向量数据库选型实录:Milvus与Qdrant在亿级图像检索场景下的对比
在构建一个支持亿级图片向量检索的推荐系统时,我深入对比了Milvus 2.3.0和Qdrant 1.7.3。通过实测部署、索引构建、查询延迟及资源占用,发现Milvus在百万级数据下表现稳定但资源开销高,Qdrant在十万级小集群中延迟更低且内存控制更好。本文记录了完整的部署步骤、性能测试代码和关键参数调优过程,最终给出基于数据规模的选型建议。
深夜创业研究所
1379
275
0
2026-07-24
从Milvus到Qdrant:向量数据库选型实测与性能对比
本文以电商图片搜索业务为场景,记录了Milvus 2.3.2与Qdrant 1.7.2在相同硬件环境下的部署、查询性能与资源占用对比。通过10万条256维向量数据集实测,Qdrant在单机模式下P99召回率95%时查询延迟仅为Milvus的1/3,内存占用低40%。文章包含Docker部署步骤、Python客户端代码及踩坑记录,帮助你根据业务场景做出合理选型。
稳步前行商业成长记
2621
230
0
2026-07-19
博客推荐
1
asyncio重构Flask接口,QPS从187到1520的并发改造实录
2
React/Vue项目从Context到Zustand/Pinia:状态管理迁移实践与性能对比
3
asyncio重构Flask接口,QPS从120飙到850
4
asyncio重构Flask接口:请求耗时从2.3秒降至0.8秒全记录
5
用asyncio重构Flask API,QPS从180到1500的完整记录
6
Prompt编排四轮迭代:信息抽取任务从52%到91%准确率
7
Milvus与Qdrant选型实测:千万级向量检索下的部署与资源博弈
8
React 19与Vue 3.5跨框架迁移:从Props钻透到Zustand/Pinia的状态重构实录
9
React 19与Vue 3项目从Props钻透到Zustand/Pinia的迁移实录与性能对比
10
React/Vue项目从Context到Zustand/Pinia重构:性能提升与迁移实践