精选
10 个适合机器学习和 AI 的最佳数据库
Unite.AI is committed to rigorous editorial standards. We may receive compensation when you click on links to products we review. Please view our affiliate disclosure.
为机器学习和 AI 项目选择合适的数据库已经成为开发人员面临的最重要的基础设施决策之一。传统的关系型数据库并不是为现代 AI 应用程序（如语义搜索、推荐系统和增强生成（RAG））所需的高维向量嵌入而设计的。
向量数据库作为解决方案出现，优化了存储和查询机器学习模型产生的数值表示。无论您是构建生产级 RAG 流水线、相似性搜索引擎还是推荐系统，选择合适的数据库都可能决定应用程序的性能。
我们根据性能、可扩展性、易用性和成本评估了适合机器学习和 AI 工作负载的领先数据库。以下是 2025 年的 10 个最佳选项。
适合机器学习和 AI 的最佳数据库比较表
| AI 工具 | 最佳适用场景 | 价格（美元） | 功能 |
|---|---|---|---|
| Pinecone | 企业级 RAG 应用程序 | 免费 + 50 美元/月 | 无服务器架构、混合搜索、SOC 2 合规 |
| Milvus | 自托管企业级规模 | 免费 + 99 美元/月 | 开源、亿级向量、多种索引类型 |
| Weaviate | 知识图谱 + 向量 | 免费 + 45 美元/月 | 混合搜索、多模式支持、内置向量器 |
| Qdrant | 高性能过滤 | 免费 | Rust 基础、有效负载过滤、gRPC 支持 |
| ChromaDB | 快速原型开发 | 免费 | 嵌入模式、Python 本地 API、零配置 |
| pgvector | PostgreSQL 用户 | 免费 | PostgreSQL 扩展、统一查询、ACID 合规 |
| MongoDB Atlas | 文档 + 向量统一 | 免费 + 57 美元/月 | 向量搜索、聚合管道、全局集群 |
| Redis | 亚毫秒延迟 | 免费 + 5 美元/月 | 内存速度、语义缓存、向量集 |
| Elasticsearch | 全文 + 向量混合 | 免费 + 95 美元/月 | 强大的 DSL、内置嵌入、成熟的扩展 |
| Deep Lake | 多模式 AI 数据 | 免费 + 995 美元/月 | 图像、视频、音频存储、版本控制、数据湖 |
1. Pinecone
Pinecone 是一个完全托管的向量数据库，专门为大规模机器学习应用程序而设计。该平台处理数十亿个向量，延迟低，提供无服务器架构，消除了基础设施管理。像 Microsoft、Notion 和 Shopify 这样的公司依赖于 Pinecone 进行生产级 RAG 和推荐系统。
Pinecone 在混合搜索方面表现出色，结合稀疏和密集嵌入以实现更准确的结果。单阶段过滤提供快速、精确的查询，而无需后处理延迟。凭借 SOC 2、GDPR、ISO 27001 和 HIPAA 认证，Pinecone 满足企业安全要求。
优点和缺点
- 完全托管的无服务器架构消除了基础设施管理开销
- 处理数十亿个向量，延迟低，适合企业级规模
- 混合搜索结合稀疏和密集嵌入，结果更准确
- 单阶段过滤提供快速、精确的查询，无需后处理延迟
- SOC 2、GDPR、ISO 27001 和 HIPAA 认证，满足企业安全要求
- 供应商锁定，无自托管选项可用于数据主权需求
- 成本可能迅速增加，高查询量和大型向量计数
- 与开源替代品相比，自定义选项有限
- 不支持稀疏索引或传统关键字搜索
- 免费层的向量计数和查询吞吐量限制严格
2. Milvus
Milvus 是最受欢迎的开源向量数据库，拥有超过 35,000 个 GitHub 星标，旨在横向扩展至数十亿个向量。其云原生架构将存储、计算和元数据层分离，允许每个组件独立扩展。NVIDIA、IBM 和 Salesforce 在生产环境中使用 Milvus。
该平台支持多种索引类型，包括 HNSW、IVF 和 DiskANN，以及混合搜索，结合向量相似度和标量过滤。Zilliz Cloud 提供从 99 美元/月开始的托管版本，而开源版本在 Apache 2.0 下免费运行。内存高效的磁盘存储处理大于可用 RAM 的数据集。
优点和缺点
- 开源，Apache 2.0 许可，35,000+ GitHub 星标，活跃社区
- 云原生架构将存储、计算和元数据分离，独立扩展
- 支持多种索引类型，包括 HNSW、IVF 和 DiskANN
