原创 Zilliz 2025-09-17 18:23 上海
Zilliz Cloud 全托管，适合 90% 的企业
AI时代，语义检索成为常态，向量数据库已经成为搜索推荐系统，RAG落地，自动驾驶数据筛选等场景的关键基础设施。
但是从Elasticsearch 到Milvus 、Zilliz Cloud到PG vector，再到Qdrant ，我们到底要如何做向量数据库选型？
具体详情请参考历史文章ES vs Milvus vs PG vector :LLM时代的向量数据库选型指南
解决了不同厂商之间向量数据库产品的选型问题之后，最近一段时间，我们遇到了很多用户询问，Milvus是现如今全球最大的开源向量数据库，这是我们的首选，但关于Milvus，好像也有很多版本，到底该怎么选？
针对市面上最常见的三大Milvus版本，我们的选型建议是：
纯开源Milvus：适合超级大团队有定制化需求，或者mini团队做向量数据库初探。
云厂商版本Milvus：多数情况下不推荐，除非小规模数据量的非核心团队，云厂商将其作为针对主营业务的赠送福利。
Zilliz Cloud（Milvus原厂自研的商业化版本）：成本敏感型团队、业务高速增长团队，没有5人及以上运维支持的团队、对安全以及性能有更高要求的团队。
01
为什么选择Milvus、Zilliz cloud
在做选型之前，我们需要对自己的业务与需求做一个深度梳理，比如：
RAG（检索增强生成）：需要在海量文档中做语义相似度检索，对召回质量要求高，可灵活添加元信息，支持多租户，存储成本低。
推荐系统：基于用户行为向量找到相似用户或商品。要求高 QPS、低延迟、高可用性，支持数据离线导入和弹性扩缩容。
图像搜索：通过图像特征向量实现以图搜图。要求低延迟，高可扩展性，以应对数据急速增长。
代码搜索：基于代码语义而非关键字匹配。要求高召回，高 QPS，低延迟，数据规模相对可控。
通过以上几个典型案例，我们不难发现，对向量数据库，我们的核心需求，可以被总结为几大类：
简单易用：使用 Milvus 可在一分钟内创建一个大规模的向量相似性搜索服务，提供简单直观的 SDK，支持多种编程语言。Zilliz Cloud 提供一站式全托管向量数据库服务。分钟级轻松实现大规模向量数据库基础设施部署。
超高性能：Milvus 可充分利用硬件性能，提供先进的索引算法，向量检索速度是同类产品的 10 倍以上。
高可用性：Milvus 已在超过 10,000 家企业用户的生产环境中做过实战测试，各系统组件完全独立隔离，具有高度的弹性和可靠性。
云原生、高扩展性：Milvus与Zilliz cloud均采用存算分离和微服务等云原生分布式架构，可以轻松实现水平和垂直的扩缩容，以及多副本、线性扩展能力 ，可稳定支持百亿规模向量数据。
功能丰富：支持多种数据类型，支持标量/向量/范围查询等能力，支持多种一致性等级、Mmap、Partition Key 等功能。
超高性价比 ：Rabit Q量化技术为代表的索引升级；mmap为代表的数据缓存机制迭代；disk ANN、分层存储为代表的多维存储介质探索
02
核心能力对比
不难发现，Milvus是当下所有向量数据库中，在性能、功能、上手难度、开源透明度、性价比等方面做的最具代表性的产品。
在此基础上，Milvus的不同部署形式的能力建设各有不同。
整体我们可以将其分为开源版Milvus、云厂商托管版Milvus以及Zilliz Cloud 企业版（Milvus原厂自研的商业化版本），其核心区别总结如下
总而言之，在核心功能与性能相近的前提下，开源版 Milvus 及云厂商托管版 Milvus 均以开源为核心优势，而 Zilliz Cloud 则在此基础上，进一步聚焦企业级场景需求，主打0 运维门槛、低成本投入、自动索引优化、高安全防护等差异化能力。
需要特别注意的是，对于多数新用户而言，Milvus 的自主运维需要一定的时间沉淀与技术认知积累，因此这类用户往往更倾向于选择商业化的 Milvus 产品（如云厂商托管版 Milvus、或者Zilliz cloud）。
但问题在于，云厂商托管版 Milvus 虽以 “托管” 为卖点，云厂商本身并不擅长 Milvus 的专业运维——我们后台就频繁收到来自云厂商的相关运维咨询。更关键的是，云厂商通常会基于开源 Milvus 进行定制化魔改，这反而会增加产品的黑盒属性，最终给用户带来更多运维层面的隐患与困境。
03
Zilliz cloud特有能力解读
（1)全新的向量搜索引擎Cardinal
