2025 年向量数据库选型实战指南，从 pgVector 到 Milvus

随着 LLM 和 RAG（检索增强生成）架构的爆发，向量数据库（Vector Database）一夜之间成为了基础设施中的“当红炸子鸡”。

市面上涌现了数十种选择：从轻量级的 Chroma 到巨型的 Milvus，从老牌的 Elasticsearch 到新贵 Pinecone，还有在现有数据库上“魔改”的 pgVector。

面对眼花缭乱的 Benchmark 和营销术语，你该如何抉择？

作为一名在基础设施领域摸爬滚打多年的从业者，我的建议是：忘掉那些每秒十亿次查询的极限跑分，回归你的业务本质。

本文将抛开繁杂的参数，从三大流派和四个决策维度，为您梳理一条清晰的选型路径。

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一、 看清战场：向量数据库的三大流派

目前的向量数据库市场并非铁板一块，而是分裂为三个鲜明的流派。理解它们的基因，选型就成功了一半。

1. “全能插件派”：以 pgVector 为代表

• 哲学： 向量只是数据的一种类型，为什么还要单独开一个数据库？
• 代表： PostgreSQL (pgVector), Redis, MongoDB Atlas。
• 核心优势： 架构极简。如果你已经在使用 PG，启用向量功能只是一个 CREATE EXTENSION 的距离。你拥有现成的备份、监控、ACID 事务，以及最强大的 SQL 关联查询能力。
• 核心劣势： 极端性能和超大规模下的扩展性不如专用数据库。

2. “混合搜索派”：以 Elasticsearch 为代表

• 哲学： 搜索不仅仅是向量相似度，还需要关键词匹配。
• 代表： Elasticsearch, OpenSearch。
• 核心优势： 混合搜索 (Hybrid Search)。RAG 的真实场景中，单纯的向量搜索（语义）往往不够精确，结合关键词（BM25）通常能获得最佳召回率。ES 是这个领域的王者。
• 核心劣势： 重。资源消耗大，运维复杂，成本较高。

3. “极致专能派”：以 Milvus/Qdrant 为代表

• 哲学： 为了极致的向量性能，我们需要重写一切。
• 代表： Milvus, Qdrant, Weaviate, Chroma, Pinecone。
• 核心优势： 性能天花板极高。专为十亿级（Billion-scale）向量设计，提供极致的 QPS、特有的量化压缩技术（Quantization）和高级的索引算法（DiskANN, HNSW 优化）。
• 核心劣势： 引入了新的技术栈，增加了运维复杂度（SaaS 除外）。

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二、 决策维度的灵魂四问

在做决定之前，请诚实地回答以下四个问题。

1. 你的数据规模真的是“海量”吗？

这是最大的误区。很多团队只有 10 万篇文档，却在担心 pgVector 撑不住。

• < 100 万向量： 任何方案都能跑得飞快，甚至是内存运行的 Chroma。
• 100 万 - 1 亿向量： 这是 pgVector 的舒适区。配合适当的索引（IVFFlat / HNSW）和内存，它足够快，且运维成本最低。
• > 1 亿向量： 开始考虑 Qdrant 或 Weaviate。
• > 10 亿向量： 这是 Milvus 或 Pinecone 的战场。这个时候，分布式的分片和扩容能力成为刚需。

2. 你需要多复杂的“元数据过滤”？

RAG 不仅仅是“找相似”，更是“找符合条件的相似”。

• 场景 A： “找到和这句话最像的文档。” -> 任意向量数据库。
• 场景 B： “找到 user_id=1001 且 status='active' 且 created_at > '2024-01-01' 的文档中，和这句话最像的。” -> pgvector 是神。
  • 专用向量库的 Filter（过滤）功能正在变强（如 Qdrant 的 Payload Index），但相比于 SQL 几十年的优化积累，仍然是小巫见大巫。如果你的业务依赖复杂的关联查询（JOIN）和过滤，不要离开关系型数据库。

3. 你需要“混合搜索”吗？

• 场景： 代码搜索、商品搜索、专业名词搜索。
• 分析： 向量擅长“语义”，但对“精确匹配”很弱。比如搜函数名 get_user_by_id，向量可能会给你推荐 fetch_account_data。
• 建议： 如果你不能容忍搜不到专有名词，Elasticsearch 是首选，或者使用 pgvector (结合 PG 的全文检索 tsvector)。纯向量库在这一点上往往表现不佳。

4. 谁来运维这个数据库？

• 有 24 小时待命的 SRE 团队？ 可以尝试自建 Milvus (K8s 部署) 或 Elasticsearch 集群。
• 只有 1-2 个后端开发兼职运维？ 请死守 pgvector (RDS 托管) 或选择 Pinecone (SaaS)。千万不要为了“技术洁癖”引入一个你无法驾驭的复杂分布式系统。

三、 终极选型建议表

你的场景 (User Profile)	推荐方案 (Winner)	理由 (Why)
Python 开发者 / 本地原型 / 个人项目	Chroma DB	pip install 即可用，零依赖，API 对开发者极度友好。
已有 PG 业务 / 中小规模 RAG / 复杂过滤	pgvector	架构最简，数据一致性最好，SQL 过滤最强。这是 80% 企业的最佳起点。
电商搜索 / 文档库 / 需要关键词匹配	Elasticsearch	混合搜索 (BM25 + Vector) 效果最好，生态成熟。
性能狂魔 / 成本敏感 / 中大规模自建	Qdrant	Rust 编写，性能卓越，内存效率高，过滤功能在专用库中是最强的。
超大规模 (十亿+) / 互联网巨头 / K8s 原生	Milvus	真正的云原生分布式架构，扩展性天花板最高。
不想运维 / 钱不是问题 / 追求 SLA	Pinecone	全托管 SaaS，省心省力，专注于业务逻辑。

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结语：从“够用”开始，向“极致”演进

在软件工程中，“Premature Optimization is the root of all evil” (过早优化是万恶之源)。

对于大多数正在构建第一个 RAG 应用的团队，我的建议是：从你手头已有的工具开始。

如果你在用 Postgres，就开通 pgVector；如果你在用 ES，就升级版本。不要在一开始就为了那 5% 的性能提升，去引入 200% 的运维复杂度。

向量数据库是用来服务业务的，不是用来展示架构复杂度的。选那个让你晚上能睡个好觉的数据库。