So führen Sie eine Migration von Qdrant zur Actian VectorAI-Datenbank durch

Wenn Ihre Vektordatenbank Workload auf 10 Millionen Vektoren oder mehr angewachsen ist und die Leistung von abfragen zum Engpass geworden ist, lohnt es sich, eine Migration von Qdrant zu Actian VectorAI DB in Betracht zu ziehen. In einem veröffentlichten Benchmark-Test mit 10 Millionen Vektoren und 768-dimensionalen Einbettungen auf identischer Hardware erzielte VectorAI DB 745,2 Abfragen pro Sekunde (QPS) – das ist 32-mal schneller als Qdrant und 22-mal schneller als Milvus. Für Teams, die im Produktionsmaßstab durch Durchsatz und Latenz eingeschränkt sind, sind diese Unterschiede erheblich.

Das bedeutet jedoch nicht, dass jeder Qdrant- Deployment -Nutzer migrieren sollte. Qdrant bleibt für viele selbst gehostete RAG-Workloads (Retrieval-Augmented Generation) eine starke Standardlösung. Qdrant kann Millionen von Vektoren unterstützen, und Fachleute aus der Community betrachten Qdrant weiterhin als eine der am einfachsten zu betreibenden „ produktionsbereit “-Vektordatenbanken. Wenn Ihr „ Datensatz “ unter 10 Millionen Vektoren bleibt, Ihre Latenzanforderungen bereits erfüllt sind und die Suchgenauigkeit Ihr Hauptanliegen ist, gibt es möglicherweise kaum einen Grund für einen Wechsel.

Dieser Artikel richtet sich an Teams, die sich in der umgekehrten Situation befinden. Wenn sich die Anzahl der „ Datensatz “ Ihrer Datenbank der 10-Millionen-Marke nähert, Ihre Obergrenze für Abfragen pro Sekunde (QPS) zu einem Engpass geworden ist oder Ihre p99-Latenz die Service-Level-Ziele nicht mehr erfüllt, führt Sie dieser Leitfaden durch die Abwägungen und den Migrationsprozess. Sie erfahren genau, in welchen Bereichen Qdrant nach wie vor die bessere Leistung bietet und wie Sie eine Sammlung von Qdrant zu VectorAI DB migrieren können, ohne dass es zu nennenswerten Unterbrechungen Ihrer Anwendung kommt.

Vergleichstabelle

Die Vergleichstabelle stellt die Ergebnisse von VectorAI DB und Qdrant unter festgelegten Bedingungen gegenüber:

Benchmark-Ergebnisse von VectorAI DB und Qdrant

Leistungsvergleiche

Benchmark-Konfiguration

• Datensatz: 10 Millionen Vektoren, 768 Dimensionen.
• Losgröße: 500.
• Hardware: Server mit 8 Kernen und 64 GB RAM sowie Client mit 8 Kernen und 32 GB RAM.
• Indexkonfiguration: Standard-Einstellungen für „Hierarchical Navigable Small World“ (HNSW) für beide Produkte.
• Abfrage- Workload: Benchmark zur seriellen Latenz, QPS-Benchmark unter Volllast und Messung der Wiederauffindbarkeit im Vergleich zur Referenzdatenbank.

Der Benchmark zeigt bei 10 Millionen Vektoren einen deutlichen Leistungsvorteil für VectorAI DB. VectorAI DB bietet einen etwa 32-mal höheren Durchsatz, eine mehr als fünfmal niedrigere p99-Latenz und ein schnelleres Laden von „ Datensatz “. Qdrant Local erzielt einen höheren Recall und ist damit die bessere Wahl, wenn die Präzision der Suchergebnisse gegenüber den Anforderungen an Durchsatz und Latenz Vorrang hat.

Methodik

Der Benchmark ist direkt auf Ihre „ Workload “ anwendbar, wenn Sie groß angelegte Vektorsuchen auf einem einzelnen Knoten durchführen und Wert auf den Durchsatz, die Latenz und die Abfragequalität von „ abfragen “ legen. Sollte sich Ihre Umgebung erheblich von den Testbedingungen unterscheiden, betrachten Sie die Ergebnisse eher als Anhaltspunkt und nicht als Vorhersage.

