向量数据库费用大概多少钱

向量数据库落地如何选择？在人工智能和大数据技术快速发展的今天，向量数据库作为一种专门用于有效存储和检索向量数据的新型数据库，正逐渐成为许多应用场景的核心组件。无论是推荐系统、图像搜索、自然语言处理还是欺诈检测，向量数据库都能发挥重要作用。然而，面对市场上众多的向量数据库解决方案，如何选择适合自己业务需求的系统成为许多技术决策者的难题。本文将从多个维度探讨向量数据库的选择标准，帮助读者做出明智决策。性能考量：速度与规模的平衡性能是选择向量数据库时的首要考虑因素。查询速度直接影响到用户体验，特别是在实时性要求高的场景中。评估时应当关注数据库在相似性搜索时的延迟表现，包括单次查询响应时间和并发查询下的吞吐量。值得注意的是，高性能往往伴随着高资源消耗，因此需要在速度和成本之间找到平衡点。数据规模是另一个关键指标。不同向量数据库在处理百万级、千万级甚至更大规模数据时的表现差异显著。理想的选择应该能够随着数据增长而线性扩展，不会因为数据量增加而导致性能急剧下降。测试时应当模拟真实业务场景的数据量和查询模式，而非仅依赖厂商提供的小规模基准测试结果。索引构建效率同样重要。一些向量数据库在初次加载大量

向量数据库落地如何选择？在人工智能和大数据技术快速发展的今天，向量数据库作为一种专门用于有效存储和检索向量数据的新型数据库，正逐渐成为许多应用场景的核心组件。无论是推荐系统、图像搜索、自然语言处理还是欺诈检测，向量数据库都能发挥重要作用。然而，面对市场上众多的向量数据库解决方案，如何选择适合自己业务需求的系统成为许多技术决策者的难题。本文将从多个维度探讨向量数据库的选择标准，帮助读者做出明智决策。性能考量：速度与规模的平衡性能是选择向量数据库时的首要考虑因素。查询速度直接影响到用户体验，特别是在实时性要求高的场景中。评估时应当关注数据库在相似性搜索时的延迟表现，包括单次查询响应时间和并发查询下的吞吐量。值得注意的是，高性能往往伴随着高资源消耗，因此需要在速度和成本之间找到平衡点。数据规模是另一个关键指标。不同向量数据库在处理百万级、千万级甚至更大规模数据时的表现差异显著。理想的选择应该能够随着数据增长而线性扩展，不会因为数据量增加而导致性能急剧下降。测试时应当模拟真实业务场景的数据量和查询模式，而非仅依赖厂商提供的小规模基准测试结果。索引构建效率同样重要。一些向量数据库在初次加载大量

向量数据库落地如何选择？在人工智能和大数据技术快速发展的今天，向量数据库作为一种专门用于有效存储和检索向量数据的新型数据库，正逐渐成为许多应用场景的核心组件。无论是推荐系统、图像搜索、自然语言处理还是欺诈检测，向量数据库都能发挥重要作用。然而，面对市场上众多的向量数据库解决方案，如何选择适合自己业务需求的系统成为许多技术决策者的难题。本文将从多个维度探讨向量数据库的选择标准，帮助读者做出明智决策。性能考量：速度与规模的平衡性能是选择向量数据库时的首要考虑因素。查询速度直接影响到用户体验，特别是在实时性要求高的场景中。评估时应当关注数据库在相似性搜索时的延迟表现，包括单次查询响应时间和并发查询下的吞吐量。值得注意的是，高性能往往伴随着高资源消耗，因此需要在速度和成本之间找到平衡点。数据规模是另一个关键指标。不同向量数据库在处理百万级、千万级甚至更大规模数据时的表现差异显著。理想的选择应该能够随着数据增长而线性扩展，不会因为数据量增加而导致性能急剧下降。测试时应当模拟真实业务场景的数据量和查询模式，而非仅依赖厂商提供的小规模基准测试结果。索引构建效率同样重要。一些向量数据库在初次加载大量

管理。此外，云平台的付费模式也是按需付费，这意味着企业只需按照实际使用情况支付费用，比自建数据中心更加省时省力。使用云化向量数据库，企业可以减少大量固定成本和维护费用。云平台还提供了资源优化工具和功能很多企业都面临着维护非结构化数据处理和向量数据库的基础架构的困境，因为这需要大量的资源和资金，而企业的规模和盈利压力往往制约了它在这方面的投入。为了解决这一问题，向量数据库渐向云端和边缘端发展倾斜，这使得企业能够更轻松地处理大规模的向量数据。云平台提供了种部署选项，比如公有云、私有云和混合云，用户可以根据实际需求进行选择。这种灵活性使得向量数据库的部署更加便捷，并且能够跨地域和跨数据中心进行，帮助企业更好地管理资源，从而降低成本。云化向量数据库为企业带来了弹性、高可用性、简化管理和成本优化等优势，使得企业能够更好地处理大规模向量数据、提高数据的可靠性和可用性，并将更多精力集中在核心业务和数据分析上。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量