Zilliz Cloud 性能提升的核心是Cardinal——一个基于现代 C++ 模板的多线程向量搜索引擎(开源Milvus中采用的是knowwhere执行引擎)。Cardinal 实现了最实用和流行的近似最近邻搜索（ANNS）方法，并且能够充分利用可用的计算资源。这个全新的搜索引擎相比 Milvus 能够将性能提升（QPS）提升 10 倍。
Cardinal 对算法、工程和底层资源进行了调整：
算法调整：搜索算法、过滤算法、最佳优先搜索（best-first search）算法等，以提升整体性能。
工程调整：专门的内存分配器、多线程代码、搜索 Pipeline 的分层组件结构。
底层资源调整：为特定硬件（x86 和 ARM）优化的计算内核，使用像 AVX-512 for x86 这样的高级指令集 ，以及 NEON/SVE for ARM
以上优化体现在性能指标上
查询延时（latency）：对于类似的工作负载，Zilliz Cloud 比自托管 Milvus 快 50-70%。
索引时间：与 Milvus 中的手动索引选择相比，AUTOINDEX 可以将索引时间减少 40%。
吞吐量：多亏 Cardinal 搜索引擎，Zilliz Cloud 的 QPS 比 Milvus 高 10 倍。
（2） AutoIndex：自动智能的索引选择
Zilliz Cloud 推出了 AUTOINDEX——一种基于 AI 的索引选择机制，能够自动为每个数据集选择最佳的搜索策略和索引。通过 AUTOINDEX，用户无需手动选择索引类型。但使用开源 Milvus 需要额外的代码来手动选择索引。AUTOINDEX 可以根据给定的数据集、查询和硬件配置自动择最佳索引策略。对于开发者和数据工程师来说，这意味着可以减少花费在索引调整上的时间，从而将更多的时间花到数据分析和应用开发上。
有了 Cardinal 搜索引擎、AUTOINDEX 和多层次的调整，Zilliz Cloud 比 Milvus 更具性能优势。这些特性共同为您的组织带来了更高效、自动化和强大的向量搜索体验。
（3）按量付费，更低成本
Zilliz Cloud 基于分布式架构打造，且支持自动扩缩容，有助于企业IT成本的优化，避免自托管环境中经常发生的过度配置问题。
整体来说，通过灵活的机器类型、计算存储分离、降低的运维开销、AUTOINDEX 和弹性扩展，Zilliz Cloud 比自托管的 Milvus 更具成本效益，总拥有成本（TCO）可下降 50%以上
（4）0运维、更安全
Zilliz Cloud具备企业级安全体系：静态与传输数据加密、细粒度 RBAC 权限管理、全链路审计日志、SAML/OAuth2.0集成、VPC隔 离（BYOC），符合 GDPR、HIPAA 等国际标准。
运维层面，Zilliz Cloud内建高可用部署，跨可用区自动容灾，99.95% SLA 保证服务连续性。此外，还提供7x24 小时企业级技术支持，来自 Milvus 原厂团队，快速响应，保障故障恢复与优化指导。
04
快速选型指南
选开源 Milvus 自建，适合 4类人：
有成熟运维团队的大厂：能养得起专职运维 / DevOps 团队（至少3到5人），扛得住故障风险，愿意为定制化付出成本。
非核心业务场景：数据量小（千万级以下）、并发低（低于 100QPS），对稳定性和响应速度要求不高。
深度技术研究者：需要基于开源代码二次开发，探索向量数据库底层技术。
学生以及技术爱好者群体：用于搭建产品demo，了解产品能力与用法
选 Zilliz Cloud 全托管，适合 90% 的企业：
AI业务落地攻坚期：要快速上线，没时间搞基建，需聚焦算法和业务本身。
对高性价比有追求：通过灵活的机器类型、计算存储分离、降低的运维开销、AUTOINDEX 和弹性扩展，Zilliz Cloud 比自托管的 Milvus 更具成本效益，总拥有成本（TCO）可下降 50%以上
核心业务、数据规模爆发增长：业务核心依赖向量检索，不能停服。数据量从亿级到百亿级，并发波动大，需要弹性支撑。
全球化合规需求高：业务涉及欧美、医疗等强监管领域，必须满足 GDPR/HIPAA 等标准。
成本敏感型团队，没有专职运维团队：想砍掉冗余支出，用更少的钱，获得更稳定的服务。
追求极致性能：实时推荐、智能搜索、RAG 等场景，毫秒级响应是生命线。
推荐阅读
实战|CLIP+Milvus，多模态embedding 如何用于以文搜图
ES vs Milvus vs PG vector :LLM时代的向量数据库选型指南
Embedding无敌，是做文档RAG最大的幻觉（含LangExtract+Milvus教程）
Word2Vec、 BERT、BGE-M3、LLM2Vec，embedding模型选型指南
