Ist Actian VectorAI DB die beste schlanke Alternative zu Milvus?

Der entscheidende Faktor zwischen Milvus und Actian VectorAI DB ist die Komplexität des Betriebs. Milvus bietet Lite- und Standalone-Modi für die Entwicklung und kleine Workloads. Für den Einsatz in der Produktion ist in der Regel die verteilte Architektur erforderlich. Das bedeutet: Kubernetes, etcd, Objektspeicher wie MinIO und eine Nachrichtenwarteschlange, bevor das System auch nur eine einzige abfragen bearbeiten kann. Produktionscluster umfassen die Bereitstellung von Dutzenden von Pods und erfordern Hunderte von Konfigurationsparametern.

VectorAI DB wird als einzelner Docker-Container ohne externe Abhängigkeiten bereitgestellt und läuft ohne Internetzugang. Dieses Modell eignet sich für Air-Gapped- und Edge-Umgebungen sowie für Entwicklungsteams, die keinenCluster betreiben können oder wollen. Es beseitigt Komplexitätsbarrieren und funktioniert innerhalb bestehender Rahmenbedingungen.

Der folgende Vergleich konzentriert sich speziell auf Deployment in der Produktion: operative Komplexität, Infrastrukturanforderungen und das Verhalten der einzelnen Systeme in eingeschränkten oder selbst gehosteten Umgebungen.

TL;DR

Diese Tabelle fasst die Unterschiede zwischen Milvus und VectorAI DB in den wichtigsten Bereichen zusammen. 

Warum die betriebliche Komplexität der entscheidende Faktor ist

Die Komplexität des Betriebs von Milvus wird im Produktionsmaßstab besonders deutlich. Das System unterstützt zwar eine flexible Skalierung von Rechenleistung und Speicher, doch hängt diese Flexibilität in der Praxis von einem vollständig verteilten Stack ab. Die Teams müssen Kubernetes, etcd, externen Objektspeicher wie MinIO und eine Nachrichtenwarteschlange betreiben, bevor das System Vektor-Workloads im Produktionsverkehr zuverlässig verarbeiten kann.

Im großen Maßstab bedeutet dies die Koordination mehrerer Dienste, ein regelmäßiges Konfigurationsmanagement und eine Verantwortung für die Infrastruktur, die über die Datenbank selbst hinausgeht. Dies steht im Einklang mit der vom Milvus-Team selbst gewählten Positionierung des Systems alsCloud undCloud“, wobei Kubernetes verwaltete Plattformen den primären Deployment bilden.

Architekturvergleich zwischen Milvus Distributed (links) und Actian VectorAI DB (rechts)

VectorAI DB umgeht diese operative Ebene, indem es Deployment einer einzigen Docker-Laufzeitumgebung zusammenfasst. Anstatt zusätzliche Infrastrukturkomponenten einzuführen, läuft es als in sich geschlossene Einheit, die Teams direkt auf vorhandener Hardware bereitstellen können. Dieser Ansatz verlagert den Schwerpunkt weg von der Verwaltung verteilter Systeme hin zur direkten Ausführung in eingeschränkten Umgebungen, in denen Infrastrukturunterstützung nur begrenzt verfügbar oder gar nicht vorhanden ist.

Leistung bei 1 Million Vektoren

Im April 2026 führten wir einen Benchmark-Vergleich durch, bei dem wir untersuchten, wie Actian VectorAI DB und Milvus architektonische Unterschiede in den Rohdurchsatz umsetzen. Die Tests wurden auf identischer, selbst gehosteter Hardware unter Verwendung eines Datensatz einer Million Vektoren mit 768 Dimensionen durchgeführt.

Die Ergebnisse zeigen, dass Milvus einen etwas höheren Recall erzielt, während Actian VectorAI DB bei der Indexerstellung und abfragen eine höhere Betriebseffizienz und abfragen aufweist.