- 内存高效的磁盘存储处理大于可用 RAM 的数据集
- 混合搜索结合向量相似度和标量过滤
- 自托管部署需要大量 DevOps 专长和维护工作
- 分布式架构的学习曲线陡峭，复杂性更高
- Zilliz Cloud 托管版本起价为 99 美元/月，高于一些竞争对手
- 小型至中型部署的资源需求可能很大
- 高级配置和优化场景的文档存在差距
3. Weaviate
Weaviate 结合向量搜索和知识图谱功能，实现数据对象之间的语义关系和相似度查询。该平台支持混合搜索，合并向量相似度、关键字匹配和元数据过滤。内置向量器从 OpenAI、Hugging Face 和 Cohere 自动生成嵌入。
多模式支持处理文本、图像和视频，实现 10 最近邻搜索，耗时单位毫秒，数据量达数百万。向量量化和压缩显著降低内存使用，同时保持搜索准确性，使其成为大型部署的成本有效解决方案。
优点和缺点
- 结合向量搜索和知识图谱功能，实现语义关系和相似度查询
- 内置向量器从 OpenAI、Hugging Face 和 Cohere 自动生成嵌入
- 多模式支持处理文本、图像和视频
- 10 最近邻搜索，耗时单位毫秒，数据量达数百万
- 向量量化和压缩显著降低内存使用，同时保持搜索准确性
- GraphQL API 对于不熟悉查询语言的团队来说有学习曲线
- 内置向量器增加了延迟和成本，相比之下，预计算的嵌入更快
- 内存消耗可能很高，尤其是对于大型数据集，需要仔细调整
- 生产环境中的自托管部署需要 Kubernetes 专长
- 一些高级功能，如租户隔离，只适用于云端或企业版
4. Qdrant
Qdrant 是一个用 Rust 编写的高性能向量搜索引擎，提供一致的低延迟，无需垃圾回收开销。该平台提供的每秒请求数是许多竞争对手的 4 倍，同时保持亚毫秒的查询时间。Discord、Johnson & Johnson 和 Perplexity 在生产环境中使用 Qdrant。
有效负载过滤直接集成到搜索操作中，而不是后处理，支持多个字段的复杂布尔条件。混合搜索结合密集向量和稀疏表示，如 TF-IDF 或 BM25，实现语义和关键字匹配。官方客户端支持 Python、TypeScript、Go、Java 和 Rust，提供 REST 和 gRPC API。
优点和缺点
- Rust 架构提供 4 倍的 RPS 和亚毫秒延迟，超越竞争对手
- 有效负载过滤直接集成到搜索中，无需后处理开销
- 混合搜索结合密集向量和稀疏表示，如 BM25
- REST 和 gRPC API 提供官方客户端，支持 Python、TypeScript、Go、Java 和 Rust
- 开源，免费层慷慨，自托管选项简单
- 生态系统和社区比更成熟的替代品小
- 与机器学习框架和嵌入提供商的集成较少
- 企业功能，如 RBAC，需要付费的云层
- 生产环境中的监控和可观察性工具不够成熟
- 复杂部署场景的文档可以更全面
5. ChromaDB
ChromaDB 提供从想法到工作向量搜索原型的最快路径。Python API 的设计类似于 NumPy 的简单性，嵌入应用程序中运行，零配置，无网络延迟。2025 年的 Rust 重写使写入和查询速度比原始 Python 实现快 4 倍。
内置元数据过滤和全文搜索消除了对单独工具的需求，实现向量相似度。ChromaDB 原生集成 LangChain 和 LlamaIndex，实现快速 AI 应用程序开发。对于小于 1,000 万向量的数据集，性能差异变得可以忽略不计，使其成为 MVP 和学习的理想选择。
优点和缺点
- 零配置嵌入模式，在进程中运行，无网络延迟
- Python API 设计类似于 NumPy 的简单性，实现快速原型开发
- 2025 年的 Rust 重写使写入和查询速度比原始实现快 4 倍
- 原生集成 LangChain 和 LlamaIndex，实现快速 AI 开发
- 内置元数据过滤和全文搜索消除了对单独工具的需求
- 不适合大规模生产环境，超过 1,000 万向量
- 水平扩展能力有限，分布式部署受限
- 索引类型和调整选项较少，相比专用数据库
- 云托管选项仍在成熟中，企业功能有限
- 持久性选项不如专用生产数据库强大
6. pgvector
pgvector 通过一个简单的扩展将 PostgreSQL 转变为向量数据库，使得在单个系统中可以进行相似度搜索和传统 SQL 查询。版本 0.8.0 提供了最高 9 倍更快的查询处理和 100 倍更相关的结果。Instacart 从 Elasticsearch 迁移到 pgvector，实现了 80% 的成本节约和 6% 的零结果搜索减少。
