Qdrant vs Milvus 系統詳細對比
一、它們是什么（定位）
- 兩者都是專門做向量相似搜索的數據庫：支持ANN（近似最近鄰）檢索、向量+結構化過濾、REST/gRPC 接口與官方SDK；Milvus 官方也定位為"面向GenAI、可擴展到百億向量的向量數據庫"。
- 官方 SDK & 生態：Qdrant 提供 Python/JS/Go/Rust/Java/.NET
等官方客戶端；Milvus 提供 Python/Node.js/Go/Java 等 SDK。
二、核心相同點
- 向量檢索 +
過濾：都能把"向量相似度"與"結構化過濾"組合起來做混合檢索（例如：相似文檔 +
指定標簽/時間范圍）。 - 多語言 SDK / REST / gRPC：開發集成門檻低。
- 本地/云上都能跑：各自都有托管云（Qdrant Cloud；Milvus 的 Zilliz
Cloud）。
三、架構與運維差異
| 維度 | Qdrant | Milvus |
|---|---|---|
| 部署形態 | 單進程即可起服務，配置直觀；支持橫向擴展（分片/副本）。 | 形態更豐富：Milvus Lite（pip 即嵌入式）、Docker/k8s、分布式集群（生產）。 (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.) |
| 學習/運維復雜度 | 上手快，組件少，單機/小型集群更省心。 | 選項多、能力強；大規模集群時更靈活，但運維復雜度更高（組件與索引類型多）。（見下節索引） |
四、索引與檢索能力
Qdrant
- 主力索引：HNSW，支持參數
m、ef_construct
的精度/資源權衡；并支持 on-disk HNSW 以降低內存占用。 - 過濾索引（payload indexes）：為 JSON
元數據建立傳統索引，加速"向量 + 條件"組合查詢。 - 量化/壓縮與資源優化：官方強調通過 HNSW
參數、on-disk、量化等手段在精度/速度/內存間做權衡。
Milvus
- 索引家族非常齊全：IVF_FLAT / IVF_PQ / IVF_SQ8 / HNSW /
FLAT；磁盤索引 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、查詢語言 & 開發體驗
- Qdrant：面向集合（collection）的"點（point）+ payload"模型，過濾
DSL 簡單直觀。 - Milvus：集合/分區/段的概念更"數據庫化"；SDK 在持續演進（PyMilvus
v2 引入異步能力）。
六、可靠性、分片與一致性
- Qdrant：支持分片與副本，并提供一致性/副本寫入因子配置。
- Milvus：分布式部署下由控制面與數據面組件協同管理分片/副本，擴展性更強。
七、性能與資源占用
- Qdrant：on-disk HNSW 與量化適合"內存緊但磁盤快"的機器。
- Milvus：IVF_PQ/IVF_SQ8（量化）、DISKANN（磁盤圖）、SCANN/GPU
索引適合大規模/低延遲場景。
八、平臺與兼容性
- Qdrant：在部分 ARM64 & 64KB 頁大小機器上，jemalloc
可能報錯，需要使用 no-jemalloc 構建或自行編譯。 - Milvus：官方支持更豐富的安裝形態，對 ARM64 兼容性較好。
九、優缺點速覽
Qdrant
- ? 上手快、運維輕；過濾友好；on-disk HNSW、量化對內存友好。
- ? 官方 SDK 豐富；有 Qdrant Cloud。
- ?? 索引單一（主要是 HNSW），無官方 GPU 索引。
- ?? ARM64/64KB 頁大小需注意 jemalloc 問題。
Milvus
- ? 索引家族全面（含 GPU/磁盤/稀疏）；可按場景靈活選型。
- ? Milvus Lite 嵌入式 & Zilliz Cloud 托管；大規模能力成熟。
- ?? 學習曲線陡、運維復雜度更高。
十、怎么選
- 中小規模、快速落地：Qdrant 更合適。
- 超大規模/極致性能/有 GPU：Milvus 更合適。
- 需要稀疏+稠密混合：兩者都能做，Milvus原生支持稀疏索引。
- 在 ARM64/64KB 頁大小：優先 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、結論
- Qdrant：輕量、易用、過濾友好、內存節省，適合中等規模與快速上線。
- Milvus：索引/硬件選擇面廣、擴展性強，適合超大規模與復雜算力場景。
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