數據庫表關聯：構建高效數據結構的關鍵
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代碼對比：
# 向量庫（數據易丟失）
index = faiss.IndexFlatL2(128)
index.add(vectors) # 程序重啟后數據消失
# 向量數據庫（數據持久化）
collection.load() # 從磁盤加載已有數據運維成本對比：
| 任務 | 向量庫 | 向量數據庫 |
|---|---|---|
| 定期備份 | 手動導出數據 | 自動快照 |
| 故障恢復 | 重新構建索引 | 主從切換 |
| 版本升級 | 替換庫文件 | 滾動更新 |
# Qdrant的帶條件查詢
client.search(
collection_name="products",
query_vector=query_vec,
query_filter={
"must": [{"key": "price", "range": {"gte": 100}}]
}
)安全功能對比：
| 機制 | 支持情況 |
|---|---|
| TLS加密通信 | 僅數據庫支持 |
| 字段級權限控制 | 僅數據庫支持 |
| 審計日志 | 僅數據庫支持 |
成本估算案例：
使用向量庫快速驗證算法：
# 原型階段用HNSWlib
import hnswlib
index = hnswlib.Index(space='cosine', dim=768)
index.init_index(max_elements=1000)
index.add_items(data_vectors)遷移到向量數據庫實現全功能：
# 將HNSWlib數據導入Milvus
for vec in data_vectors:
collection.insert([[vec_id], [vec.tolist()]])在數據庫中集成向量庫加速：
# 在Milvus中使用FAISS作為底層引擎
index_params = {
"index_type": "FAISS_IVF_FLAT",
"params": {"nlist": 1024}
}
collection.create_index(field_name="vector", index_params=index_params)