Der Benchmark verwendete eine „ Datensatz “ , die 10 Millionen Vektoren mit jeweils 768 Dimensionen enthielt. Sowohl VectorAI DB als auch Qdrant Local verarbeiteten denselben „ Datensatz “ auf identischer Hardware. Die Testumgebung bestand aus einem 8-Kern-Server mit 64 GB RAM, auf dem die Datenbank gehostet wurde, und einem 8-Kern-Client-Rechner mit 32 GB RAM, der den „ abfragen “Workload generierte. Der Test verwendete zudem eine Batchgröße von 500.

Um einen fairen Vergleich zu gewährleisten, wurde bei beiden Produkten die Standardkonfiguration des HNSW-Index (Hierarchical Navigable Small World) verwendet. Es wurden weder individuelle Anpassungen noch Parameteroptimierungen oder herstellerspezifische Leistungsanpassungen vorgenommen. Ziel war es, das Verhalten im Standardzustand zu vergleichen und nicht die Grenzen der einzelnen Systeme nach umfangreicher Feinabstimmung zu ermitteln.

Im Rahmen des Benchmarks wurden vier Kennzahlen bewertet:

• Abfragen pro Sekunde (QPS) unter voller Last von „ abfragen “.
• p95 – Latenz bei der seriellen „ abfragen “.
• S. 99: Latenz bei der seriellen „ abfragen “.
• Recall, gemessen anhand eines Ground-Truth- Datensatz.

Der Benchmark erfasste zudem die Ladedauer von „ Datensatz “, d. h. die Zeit, die benötigt wird, um die gesamte „ Datensatz “ einzulesen und den Status „ produktionsbereit “ zu erreichen.

Was diese Methodik nicht abdeckt

Bevor Sie die Ergebnisse auf Ihre Infrastruktur anwenden, sollten Sie drei wichtige Einschränkungen beachten:

• Der Benchmark misst nicht den Durchsatz bei gleichzeitigen Schreibvorgängen.
• Der Benchmark bewertet keine verteilten oder Multi-Node-Bereitstellungen.
• Der Benchmark wertet keine Workloads unter 10 Millionen Vektoren aus.

Diese Einschränkungen sind von Bedeutung, da viele produktive RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) unterhalb der hier getesteten Größenordnung von 10 Millionen Vektoren arbeiten. Relativ kleine Implementierungen können Millionen von Vektoren auf bescheidener Hardware effizient verarbeiten. Falls Ihr Workload in diese Kategorie fällt, könnte der Benchmark die praktischen Nutzen der Migration überbewerten. Falls Ihr Datensatz bereits fast 10 Millionen Vektoren umfasst und weiter wächst, liefern die Ergebnisse eine wesentlich genauere Annäherung an das Verhalten in der Praxis.

Der Kompromiss beim Rückruf

Wenn die Qualität der Trefferausgabe für Sie im Vordergrund steht, schneidet Qdrant Local in diesem Benchmark besser ab. Bei 10 Millionen Vektoren und 768 Dimensionen erreichte Qdrant Local einen Recall-Wert von 0,9985, während VectorAI DB einen Wert von 0,9882 erzielte.

Dieser Unterschied ist von Bedeutung, da der Recall angibt, wie oft eine Vektordatenbank im Vergleich zu einer Referenz-Ergebnismenge die richtigen Nachbarn zurückgibt. Ein höherer Recall bedeutet, dass bei der Abfrage weniger relevante Ergebnisse übersehen werden. In Anwendungsfällen, in denen das Übersehen eines Dokuments erhebliche Konsequenzen hat, kann bereits ein relativ geringer Unterschied beim Recall den Auswahlprozess der Datenbank beeinflussen.

Beispiele hierfür sind:

• Medizinische Informationsabruf Aufzeichnung en, bei denen ein unvollständiger Kontext nachfolgende Entscheidungen beeinflussen kann.
• Plattformen für die Beweisaufnahme, bei denen fehlende Dokumente zu Compliance- und Risikoproblemen führen.
• Unternehmensweite Wissenssysteme, bei denen Genauigkeit wichtiger ist als das Antwortvolumen.
• Anwendungen für Forschung und wissenschaftliche Recherche, bei denen der Schwerpunkt auf einer umfassenden Informationsgewinnung liegt.