Benchmark-Ergebnisse

• Abfragen pro Sekunde (QPS): Actian VectorAI erreichte 1.040 QPS und übertraf damit Milvus (302,7 QPS) um den Faktor 3,4.
• Erinnerung: Milvus (0,9983) lag bei der Abrufgenauigkeit knapp vor Actian VectorAI DB (0,9948).
• Ladedauer: Actian VectorAI DB lud den Index in 1.242 Sekunden, was einer Reduzierung um 73 % gegenüber den 4.680 Sekunden entspricht, die Milvus benötigte.
• Serielle Latenz (p99): Actian verzeichnete eine Latenz im 99. Perzentil von 12,7 ms, während Milvus 13,7 ms verzeichnete.
• Serielle Latenz (p95): Actian behielt seine Führung mit einer p95-Latenz von 11,3 ms gegenüber 12,4 ms bei Milvus.

Benchmark-Statistiken

Bei diesen Tests wurde VectorAI DB mit einer Standard-Milvus-Konfiguration verglichen und nicht mit Milvus Distributed. Die Testbedingungen umfassten keine Daten für Milvus v3.0 oder Milvus 2.6 mit RaBitQ, da diese Versionen für diese spezifischen Benchmarks nicht verfügbar waren.

Diese ersten Benchmark-Ergebnisse von VectorAI DB spiegeln die reine Leistung wider, ohne herstellerspezifische Optimierungen wie Segmentkomprimierung oder Quantisierung. Während Milvus beim Recall einen leichten Vorsprung hat, sind die Skalierungseigenschaften von VectorAI DB robuster. In umfangreicheren Tests mit 10 Millionen Vektoren behielt VectorAI DB 72 % seines Durchsatzes bei. Zwar verbessert eine Optimierung die Ergebnisse auf beiden Seiten, doch deuten diese Unterschiede in den Basiswerten auf eine hohe Skalierungseffizienz bei Produktions-Workloads hin, ohne den Overhead eines verteilten Cluster mit sich zu bringen. Das Team validiert die Ergebnisse weiterhin in vollständig optimierten Umgebungen.

Wenn Milvus bei der Vektorsuche im Vorteil ist

Entscheiden Sie sich für Milvus, wenn Skalierbarkeit und architektonische Flexibilität unverzichtbar sind. Bei großem Umfang wird sein verteiltes Design zu einer Stärke, die eine horizontale Skalierung über Rechen- und Speicherebenen hinweg ermöglicht.

Milvus ist die bessere Wahl, wenn Teams bei der Einführung ihrer Maschinelles Lernen für Maschinelles Lernen eine umfassende SDK-Abdeckung benötigen. Dank der Unterstützung von Python, Java, Go, Node.js und C++ sowie ausgereifter Integrationen im gesamten ML-Ökosystem eignet es sich besonders gut für heterogene Entwicklungsumgebungen, in denen mehrere Sprachen und Frameworks nebeneinander zum Einsatz kommen.

Teams entscheiden sich auch für Milvus, wenn mehrere Indextypen eine zentrale Anforderung darstellen. Milvus unterstützt eine breite Palette von Indizierungsalgorithmen, darunter DiskANN, IVF-Varianten, RaBitQ und GPU-beschleunigte Optionen. Dies gibt Teams die Möglichkeit, bei der Verwaltung hochdimensionaler Vektordaten in Produktions-Workloads Kompromisse Performance Tuning Recall Performance Tuning .

Für Teams, die bereits mit Kubernetes arbeiten Kubernetes in einen Cloud Infrastruktur-Stack investiert haben, bietet Milvus ein etablierteres Open-Source-Ökosystem und eine größere Community für Vektordatenanwendungen. In Umgebungen, in denen Teams bereits verwalten Komplexität verwalten , dient Milvus als Grundlage für groß angelegte Systeme.

Betriebskosten im Produktionsmaßstab

Der finanzielle Aufwand für die Vektorsuche variiert erheblich je nach architektonischem Umfang der gewählten Plattform. Die Produktionskosten für Milvus hängen stark vom Deployment ab. Bei einer verwalteten Infrastruktur bietet Zilliz Cloud dedizierte Cluster ab 99 US-Dollar pro Gigabyte und Monat an. Alternativ fallen bei nutzungsbasierten Rechenmodellen 0,04 US-Dollar pro Gigabyte und Monat für Speicherplatz sowie zusätzliche Rechengebühren an.