对于 90% 的 AI 工作负载，pgvector 消除了对单独向量基础设施的需求。向量与操作数据一起存储，实现单个查询中嵌入和业务记录之间的联合，保证 ACID 一致性。Google Cloud、AWS 和 Azure 都提供了支持 pgvector 的托管 PostgreSQL 服务，该扩展在 PostgreSQL 许可下免费运行。
优点和缺点
- 通过简单的扩展将现有的 PostgreSQL 转变为向量数据库
- 版本 0.8.0 提供了最高 9 倍更快的查询和 100 倍更相关的结果
- 向量与操作数据一起存储，实现单个查询中嵌入和业务记录之间的联合
- 在 PostgreSQL 许可下免费运行，AWS、GCP 和 Azure 提供托管支持
- 消除了 90% 的 AI 工作负载中对单独向量基础设施的需求
- 超过 5 亿向量时性能会显著下降
- 索引类型较少，相比专用向量数据库
- 无内置支持稀疏向量或混合搜索，需要扩展
- 大型 HNSW 索引的内存需求可能很大
- 需要 PostgreSQL 专长以实现最佳配置和调整
7. MongoDB Atlas
MongoDB Atlas 向量搜索直接将相似性功能添加到文档数据库中，存储嵌入与操作数据一起，无需同步开销。在 1,530 万向量、2,048 维度的数据集上，平台保持 90-95% 的准确性，查询延迟低于 50 毫秒。Atlas Search 节点允许向量工作负载独立于事务集群进行扩展。
文档模型将嵌入存储在与元数据相同的记录中，消除了数据同步复杂性。标量量化将内存需求减少 75%，而二进制量化将其减少 97%。本机聚合管道将向量搜索与复杂转换结合在统一查询中，企业安全功能是标准的。
优点和缺点
- 向量搜索直接集成到文档数据库中，消除了同步开销
- 保持 90-95% 的准确性，查询延迟低于 50 毫秒，1,530 万向量
- 标量量化将内存需求减少 75%，二进制量化减少 97%
- Atlas Search 节点允许向量工作负载独立于事务集群进行扩展
- 本机聚合管道将向量搜索与复杂转换结合在统一查询中
- 向量搜索仅适用于 Atlas，不适用于自托管 MongoDB 部署
- 高性能工作负载的成本可能会增加，需要专用 Search 节点
- 向量索引构建可能对于非常大的集合来说很慢
- 与专用替代品相比，向量优化较少
- 聚合管道语法对于向量操作有学习曲线
8. Redis
Redis 提供亚毫秒向量搜索延迟，这是很少有数据库可以匹配的，单客户端基准测试中运行速度比替代品快 18 倍，多客户端场景中快 52 倍。Redis 8.0 引入了本机向量类型，2025 年 4 月的向量集功能优化了实时相似度查询，内存使用减少。
内存架构将缓存、会话管理和向量搜索结合在一个系统中。量化提供 75% 的内存减少，同时保持 99.99% 的准确性。对于延迟至关重要、数据集小于 1,000 万向量的数据集，Redis 占据优势。该平台于 2024 年恢复开源，采用 AGPL，云端定价从每月 5 美元开始。
优点和缺点
- 亚毫秒延迟，单客户端基准测试中运行速度比替代品快 18 倍，多客户端场景中快 52 倍
- Redis 8.0 本机向量类型和 2025 年 4 月的向量集功能优化实时相似度查询
- 内存架构将缓存、会话管理和向量搜索结合在一个系统中
- 量化提供 75% 的内存减少，同时保持 99.99% 的准确性
- 2024 年恢复开源，采用 AGPL，云端定价从每月 5 美元开始
- 内存架构需要为大型向量数据集提供昂贵的 RAM
- 最适合延迟至关重要、数据集小于 1,000 万向量的数据集
- 向量搜索功能需要 Redis Stack 或企业版，而不是核心 Redis
- 与专用数据库相比，向量搜索功能较不成熟
- AGPL 许可可能对某些商业部署有影响
9. Elasticsearch
Elasticsearch 结合语义理解和精确关键字匹配，执行向量搜索操作，速度比 OpenSearch 快 12 倍。该平台与 AI 框架（如 LangChain 和 AutoGen）集成，用于对话式 AI 模式，并且其内置的 ELSER 嵌入模型无需外部服务即可生成向量。
查询 DSL 将向量搜索与结构化过滤器和全文搜索组合在一起，方式大多数向量数据库无法轻松复制。严格的数据一致性保证跨向量和关键字字段的原子更新。运行 Elasticsearch 进行搜索的组织可以在不需要新基础设施的情况下添加 AI 能力，利用现有的运营专业知识，并在不更改架构的情况下实现 10 倍的数据增长。
优点和缺点
- 执行向量搜索操作，速度比 OpenSearch 快 12 倍
- 查询 DSL 将向量搜索与结构化过滤器和全文搜索组合在一起