Die richtige Entscheidung hängt davon ab, welche Einschränkung Ihr System am stärksten beeinträchtigt. Wenn Ihre Nutzer unter langsamen Abrufzeiten, verfehlten Service-Level-Zielen oder Durchsatzengpässen bei großem Datenvolumen leiden, können die Leistungsgewinne die geringere Trefferquote möglicherweise aufwiegen. Wenn die Trefferquote die wichtigste Anforderung ist und Ihr aktuelles Daten abfragen svolumen überschaubar bleibt, kann die höhere Trefferquote von Qdrant Local dafür sprechen, bei dieser Plattform zu bleiben.

Wann sollte die Migration erfolgen?

Sie sollten von Qdrant auf VectorAI DB umsteigen, wenn Durchsatz und Latenz zu den wichtigsten Engpässen in Ihrer Vektorsuch-Infrastruktur geworden sind. Wenn Kennzahlen wie QPS und Latenz sich direkt auf Ihre Benutzererfahrung bei der „ Nutzer “ oder auf Ihre Service-Level-Ziele auswirken, ist eine Migration eine sinnvolle Option.

Erwägen Sie eine Migration, wenn eine oder mehrere der folgenden Bedingungen zutreffen:

• Ihre Anwendung hat unter Produktionslast die QPS-Obergrenze von Qdrant erreicht.
• Ihre P99-Latenz überschreitet die Anforderungen Ihrer Service-Level-Vereinbarung (SLA).
• Die Anzahl der Vektoren in Ihrem „ Datensatz “ nähert sich der 10-Millionen-Marke oder hat diese bereits überschritten.
• Ihr prognostiziertes Wachstum wird dazu führen, dass die „ Datensatz “ innerhalb der nächsten 12 bis 24 Monate auf mehrere zehn Millionen Vektoren anwachsen wird.
• Der Abfragedurchsatz und die Antwortzeit sind wichtiger als das Erreichen eines möglichst hohen Recall-Werts.

Sie sollten in Erwägung ziehen, bei Qdrant zu bleiben, wenn:

• Die Rückrufgenauigkeit ist Ihre wichtigste Anforderung.
• Ihr „ Datensatz “ liegt weiterhin unter 10 Millionen Vektoren, wobei kein nennenswertes Wachstum zu erwarten ist.
• Ihre derzeitige Latenz entspricht bereits den geschäftlichen Anforderungen.
• Ihr Team hat erheblich in Qdrant-spezifische Tools, Arbeitsabläufe und betriebliche Prozesse investiert.
• Der für die Migration erforderliche technische Aufwand überwiegt die zu erwartenden Leistungssteigerungen.

Entscheidungsflussdiagramm

So führen Sie die Migration durch

Die Migration von Qdrant zur VectorAI-Datenbank erfolgt über eine übersichtliche Pipeline:

• In Qdrant importieren.
• Aus Qdrant exportieren.
• Erstellen Sie eine VectorAI-DB-Sammlung.
• Erstellen Sie ein Migrationsskript.
• Migration überprüfen.

Das Ziel besteht darin, Ihre Vektoren und Payloads zu verschieben, ohne die Semantik Ihrer Anwendung zu verändern, und gleichzeitig die Leistung von „ abfragen “ im großen Maßstab zu verbessern.

Schritt 1: Daten in Qdrant einlesen

Bevor die Migration beginnen kann, benötigen Sie zunächst eine mit Daten gefüllte Qdrant-Sammlung. In dieser Phase wird eine lokale Umgebung eingerichtet, in der sowohl Qdrant als auch VectorAI DB mithilfe von Docker Compose ausgeführt werden.