管理。此外，云平台的付费模式也是按需付费，这意味着企业只需按照实际使用情况支付费用，比自建数据中心更加省时省力。使用云化向量数据库，企业可以减少大量固定成本和维护费用。云平台还提供了资源优化工具和功能很多企业都面临着维护非结构化数据处理和向量数据库的基础架构的困境，因为这需要大量的资源和资金，而企业的规模和盈利压力往往制约了它在这方面的投入。为了解决这一问题，向量数据库渐向云端和边缘端发展倾斜，这使得企业能够更轻松地处理大规模的向量数据。云平台提供了种部署选项，比如公有云、私有云和混合云，用户可以根据实际需求进行选择。这种灵活性使得向量数据库的部署更加便捷，并且能够跨地域和跨数据中心进行，帮助企业更好地管理资源，从而降低成本。云化向量数据库为企业带来了弹性、高可用性、简化管理和成本优化等优势，使得企业能够更好地处理大规模向量数据、提高数据的可靠性和可用性，并将更多精力集中在核心业务和数据分析上。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量

应用效果。二、社区版向量数据库的特点与优势开源免费：社区版向量数据库的开源特性使得用户无需支付高昂的软件授权费用，降低了使用门槛，尤其适合初创企业、科研机构以及个人开发者进行技术探索和项目实践。社区支持向量数据库社区版全解析一、向量数据库社区版概述向量数据库作为一种专门用于存储和检索向量数据的新型数据库，在人工智能、机器学习等领域发挥着关键作用。社区版向量数据库通常是开源的，由社区开发者共同维护和：许多社区版向量数据库采用分布式架构，具备良好的可扩展性。用户可以根据业务需求，方便地增加节点，提升系统的存储和处理能力，以应对不断增长的数据量和业务负载。灵活性与定制化：开源的代码允许用户根据自身的：在电商、内容平台等领域，通过将用户行为数据、商品或内容数据转化为向量存储在社区版向量数据库中，利用相似性搜索算法，为用户推荐最相关的商品、文章、视频等内容，提升用户体验和业务转化率。图像与视频检索：将图像、视频的特征向量存储在向量数据库中，用户可以通过上传图片或描述视频内容进行相似性搜索，快速找到与之相似的图像或视频资源，广泛应用于安防监控、多媒体管理等领域。自然语言处理：在聊天机器人、文本

应用效果。二、社区版向量数据库的特点与优势开源免费：社区版向量数据库的开源特性使得用户无需支付高昂的软件授权费用，降低了使用门槛，尤其适合初创企业、科研机构以及个人开发者进行技术探索和项目实践。社区支持向量数据库社区版全解析一、向量数据库社区版概述向量数据库作为一种专门用于存储和检索向量数据的新型数据库，在人工智能、机器学习等领域发挥着关键作用。社区版向量数据库通常是开源的，由社区开发者共同维护和：许多社区版向量数据库采用分布式架构，具备良好的可扩展性。用户可以根据业务需求，方便地增加节点，提升系统的存储和处理能力，以应对不断增长的数据量和业务负载。灵活性与定制化：开源的代码允许用户根据自身的：在电商、内容平台等领域，通过将用户行为数据、商品或内容数据转化为向量存储在社区版向量数据库中，利用相似性搜索算法，为用户推荐最相关的商品、文章、视频等内容，提升用户体验和业务转化率。图像与视频检索：将图像、视频的特征向量存储在向量数据库中，用户可以通过上传图片或描述视频内容进行相似性搜索，快速找到与之相似的图像或视频资源，广泛应用于安防监控、多媒体管理等领域。自然语言处理：在聊天机器人、文本

向量数据库落地如何选择？在人工智能和大数据技术快速发展的今天，向量数据库作为一种专门用于有效存储和检索向量数据的新型数据库，正逐渐成为许多应用场景的核心组件。无论是推荐系统、图像搜索、自然语言处理还是欺诈检测，向量数据库都能发挥重要作用。然而，面对市场上众多的向量数据库解决方案，如何选择适合自己业务需求的系统成为许多技术决策者的难题。本文将从多个维度探讨向量数据库的选择标准，帮助读者做出明智决策。性能考量：速度与规模的平衡性能是选择向量数据库时的首要考虑因素。查询速度直接影响到用户体验，特别是在实时性要求高的场景中。评估时应当关注数据库在相似性搜索时的延迟表现，包括单次查询响应时间和并发查询下的吞吐量。值得注意的是，高性能往往伴随着高资源消耗，因此需要在速度和成本之间找到平衡点。数据规模是另一个关键指标。不同向量数据库在处理百万级、千万级甚至更大规模数据时的表现差异显著。理想的选择应该能够随着数据增长而线性扩展，不会因为数据量增加而导致性能急剧下降。测试时应当模拟真实业务场景的数据量和查询模式，而非仅依赖厂商提供的小规模基准测试结果。索引构建效率同样重要。一些向量数据库在初次加载大量

管理。此外，云平台的付费模式也是按需付费，这意味着企业只需按照实际使用情况支付费用，比自建数据中心更加省时省力。使用云化向量数据库，企业可以减少大量固定成本和维护费用。云平台还提供了资源优化工具和功能很多企业都面临着维护非结构化数据处理和向量数据库的基础架构的困境，因为这需要大量的资源和资金，而企业的规模和盈利压力往往制约了它在这方面的投入。为了解决这一问题，向量数据库渐向云端和边缘端发展倾斜，这使得企业能够更轻松地处理大规模的向量数据。云平台提供了种部署选项，比如公有云、私有云和混合云，用户可以根据实际需求进行选择。这种灵活性使得向量数据库的部署更加便捷，并且能够跨地域和跨数据中心进行，帮助企业更好地管理资源，从而降低成本。云化向量数据库为企业带来了弹性、高可用性、简化管理和成本优化等优势，使得企业能够更好地处理大规模向量数据、提高数据的可靠性和可用性，并将更多精力集中在核心业务和数据分析上。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...