的数据模型更简单,主要集中在向量和元数据上;关系数据库的数据模型更加复杂和结构化,包含表、列、约束、关系等多种结构。

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