Erstellen Sie eine Datei „docker-compose.yml“, um beide Vektordatenbanken zu installieren:

services:

 vectorai:

   image: actian/vectorai:latest

   platform: linux/amd64

   container_name: vectorai_db

   ports:

    - "6573:6573" # REST

    - "6574:6574" # gRPC

   volumes:

     # vector data persists across restarts

    - ./data:/var/lib/actian-vectorai

   environment:

    - VECTORAI_LOG_LEVEL=info

    - ACTIAN_VECTORAI_ACCEPT_EULA=YES

   restart: unless-stopped

 qdrant:

   image: qdrant/qdrant

   platform: linux/arm64

   container_name: qdrant

   ports:

    - "6333:6333"

   volumes:

    - ./qdrant_data:/qdrant/storage

Starten Sie beide Container, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

docker-compose up -d

Vergewissern Sie sich, dass beide Dienste ordnungsgemäß funktionieren, bevor Sie fortfahren:

Die Container starten

Als Nächstes initialisieren Sie Ihre „ Python “-Umgebung mithilfe von UV:

uv init .

Installieren Sie die Abhängigkeiten, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

uv add actian-vectorai-client requests qdrant-client

Erstellen Sie eine Datei namens „ingest_to_qdrant.py“:

import numpy as np

from qdrant_client import QdrantClient

from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct

QDRANT_HOST  = "localhost"

QDRANT_PORT  = 6333

COLLECTION   = "qdrant_actian_migration_collection"

DIMENSION    = 768

BATCH_SIZE   = 256

NUM_VECTORS  = 1_000

def generate_data(num: int, dim: int):

np.random.seed(42)

ids      = list(range(num))

vectors  = np.random.randn(num, dim).astype(np.float32).tolist()

payloads = [

{

"source":   f"doc_{i:06d}",

"category": ["electronics", "clothing", "food"][i % 3],

"in_stock": i % 2 == 0,

}

for i in range(num)

]

return ids, vectors, payloads

def batch(lst, size):

for i in range(0, len(lst), size):

yield lst[i : i + size]

def main():

client = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

existing = [c.name for c in client.get_collections().collections]

if COLLECTION in existing:

print(f"Collection '{COLLECTION}' already exists — skipping creation.")

else:

client.create_collection(

collection_name=COLLECTION,

vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.COSINE),

)

print(f"Collection '{COLLECTION}' created (dim={DIMENSION}, distance=COSINE).")

ids, vectors, payloads = generate_data(NUM_VECTORS, DIMENSION)

print(f"Prepared {len(ids)} vectors for ingestion.")

total = 0

for id_batch, vec_batch, pay_batch in zip(

batch(ids, BATCH_SIZE),

batch(vectors, BATCH_SIZE),

batch(payloads, BATCH_SIZE),

):

points = [

PointStruct(id=i, vector=v, payload=p)

for i, v, p in zip(id_batch, vec_batch, pay_batch)

]

client.upsert(

collection_name=COLLECTION,

points=points,

wait=True,

)

total += len(points)

print(f"  Upserted {total}/{len(ids)} vectors…")

count = client.count(COLLECTION).count

print(f"\nDone. Qdrant reports {count} vectors in '{COLLECTION}'.")

if __name__ == "__main__":

main()

Diese Datei erstellt eine Sammlung namens „qdrant_actian_migration_collection“, sofern diese noch nicht vorhanden ist, generiert 1.000 synthetische 768-dimensionale Vektoren zusammen mit den zugehörigen „ Metadaten “ und lädt diese in Chargen von jeweils 256 mithilfe von „upsert“-Operationen in Qdrant hoch. Während des gesamten Vorgangs wird der Fortschritt der Dateneingabe angezeigt, und sobald alle Vektoren geladen sind, wird der Vorgang überprüft, indem die Gesamtzahl der in der Sammlung gespeicherten Vektoren abgefragt und ausgegeben wird.

Führen Sie das Skript wie folgt aus:

uv run ingest_to_qdrant.py

Das Ergebnis lautet:

Daten in die Qdrant-Sammlung einlesen

Schritt 2: Daten aus Qdrant exportieren

Nach der Datenerfassung besteht der nächste Schritt darin, eine konsistente Momentaufnahme Ihrer „ Datensatz “ aus Qdrant zu extrahieren.

