Qdrant - Vector Database
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从pgvector开始：为什么你会比想象中更快地超越它
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
大多数建议是先使用pgvector，后续再升级。但分析表明，pgvector适合处理小于100万向量的数据集，并需满足六个条件。超出这些条件后，应用可能会遇到查询缓慢和过滤失效等问题。专用向量存储在过滤、混合搜索和扩展性方面更具优势。
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关键要点
- 大多数建议是先使用pgvector，后续再升级。
- pgvector适合处理小于100万向量的数据集。
- 使用pgvector需要满足六个条件，超出这些条件可能会遇到查询缓慢和过滤失效等问题。
- 六个条件包括：1. 向量数据集小于100万；2. 不需要准确的元数据过滤；3. 嵌入与关系数据紧密耦合；4. 不需要混合搜索；5. Postgres已经处理了业务逻辑；6. 团队小且SQL搜索逻辑可管理。
- 大多数应用在满足两个或三个条件后就会超出pgvector的适用范围。
- 专用向量存储在过滤、混合搜索和扩展性方面更具优势。
- 同步问题是一个实际问题，但可以通过已知模式解决。
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延伸问答
pgvector适合处理多大的数据集？
pgvector适合处理小于100万向量的数据集。
使用pgvector需要满足哪些条件？
使用pgvector需要满足六个条件，包括向量数据集小于100万、无需准确的元数据过滤等。
超出pgvector条件后会遇到什么问题？
超出条件后，可能会遇到查询缓慢和过滤失效等问题。
为什么建议先使用pgvector？
因为pgvector可以在不增加新基础设施和操作负担的情况下提供向量搜索。
专用向量存储相比pgvector有什么优势？
专用向量存储在过滤、混合搜索和扩展性方面更具优势。
如何解决pgvector与专用存储的同步问题？
可以通过简单的双写、事务性外部模式或完整的CDC管道来解决同步问题。
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