Zwar ist die selbst gehostete Milvus-Lösung kostenlos, doch erfordert sie für große Speichervolumen erhebliche Hardware-Ressourcen. Diese versteckten Kosten in Bezug auf Datenvolumen, Infrastrukturmanagement und Speicherauslastung summieren sich in verteilten Umgebungen schnell zu erheblichen Betriebskosten.

Im Gegensatz dazu eliminiert VectorAI DB diesen betrieblichen Aufwand, indem Deployment einem einzigen Docker-Container zusammengefasst wird. Teams wickeln Deployment, die Optimierung und die laufende Wartung über eine einzige Laufzeitumgebung ab, anstatt über einen verteilten Stack. Für produktionsreife Umgebungen nutzt VectorAI DB ein kommerzielles Lizenzmodell, das sich entsprechend der Rechen- und Speicherleistung skaliert, die die Ein-Container-Engine verbraucht.

Actian VectorAI DB bietet eine Einstiegsstufe für ca. 417 US-Dollar pro Monat (jährliche Abrechnung) für bis zu eine Million Vektoren, die für kleine KI-Anwendungen konzipiert ist. Die Stufen reichen bis hin zu einer Enterprise-Stufe, die mehr als 10 Millionen Vektoren unterstützt. Für spezielle Einsatzszenarien sind zudem maßgeschneiderte Edge-Tarife verfügbar. Besuchen Sie die Preisseite von Actian VectorAI DB und nutzen Sie den interaktiven Kostenrechner, um die passende Stufe zu finden.

Reifegrad des Ökosystems und der Integration

Das Milvus-Ökosystem umfasst:

• SDKs für Python, Java, Go, Node.js und C++
• Native Integration mit LangChain, LlamaIndex und HuggingFace
• Über 15 Indizierungsmethoden für die Ähnlichkeitssuche

Der Support für VectorAI DB umfasst:

• Python JavaScript-SDKs.
• REST und SQL für komplexe Abfragen.
• Integration mit LangChain und LlamaIndex.

Zwar bestehen bei verschiedenen Datentypen Unterschiede im Reifegrad, doch bietet VectorAI DB eine Ähnlichkeitssuche über SQL an, wodurch die abfragen für Entwickler, die bereits mit relationalen Datenbanken arbeiten, vertraut bleibt.

Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie man eine Verbindung zu einer lokalen Milvus-Vektordatenbank herstellt.

from pymilvus import connections, Collection

# Connect to Milvus Standalone
connections.connect(
alias="default",
host="localhost",
port="19530"
)

# Load existing collection
collection = Collection("demo_collection")
collection.load()

# vector
query_vector = [0.01] * 768

# Perform vector search
results = collection.search(
data=[query_vector],
anns_field="embedding",
param={"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}},
limit=5
)

print(results)

Python snippet für Milvus

Dieser Code stellt eine Verbindung zu einem lokalen Milvus-Vektordatenbankserver her, der auf Port 19530 läuft, lädt eine vorhandene Sammlung namens Demo und führt eine Vektorähnlichkeitssuche durch. abfragen ist eine 768-dimensionale Einbettung, die zur Suche nach Vektoren verwendet wird, die im Einbettungsfeld gespeichert sind. Die Suche verwendet die L2-Metrik (euklidischer Abstand) mit nprobe=10, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Suche zu steuern. Die Funktion abfragen die fünf am besten passenden Vektoren aus der Sammlung abfragen .

from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance, PointStruct

with VectorAIClient("localhost:50051") as client:
# Health check
info = client.health_check()
print(f"Connected to {info['title']} v{info['version']}")

# Create collection
client.collections.create(
"demo_collection",
vectors_config=VectorParams(size=128, distance=Distance.Cosine),
)

# Insert points
client.points.upsert("demo_collection", [
PointStruct(id=1, vector=[0.1] * 128, payload={"name": "Widget"}),
PointStruct(id=2, vector=[0.2] * 128, payload={"name": "Gadget"}),
PointStruct(id=3, vector=[0.3] * 128, payload={"name": "Gizmo"}),
])