Erstellen Sie eine Datei export_from_qdrant.py: 

import json

from qdrant_client import QdrantClient

QDRANT_HOST = "localhost"

QDRANT_PORT = 6333

COLLECTION  = "qdrant_actian_migration_collection"

OUTPUT_FILE = "qdrant_export.json"

BATCH_SIZE  = 256

client = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

records = []

offset  = None

while True:

batch, next_offset = client.scroll(

collection_name=COLLECTION,

limit=BATCH_SIZE,

offset=offset,

with_vectors=True,

with_payload=True,

)

for record in batch:

records.append({

"id":      record.id,

"vector":  record.vector,

"payload": record.payload,

})

print(f"Exported {len(records)} vectors…")

if next_offset is None:

break

offset = next_offset

with open(OUTPUT_FILE, "w") as f:

json.dump(records, f)

print(f"Done. {len(records)} records written to {OUTPUT_FILE}")

Dieses Skript führt einen vollständigen Export der Daten aus einer Qdrant-Vektordatenbank-Sammlung durch. Es stellt eine Verbindung zur Datenbank her, liest alle gespeicherten Datensätze in überschaubaren Stapeln ein, erfasst für jeden „ Aufzeichnung“ die Kennung, die Vektor-Einbettung und die „ Metadaten “ und sammelt diese im Arbeitsspeicher.

Führen Sie das Skript wie folgt aus:

uv run export_from_qdrant.py

Sie erhalten die in der Abbildung gezeigte Ausgabe:

Daten aus Qdrant exportieren

Nachdem die gesamte Sammlung verarbeitet wurde, werden die exportierten Daten in einer JSON-Datei (qdrant_export.json) in Ihrem aktuellen Arbeitsverzeichnis gespeichert.

Schritt 3: Eine VectorAI-DB-Sammlung erstellen

Bevor Sie Daten importieren, müssen Sie das Zielsystem vorbereiten.

Erstellen Sie eine Datei create_collection.py:

from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance

VECTORAI_HOST = "localhost:6574"

COLLECTION    = "qdrant_actian_migration_collection"

DIMENSION     = 768

with VectorAIClient(VECTORAI_HOST) as client:

info = client.health_check()

print(f"Connected to {info['title']} v{info['version']}")

client.collections.create(

"qdrant_actian_migration_collection",

vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.Cosine)

)

print("Collection 'qdrant_actian_migration_collection' created successfully")


This code connects to a local VectorAI DB server, verifies the connection with a health check, and then creates a new vector collection named qdrant_actian_migration_collection configured to store 768-dimensional vectors using cosine similarity for searches.

Führen Sie das Skript wie folgt aus:

uv run create_collection.py

Das Ergebnis sollte wie folgt aussehen:

VectorAI-DB-Sammlung erstellen

Schritt 4: Erstellen Sie das Migrationsskript

Sobald beide Systeme bereit sind, erstellen Sie ein Migrationsskript, das die beiden Formate miteinander verbindet.

Erstellen Sie eine Datei migrate.py:

import json

from qdrant_client import QdrantClient

from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance, PointStruct, exceptions

QDRANT_HOST   = "localhost"

QDRANT_PORT   = 6333

VECTORAI_HOST = "localhost:6574"

COLLECTION    = "qdrant_actian_migration_collection"

DIMENSION     = 768

BATCH_SIZE    = 256

qdrant = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

with VectorAIClient(VECTORAI_HOST) as vectorai:

# Create collection, skip if it already exists

try:

vectorai.collections.create(

COLLECTION,

vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.Cosine)

)

print(f"Collection '{COLLECTION}' created in VectorAI DB")

except exceptions.CollectionExistsError:

print(f"Collection '{COLLECTION}' already exists — skipping creation.")

