向量数据库该如何选择？Milvus 、ES、OpenSearch 快速对比：向量搜索能力与智能检索引擎的应用前景

发布于：2025-05-24 ⋅ 阅读:(14) ⋅ 点赞:(0)

1.milvus VS ES

Milvus 的亮点

功能性：Milvus 不仅支持基本的向量相似性搜索，还支持稀疏向量、批量向量、过滤搜索和混合搜索功能等高级功能。
灵活性：Milvus 支持多种部署模式和多个 SDK，所有这些都在一个强大的集成生态系统中实现。
性能：Milvus 采用HNSW和DiskANN 等优化索引算法以及先进的GPU 加速，可确保高吞吐量和低延迟的实时处理。
可扩展性：其定制的分布式架构可轻松扩展，从小型数据集到超过 100 亿向量的 Collections 都能轻松应对。

1.1常规对比

milvus-vs-elastic：https://zilliz.com.cn/comparison/milvus-vs-elastic
milvus网址：https://milvus.io/

1.2 性能对比

VectorDBBench —— 向量数据库性能测试工具

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miluvs路线图

Milvus几乎坐稳了向量搜索领域的头把交椅，最近两年加强了向量搜索本身的功能（支持多向量字段的混合搜索、优化了GPU加速），恶补了关键字搜索功能（支持BM25算法），还免费提供主流的重排序算法，相比而言，Elasticsearch对于向量搜索领域的探索，还是比较挤牙膏，连基本的RRF算法，也要收费。

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milvus 客户案例

2.1 唯品会性能提升10倍

案例：https://zilliz.com.cn/customers/%E5%94%AF%E5%93%81%E4%BC%9A

用户痛点：使用 Elasticsearch 导致高延时和高运维成本，ES检索百万商品并召回 TopK 结果的平均延时在 300 ms 左右，milvus30ms，相差10倍

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2.2 点石科技转型 AI 智能服务商

https://zilliz.com.cn/customers/%E7%82%B9%E7%9F%B3%E7%A7%91%E6%8A%80

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2.3 更多案例

https://zilliz.com.cn/customers

https://milvus.io/zh/use-cases

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3.成本问题

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4. OpenSearch-阿里

基于阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎搭建的一站式智能搜索业务开发平台，目前为包括淘宝、天猫在内的阿里集团核心业务提供搜索服务支持。通过内置各行业的查询语义理解、机器学习排序算法等能力，以及充分开放的文本向量检索引擎能力，助力开发者快速搭建智能搜索服务。

智能开放搜索 OpenSearch
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更多内容参考官方文档：https://help.aliyun.com/zh/open-search/high-performance-searchedition/product-overview/?spm=a2c4g.11186623.0.i1

5.embedding维度建议

短文本（如100字左右）：- 对于短文本，通常推荐使用较低维度的向量，例如512维或768维

中等长度文本（如500字到2000字）：- 中等长度的文本可以使用768维或1024维的向量。这些维度能够较好地平衡信息的丰富性和计算效率。

jina-1024维度

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长文本（如超过2000字）：- 对于较长的文本，建议使用更高维度的向量，例如1024维或更高？。[目前文本长度在8192]

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