向量库Qdrant vs Milvus 系统详细对比
Qdrant vs Milvus 系统详细对比
一、它们是什么（定位）
- 两者都是专门做向量相似搜索的数据库：支持ANN（近似最近邻）检索、向量+结构化过滤、REST/gRPC 接口与官方SDK；Milvus 官方也定位为"面向GenAI、可扩展到百亿向量的向量数据库"。
- 官方 SDK & 生态：Qdrant 提供 Python/JS/Go/Rust/Java/.NET
等官方客户端；Milvus 提供 Python/Node.js/Go/Java 等 SDK。
二、核心相同点
- 向量检索 +
过滤：都能把"向量相似度"与"结构化过滤"组合起来做混合检索（例如：相似文档 +
指定标签/时间范围）。 - 多语言 SDK / REST / gRPC：开发集成门槛低。
- 本地/云上都能跑：各自都有托管云（Qdrant Cloud；Milvus 的 Zilliz
Cloud）。
三、架构与运维差异
| 维度 | Qdrant | Milvus |
|---|---|---|
| 部署形态 | 单进程即可起服务，配置直观；支持横向扩展（分片/副本）。 | 形态更丰富：Milvus Lite（pip 即嵌入式）、Docker/k8s、分布式集群（生产）。 (qdrant.tech, Milvus) |
| 云托管 | Qdrant Cloud（AWS/GCP/Azure）。 | Zilliz Cloud（基于 Milvus 的托管）。 (qdrant.tech, Amazon Web Services, Inc.) |
| 学习/运维复杂度 | 上手快，组件少，单机/小型集群更省心。 | 选项多、能力强；大规模集群时更灵活，但运维复杂度更高（组件与索引类型多）。（见下节索引） |
四、索引与检索能力
Qdrant
- 主力索引：HNSW，支持参数
m、ef_construct
的精度/资源权衡；并支持 on-disk HNSW 以降低内存占用。 - 过滤索引（payload indexes）：为 JSON
元数据建立传统索引，加速"向量 + 条件"组合查询。 - 量化/压缩与资源优化：官方强调通过 HNSW
参数、on-disk、量化等手段在精度/速度/内存间做权衡。
Milvus
- 索引家族非常齐全：IVF_FLAT / IVF_PQ / IVF_SQ8 / HNSW /
FLAT；磁盘索引 DISKANN；SCANN；GPU
系列（CAGRA/IVF_PQ/BRUTE_FORCE）。 - 稀疏向量支持：支持 SPARSE_INVERTED_INDEX、SPARSE_WAND 等。
五、查询语言 & 开发体验
- Qdrant：面向集合（collection）的"点（point）+ payload"模型，过滤
DSL 简单直观。 - Milvus：集合/分区/段的概念更"数据库化"；SDK 在持续演进（PyMilvus
v2 引入异步能力）。
六、可靠性、分片与一致性
- Qdrant：支持分片与副本，并提供一致性/副本写入因子配置。
- Milvus：分布式部署下由控制面与数据面组件协同管理分片/副本，扩展性更强。
七、性能与资源占用
- Qdrant：on-disk HNSW 与量化适合"内存紧但磁盘快"的机器。
- Milvus：IVF_PQ/IVF_SQ8（量化）、DISKANN（磁盘图）、SCANN/GPU
索引适合大规模/低延迟场景。
八、平台与兼容性
- Qdrant：在部分 ARM64 & 64KB 页大小机器上，jemalloc
可能报错，需要使用 no-jemalloc 构建或自行编译。 - Milvus：官方支持更丰富的安装形态，对 ARM64 兼容性较好。
九、优缺点速览
Qdrant
- ✅ 上手快、运维轻；过滤友好；on-disk HNSW、量化对内存友好。
- ✅ 官方 SDK 丰富；有 Qdrant Cloud。
- ⚠️ 索引单一（主要是 HNSW），无官方 GPU 索引。
- ⚠️ ARM64/64KB 页大小需注意 jemalloc 问题。
Milvus
- ✅ 索引家族全面（含 GPU/磁盘/稀疏）；可按场景灵活选型。
- ✅ Milvus Lite 嵌入式 & Zilliz Cloud 托管；大规模能力成熟。
- ⚠️ 学习曲线陡、运维复杂度更高。
十、怎么选
- 中小规模、快速落地：Qdrant 更合适。
- 超大规模/极致性能/有 GPU：Milvus 更合适。
- 需要稀疏+稠密混合：两者都能做，Milvus原生支持稀疏索引。
- 在 ARM64/64KB 页大小：优先 Milvus 或使用 Qdrant no-jemalloc。
- 先本地嵌入再上云：Milvus Lite 更方便；Qdrant Cloud 也可。
十一、结论
- Qdrant：轻量、易用、过滤友好、内存节省，适合中等规模与快速上线。
- Milvus：索引/硬件选择面广、扩展性强，适合超大规模与复杂算力场景。