# Stream all points from Qdrant and insert in batches

offset = None

total  = 0

while True:

records, next_offset = qdrant.scroll(

collection_name=COLLECTION,

limit=BATCH_SIZE,

offset=offset,

with_vectors=True,

with_payload=True,

)

if not records:

break

points = [

PointStruct(id=r.id, vector=r.vector, payload=r.payload)

for r in records

]

vectorai.points.upsert(COLLECTION, points)

total  += len(points)

offset  = next_offset

print(f"Migrated {total} vectors…")

if next_offset is None:

break

count = vectorai.points.count(COLLECTION)

print(f"Migration complete. VectorAI DB count: {count} (Qdrant exported: {total})")

Dieses Skript führt eine Massenmigration von Vektordaten aus einer Qdrant-Sammlung in eine Actian VectorAI-Sammlung durch. Es führt folgende Schritte aus:

• Stellt eine Verbindung sowohl zu Qdrant als auch zu Actian VectorAI her: Stellt sicher, dass die Zielsammlung in VectorAI vorhanden ist, und legt sie gegebenenfalls an.
• Liest Vektoren, IDs und zugehörige „ Metadaten “ aus Qdrant in Stapeln ein.
• Fügt jede Datencharge in die VectorAI-Sammlung ein.
• Verfolgt und zeigt den Fortschritt der Migration an, während die Datensätze übertragen werden.
• Der Vorgang läuft so lange weiter, bis alle Daten aus Qdrant kopiert wurden.
• Überprüft die Migration durch Zählen der in VectorAI gespeicherten Vektoren.
• Zeigt eine abschließende Übersicht an, in der die Anzahl der aus Qdrant exportierten Datensätze mit der Anzahl der in VectorAI gespeicherten Datensätze verglichen wird.

Führen Sie das Skript wie folgt aus:

uv run migrate.py

Daten von Qdrant in die VectorAI-Datenbank migrieren

Schritt 5: Überprüfung der Migration

Überprüfen Sie nach der Datenübertragung, ob die Daten in Ihrer VectorAI-Datenbank mit Ihren Daten in Qdrant übereinstimmen. In diesem Schritt überprüfen Sie zwei wichtige Eigenschaften:

• Datenvollständigkeit (die Vektoranzahlen stimmen systemübergreifend überein)
• Grundlegende Korrektheit der Dateneingabe (keine fehlenden oder unvollständigen Schreibvorgänge)

Das Validierungsskript vergleicht beide Datenbanken direkt, indem es deren gespeicherte Vektoranzahlen abfragt.

Erstellen Sie eine Datei verify_migration.py:

"""
verify_migration.py

Verifies migration completeness between Qdrant and VectorAI DB by:

1. Comparing total vector counts
2. Sample-checking vector values and payloads for a subset of IDs
3. Flagging any mismatches in values, payloads, or missing records

Prerequisites:

pip install qdrant-client actian-vectorai numpy

Usage:

python verify_migration.py

"""

import random

import numpy as np

from qdrant_client import QdrantClient

from actian_vectorai import VectorAIClient

QDRANT_HOST   = "localhost"

QDRANT_PORT   = 6333

VECTORAI_HOST = "localhost:6574"

COLLECTION    = "qdrant_actian_migration_collection"

SAMPLE_SIZE   = 200      # number of random IDs to spot-check

TOLERANCE     = 1e-6     # floating point tolerance for vector value comparison

print("=" * 60)

print("Migration Verification")

print("=" * 60)

qdrant = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

# ── 1. Count comparison ───────────────────────────────────────

qdrant_count = qdrant.count(COLLECTION).count

print(f"\n[1] Vector counts")

print(f"    Qdrant   → {qdrant_count:,} vectors")

with VectorAIClient(VECTORAI_HOST) as vectorai:

    vectorai_count = vectorai.points.count(COLLECTION)

    print(f"    VectorAI → {vectorai_count:,} vectors")

    if qdrant_count == vectorai_count:

        print(f"    ✓ Counts match ({qdrant_count:,})")

        print(f"    Note: matching counts confirm no vectors were lost or")

        print(f"    duplicated, but do not verify vector values or payloads.")

    else:

        diff = abs(qdrant_count - vectorai_count)

        print(f"    ✗ Count mismatch — {diff:,} vectors missing or duplicated.")

        print(f"    Re-run migrate.py before proceeding with sample checks.")

    # ── 2. Sample vector and payload check ───────────────────────

    print(f"\n[2] Sample check ({SAMPLE_SIZE} random IDs)")

    print(f"    Scrolling Qdrant to collect candidate IDs...")