- 内置的 ELSER 嵌入模型无需外部服务即可生成向量
- 严格的数据一致性保证跨向量和关键字字段的原子更新
- 现有的 Elasticsearch 部署可以在不需要新基础设施的情况下添加 AI 能力
- 资源需求很高，内存和 CPU 需求对于向量工作负载很大
- 集群管理和调整对于最佳性能需要复杂
- 许可变更造成不确定性，尽管 AGPL 选项现在可用
- 向量搜索功能相对于成熟的文本搜索较新
- 云端定价从每月 95 美元开始，比一些替代品更贵
10. Deep Lake
Deep Lake 将向量与图像、视频、音频、PDF 和结构化元数据存储在一个统一的多模式数据库中，采用数据湖架构。Intel、Bayer 放射学和耶鲁大学使用 Deep Lake 进行需要多种数据类型的 AI 工作负载。该平台提供亚秒延迟，同时通过本地对象存储访问节省了大量成本。
每个数据集都像 Git 一样进行版本控制，实现回滚、分支和跨训练迭代的更改跟踪。Deep Lake 4.0 通过 C++ 优化，安装速度快 5 倍，读/写速度快 10 倍。与 LangChain、LlamaIndex、PyTorch 和 TensorFlow 的本机集成简化了 ML 管道开发。数据存储在您自己的云存储（S3、GCP 或 Azure）中，具有 SOC 2 类型 II 合规性。
优点和缺点
- 将向量与图像、视频、音频和 PDF 存储在统一的多模式数据库中
- 像 Git 一样进行版本控制，实现回滚、分支和更改跟踪
- Deep Lake 4.0 通过 C++ 优化，安装速度快 5 倍，读/写速度快 10 倍
- 与 LangChain、LlamaIndex、PyTorch 和 TensorFlow 的本机集成
- 数据存储在您自己的云存储中，具有 SOC 2 类型 II 合规性
- 企业定价从每月 995 美元开始，高于替代品
- 专为 ML 工作流程设计，对于简单的向量搜索场景来说过于复杂
- 社区和生态系统比更成熟的数据库小
- 来自传统数据库的数据湖概念的学习曲线
- 查询能力不如 SQL 基础的替代品灵活，适用于即席分析
您应该选择哪个数据库？
对于快速原型开发和学习，ChromaDB 或 pgvector 可以让您最快地开始使用，设置最少。如果您已经在运行 PostgreSQL，则 pgvector 可以在不需要新基础设施的情况下添加向量功能。需要企业级规模和托管操作的团队应评估 Pinecone 的无服务器简单性或 Milvus 的自托管控制。
当亚毫秒延迟比数据集大小更重要时，Redis 提供无与伦比的速度，适用于中等规模的部署。处理多模式数据（包括图像、视频和文本）的组织应考虑 Deep Lake 或 Weaviate。对于混合搜索，将向量与全文和结构化查询结合，Elasticsearch 和 MongoDB Atlas 利用现有的专业知识，同时添加 AI 能力。
常见问题
什么是向量数据库，我为什么需要它来进行 AI？
向量数据库存储由机器学习模型生成的高维数值表示（嵌入），并实现对这些嵌入的快速相似度搜索。传统数据库无法高效地查询这些嵌入，因此向量数据库对于依赖于找到相似项的 AI 应用（如 RAG、语义搜索、推荐系统）至关重要。
我可以使用 PostgreSQL 而不是专用向量数据库吗？
是的，pgvector 将 PostgreSQL 转变为一个能够处理 90% 的 AI 工作负载的向量数据库。当您需要在统一查询中将向量与操作数据结合时，它是理想的选择。对于超过 5 亿个向量或需要专用功能的数据集，专用向量数据库可能表现更好。
哪个向量数据库最适合生产 RAG 应用？
Pinecone 提供了最平滑的生产路径，具有托管基础设施，而 Milvus 为自托管部署提供了更多控制。两者都可以处理十亿级向量集合，延迟低。Weaviate 在 RAG 管道需要混合搜索（语义和关键字匹配）时表现出色。
向量数据库的成本是多少？
大多数向量数据库都提供足够用于原型开发的免费层。生产成本根据规模而异：Pinecone 的起价为每月 50 美元，Weaviate 的起价为每月 45 美元，Redis 的起价为每月 5 美元。开源选项，如 Milvus、Qdrant、ChromaDB 和 pgvector，在自托管时免费运行，尽管基础设施成本适用。
内存和磁盘基于向量数据库之间有什么区别？
内存数据库，如 Redis，提供亚毫秒延迟，但需要为大型数据集提供昂贵的 RAM。基于磁盘的系统，如 Milvus 和 pgvector，每个向量的成本较低，但会以一些速度为代价。许多数据库现在提供混合方法，具有智能缓存，根据访问模式平衡成本和性能。