# Search
results = client.points.search("demo_collection", vector=[0.15] * 128, limit=5)
for r in results:
print(f"  id={r.id}  score={r.score:.4f}  payload={r.payload}")

Python snippet für die VectorAI-Datenbank

Dieser Code veranschaulicht die Verwendung von VectorAI DB zur Vektorspeicherung und Ähnlichkeitssuche. Zunächst wird eine Verbindung zu einem lokalen VectorAI DB-Server hergestellt, ein Zustandscheck durchgeführt und eine Sammlung angelegt, die für 128-dimensionale Vektoren unter Verwendung der Kosinus-Ähnlichkeit konfiguriert ist. Der Code fügt drei Beispielvektoren mit Metadaten in die Sammlung ein. Abschließend sucht der Code nach den Vektoren, die dem abfragen [0,15] * 128 am ähnlichsten sind, und gibt die übereinstimmenden IDs, Ähnlichkeitswerte und die zugehörigen Payload-Daten aus.

Ein Vergleich mit anderen Vektordatenbanken

Pinecone wird in erster Linie als Managed Service betrieben. Bei Deployment (Bring Your Own Cloud) Deployment die Datenebene innerhalb der Cloud des Kunden Deployment , während die Steuerungsebene weiterhin auf der Infrastruktur von Pinecone verbleibt. Für Teams, die eine vollständige lokale Kontrolle über beide Ebenen benötigen, könnte diese Aufteilung einschränkend sein.

Pinecone BYOC

Qdrant unterstützt das Self-Hosting mit geringeren betrieblichen Anforderungen als Milvus und ist nicht auf etcd oder MinIO angewiesen. Die Cloud Ebene Cloud privaten Cloud für die Vektorsuche erfordert eine Unternehmenslizenz. Dadurch ist Deployment Air-Gap Deployment für Teams mit knappem Budget Deployment realisierbar.

Weaviate ermöglicht das Selbsthosting über Docker oder Kubernetes einer übersichtlicheren Abhängigkeitskette für Vektordaten. Da sich der HNSW-Index vollständig im Arbeitsspeicher befinden muss, eignet er sich nicht für Umgebungen mit begrenzten Hardware-Ressourcen. Dieser Speicherbedarf gleicht den im Vergleich zu anderen Plattformen, die hybride Suche oder spezielle Schlüsselfunktionen anbieten, einfacheren architektonischen Fußabdruck aus.

ChromaDB arbeitet als Ein-Knoten-System ohne verteilte Architektur zur Verwaltung von Vektordaten. Damit ist es die schlankste Lösung in dieser Kategorie für Rapid Prototyping und erste Tests zur Vektorähnlichkeitssuche. Die Skalierbarkeit ist jedoch auf die Kapazität eines einzelnen Rechners begrenzt, was das Wachstum behindern könnte.

pgvector verursacht für Teams, die bereits PostgreSQL einsetzen, keinerlei zusätzlichen Betriebsaufwand. Es ermöglicht zwar eine effiziente Vektorsuche innerhalb bestehender relationaler Arbeitsabläufe, setzt jedoch eine vollständige Postgres-Instanz als Voraussetzung voraus. Aufgrund dieser Abhängigkeit kann es nicht als eigenständige, speziell für KI-Anwendungen entwickelte Engine eingesetzt werden.

Entscheidungsflussdiagramm zur Auswahl zwischen Milvus und VectorAI DB

Zum Abschluss

Milvus erfordert ein verteiltes System, um im Produktionsmaßstab zu arbeiten. VectorAI DB macht diese Ebene vollständig überflüssig und läuft als eigenständige Einheit innerhalb bestehender Rahmenbedingungen.

Für Teams, die den Betriebsaufwand bei der Verwaltung verteilter Systeme wie Milvus vermeiden möchten, bietet VectorAI DB eine optimierte Alternative. VectorAI DB läuft als eigenständige Einheit innerhalb der bestehenden Infrastruktur und reduziert so Deployment und den Betriebsaufwand, ohne abfragen zu beeinträchtigen.

Weitere Informationen finden Sie in der VectorAI DB-Dokumentation sowie GitHub Lager für Aktualisierungen und Details zur Implementierung.

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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.