    # Collect IDs only — memory-safe at 10M+ vectors

    all_ids = []

    offset  = None

    BATCH   = 1000

    while True:

        records, next_offset = qdrant.scroll(

            collection_name=COLLECTION,

            limit=BATCH,

            offset=offset,

            with_vectors=False,

            with_payload=False,

        )

        all_ids.extend(r.id for r in records)

        if next_offset is None:

            break

        offset = next_offset

    print(f"    Collected {len(all_ids):,} IDs from Qdrant.")

    sample_ids = random.sample(all_ids, min(SAMPLE_SIZE, len(all_ids)))

    # Fetch sampled records from both sides

    qdrant_records = qdrant.retrieve(

        collection_name=COLLECTION,

        ids=sample_ids,

        with_vectors=True,

        with_payload=True,

    )

    qdrant_map = {r.id: r for r in qdrant_records}

    # with_vectors=True required — VectorAI DB returns vectors=None by default

    vectorai_records = vectorai.points.get(COLLECTION, sample_ids, with_vectors=True)

    vectorai_map     = {r.id: r for r in vectorai_records}

    # Compare

    missing_in_vectorai = []

    payload_mismatches  = []

    vector_mismatches   = []

    for rid in sample_ids:

        if rid not in vectorai_map:

            missing_in_vectorai.append(rid)

            continue

        q = qdrant_map[rid]

        v = vectorai_map[rid]

        # Payload check

        if q.payload != v.payload:

            payload_mismatches.append(rid)

        # Vector value check — Qdrant uses .vector, VectorAI DB uses .vectors

        q_vec = np.array(q.vector,  dtype=np.float32)

        v_vec = np.array(v.vectors, dtype=np.float32)

        if not np.allclose(q_vec, v_vec, atol=TOLERANCE):

            vector_mismatches.append(rid)

    print(f"\n    Results across {len(sample_ids)} sampled vectors:")

    if not missing_in_vectorai:

        print(f"    ✓ All {len(sample_ids)} sampled IDs present in VectorAI DB")

    else:

        print(f"    ✗ {len(missing_in_vectorai)} IDs missing in VectorAI DB: "

              f"{missing_in_vectorai[:10]}")

    if not vector_mismatches:

        print(f"    ✓ All {len(sample_ids)} sampled vectors match "

              f"within tolerance ({TOLERANCE})")

    else:

        print(f"    ✗ {len(vector_mismatches)} vector value mismatches: "

              f"{vector_mismatches[:10]}")

    if not payload_mismatches:

        print(f"    ✓ All {len(sample_ids)} sampled payloads match")

    else:

        print(f"    ✗ {len(payload_mismatches)} payload mismatches: "

              f"{payload_mismatches[:10]}")

    # ── 3. Final verdict ──────────────────────────────────────────

    print("\n" + "=" * 60)

    all_clear = (

        qdrant_count == vectorai_count

        and not missing_in_vectorai

        and not vector_mismatches

        and not payload_mismatches

    )

    if all_clear:

        print(f"✓ Migration verified. Counts match, vectors and payloads")

        print(f"  are consistent across {SAMPLE_SIZE} sampled records.")

        print(f"  Note: this is a statistical check, not an exhaustive scan.")

        print(f"  Increase SAMPLE_SIZE for higher confidence on large datasets.")

    else:

        print(f"✗ Verification failed. Re-run migrate.py to fix missing or")

        print(f"  mismatched vectors before switching production traffic.")

    print("=" * 60)

Dieses Skript führt eine mehrstufige Überprüfung zwischen Qdrant und der VectorAI-Datenbank durch:

1. Es vergleicht die Gesamtanzahl der Vektoren, um die strukturelle Vollständigkeit zu überprüfen.
2. Es wählt IDs nach dem Zufallsprinzip aus und überprüft, ob alle Datensätze in beiden Systemen vorhanden sind.
3. Es vergleicht Vektorwerte anhand einer numerischen Toleranz, um Abweichungen bei der Einbettung zu erkennen.
4. Es überprüft die Nutzdaten- Beständigkeit en in beiden Datenbanken.

