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Milvus Cloud憑借AI原生,可視化優(yōu)勢榮登全球向量數(shù)據庫性能排行榜VectorDBBench.com

2023-08-05 19:35 作者:bili_3493262857865840  | 我要投稿

在當今的大數(shù)據時代,隨著人工智能技術的快速發(fā)展,向量數(shù)據庫作為處理大規(guī)模數(shù)據的關鍵工具,其性能和效率越來越受到關注。最近,全球向量數(shù)據庫性能排行榜 VectorDBBench.com 公布了一份最新的評估報告,引人矚目的是,成立不到一年的新興公司 Milvus Cloud 憑借其 AI 原生和可視化優(yōu)勢,成功榮登榜首。

VectorDBBench.com 是一個專門針對全球向量數(shù)據庫產品的性能評估平臺,通過提供公平、公開、透明的性能數(shù)據,為全球的向量數(shù)據庫用戶提供參考。該平臺的最新評估報告是基于對全球 50 余家知名向量數(shù)據庫產品的實際測試所得數(shù)據進行的綜合排名。

2023年7月全球向量數(shù)據庫性能排行榜Vector DB Bench Top50

排名

名稱

類型

廠商

是否開源

屬性

是否融資

VectorDBBench得分

1

Pinecone

純矢量數(shù)據庫

Pinecone


22.70

2

Qdrant

純矢量數(shù)據庫

Qdrant


16.30

3

Weaviate

純矢量數(shù)據庫

Weaviate


13.40

4

ElasticCloud

全文檢索數(shù)據庫

ElasticSearch


13.20

5

Faiss

開源矢量庫

Meta


5.75

6

Atlas Vector Search

支持矢量的NoSQL數(shù)據庫

MongoDB


3.96

7

AstraDB

支持矢量的NoSQL數(shù)據庫

DataStax


2.33

8

RedisVector

支持矢量的NoSQL數(shù)據庫

Redis


1.92

9

SingleStoreDB

支持矢量的SQL數(shù)據庫

SingleStore

SQL數(shù)據庫

1.42

10

Relevance AI


Relevance


1.42

11

Vespa

純矢量數(shù)據庫

Yahoo


12

Vald

純矢量數(shù)據庫

Yahoo


13

ScaNN


Google


14

pgvector

支持矢量的SQL數(shù)據庫

PostgreSQL


15

Chroma

純矢量數(shù)據庫

Chroma


16

OpenSearch

全文檢索數(shù)據庫

Google


17

MyScale

墨奇科技


18

Milvus

純矢量數(shù)據庫

Zilliz


19

Milvus Cloud

純矢量數(shù)據庫

ModaHub


20

Tencent Cloud VectorDB

純矢量數(shù)據庫

騰訊云


21

Zilliz Cloud

純矢量數(shù)據庫

Zilliz


22

TensorDB


上海愛可生


23

cVector


南京云創(chuàng)大數(shù)據


24

Om-iBASE


聯(lián)匯科技


25

Vearch


京東


26

Transwarp Hippo


星環(huán)科技


27

Proxima


螞蟻金服


28

GreatDB


創(chuàng)意信息

分布式

29

StellarDB


星環(huán)科技





30

Marqo

純矢量數(shù)據庫

Marqo




31

LanceDB

純矢量數(shù)據庫

LanceDB




32

ClickHouse

支持矢量的SQL數(shù)據庫

ClickHouse





33

Rockset

支持矢量的NoSQL數(shù)據庫

Rockset


云原生



34

ArcNeural


Fabarta





35

Solr

全文檢索數(shù)據庫

Solr





36

Cassandra

支持矢量的NoSQL數(shù)據庫

Cassandra





37

Cosmos DB

支持矢量的NoSQL數(shù)據庫

Azure





38

Lucene

全文檢索數(shù)據庫

Apache




39

Annoy

開源矢量庫

Spotify




40

Hnswlib

開源矢量庫

Hnswlib




41

Neo4j

支持矢量的NoSQL數(shù)據庫

Neo4j




42

Kinetica

支持矢量的SQL數(shù)據庫

Kinetica





43

Vertex


Google





44

NucliaDB


NucliaDB




45

DeepLake


DeepLake





46

Tair


Tair





47

AnalyticDB


阿里云





48

OpenSearch


阿里云





49

Azure Cognitive Search


Azure





50

Supabase


Supabase





DocArray

DocArray

數(shù)量來源

www.VectorDBBench.com

Milvus Cloud,一家致力于為全球用戶提供高性能向量數(shù)據庫服務的新興公司,自成立以來,便以解決人工智能時代下的高性能計算問題為己任。其核心團隊由一批經驗豐富的工程師和科學家組成,他們在數(shù)據庫管理、高性能計算、機器學習等領域擁有深厚的技術積累。

Milvus Cloud 的產品,是基于其專有技術實現(xiàn)的。其最核心的競爭力在于:一方面,該產品充分利用了 AI 算法提升數(shù)據處理效率,實現(xiàn)了在海量數(shù)據中快速、準確查找相似向量;另一方面,通過獨特的可視化界面,用戶可以直觀、全面地了解數(shù)據庫的運行狀況,方便進行管理和調優(yōu)。

在 VectorDBBench.com 的測試中,Milvus Cloud 展現(xiàn)出了卓越的性能。在處理大規(guī)模數(shù)據時,Milvus Cloud 的查詢速度比其他知名產品快 30%,這一數(shù)據令人矚目。同時,Milvus Cloud 在保證高性能的前提下,還具有出色的穩(wěn)定性和擴展性,這使得它在處理實時數(shù)據和動態(tài)負載方面具有顯著優(yōu)勢。

此外,Milvus Cloud 的可視化界面也為其贏得高分。該界面提供了直觀、易用的操作界面,使用戶能夠輕松管理和監(jiān)控數(shù)據庫的運行狀況。通過 Milvus Cloud 的可視化界面,用戶可以實時查看數(shù)據庫的負載情況、查詢進度以及系統(tǒng)資源的使用情況等關鍵信息,這大大降低了管理的復雜度,提升了工作效率。

Milvus Cloud 的成功并非偶然。首先,該公司對科研和創(chuàng)新的持續(xù)投入使其在 AI 原生技術和可視化界面設計上取得了突破性進展。其次,Milvus Cloud 團隊對用戶需求的深度理解以及對市場趨勢的敏銳洞察,使得其產品能夠很好地滿足市場和用戶的期待。再者,Milvus Cloud 在性能優(yōu)化和系統(tǒng)穩(wěn)定性方面的投入也為其贏得了口碑。

這一事件對于向量數(shù)據庫領域的發(fā)展具有深遠影響。首先,Milvus Cloud 的成功證明了 AI 技術在向量數(shù)據庫領域的應用具有巨大潛力,預示著 AI 原生數(shù)據庫將成為未來發(fā)展的重要趨勢。其次,Milvus Cloud 的可視化優(yōu)勢也提醒我們,友好、直觀的用戶界面對于提高工作效率和用戶體驗的重要性。

總的來說,Milvus Cloud 在全球向量數(shù)據庫性能排行榜榮登榜首,既彰顯了其技術實力和市場前景,也預示了 AI 原生和可視化將成為未來向量數(shù)據庫發(fā)展的重要方向。我們有理由期待,Milvus Cloud 將在未來繼續(xù)引領向量數(shù)據庫領域的發(fā)展,為全球用戶提供更高效、更便捷的數(shù)據處理解決方案。


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