Wenn die Zählwerte übereinstimmen und die Stichprobendatensätze konsistent sind, gilt die Migration als statistisch validiert. Werden Unstimmigkeiten festgestellt, meldet das Skript fehlende Vektoren, Inkonsistenzen bei den Nutzdaten oder Vektorabweichungen noch vor der Umstellung auf die Produktionsumgebung.

Wenn die Zahlen nicht übereinstimmen, gibt das Skript die genaue Differenz an. In diesem Fall sollten Sie den Migrationsprozess für den fehlenden Batch-Bereich erneut ausführen, bevor Sie fortfahren.

Führen Sie das Skript wie folgt aus:

uv run verify_migration.py

Datenmigration überprüfen

Wann eine Migration nicht sinnvoll ist

Qdrant ist die bessere Wahl, wenn die Qualität der Suchergebnisse wichtiger ist als der Durchsatz und Ihr System noch nicht an seine Skalierungsgrenzen stößt. Sie sollten keine Migration vornehmen, wenn Ihr „ Datensatz “ unter 10 Millionen Vektoren bleibt und Ihre „ abfragen “-Last innerhalb des Betriebsbereichs von Qdrant liegt. Unter diesen Bedingungen bietet der höhere Recall-Wert von Qdrant eine genauere Suche nach dem nächsten Nachbarn als die von VectorAI DB, was für Workloads entscheidend ist, bei denen das Fehlen relevanter Kontexte nicht akzeptabel ist.

Bleiben Sie bei Qdrant, wenn Ihre Anwendung Präzision vor Geschwindigkeit priorisiert, insbesondere in Bereichen wie der juristischen Recherche, der medizinischen Informationssuche oder in Systemen mit hohen Compliance-Anforderungen. Sie sollten eine Migration ebenfalls vermeiden, wenn Ihr Team bereits tief in das SDK, die operativen Tools und die „ Deployment “-Workflows von Qdrant integriert ist und die technischen Kosten der Migration die Leistungsgewinne überwiegen.

VectorAI DB ist die bessere Wahl, wenn Ihr System an die Grenzen der nachhaltigen QPS stößt, die p99-Latenz die Anforderungen von SLA überschreitet oder Ihr Datensatz sich bei anhaltendem Wachstum der 10-Millionen-Vektor-Marke nähert. Bei der Entscheidung geht es nicht um die Leistungsfähigkeit, sondern darum, welche Einschränkung für Ihr Workload ausschlaggebend ist.

Zum Abschluss

In diesem Artikel haben wir Qdrant und VectorAI DB bei umfangreichen Vektor-Workloads miteinander verglichen. Wir haben untersucht, wie sich beide Systeme unter identischen Bedingungen verhalten, in welchen Bereichen sie jeweils gute Leistungen erbringen und wo ihre Vor- und Nachteile in Produktionsumgebungen zum Tragen kommen.

Außerdem haben wir den gesamten Migrationsprozess von Qdrant zu VectorAI DB durchlaufen – von der ersten Datenerfassung und dem Export bis hin zur Validierung der abgeschlossenen Migration. Das Ziel bestand darin, nicht nur aufzuzeigen, wann ein Wechsel sinnvoll ist, sondern auch, wie man ihn sicher durchführt, wenn die Leistung zum entscheidenden Engpass wird.

Die Entscheidung hängt letztendlich von Ihren Anforderungen an die Abfrage von „ Workload “ ab – insbesondere bei großem Datenvolumen – und davon, wie Sie die Abfragegenauigkeit gegen die Systemleistung abwägen.

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Über den Autor

Über Tahiya Chowdhury

Tahiya Chowdhury ist Produktmanagerin für Actian Zen und VectorAI DB und leitet dort die Strategie für die branchenweit leistungsstärkste Edge-Datenplattform. Auf der Grundlage ihrer Erfahrungen bei MongoDB und Goldman Sachs hat sich Tahiya auf die Entwicklung von Produkten spezialisiert, die die Schnittstelle zwischen den Anforderungen großer Unternehmen und der Arbeitsgeschwindigkeit moderner Entwickler bilden. Ihr großes Anliegen ist es, die Komplexität der Dateninfrastruktur zu reduzieren und Entwicklungsteams dabei zu unterstützen, schneller vom Prototyp zur Produktion zu gelangen.