Stand der Vektordatenbanken im 2. Quartal 2026

Die Entwicklung von Qdrant im Jahr 2026 zeigt, dass sich der Markt für Vektordatenbanken eher fragmentiert als dass er verschwindet.

Im Jahr 2025 erklärte Ashutosh Kulkarni, CEO von Elastic:„Vektordatenbanken sind eine Funktion. Sie werden niemals ein eigenständiges Geschäftsfeld darstellen.“Am 12. März 2026 nahm Qdrant in einer Serie-B-Finanzierungsrunde 50 Millionen US-Dollar ein, überschritt die Marke von 250 Millionen Downloads und veröffentlichte die Version 1.17. Bis Juni 2026 erreichte das Projekt 32.400 GitHub-Stars, gegenüber 27.000 im Dezember 2025. Research and Markets prognostiziert, dass der Markt für Vektordatenbanken von 3,73 Mrd. US-Dollar im Jahr 2026 auf 10,6 Mrd. US-Dollar bis 2032 wachsen wird, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,5 %. Eine aussterbende Kategorie bringt solche Zahlen nicht hervor.

Quartalsüberblick zum Wachstum

Ashutosh beschrieb einen echten Leistungsdruck, allerdings nur für einen Teil des Marktes. PostgreSQL mit pgvector bewältigt nun Workloads mit weniger als 50 Millionen Vektoren und senkt die Gesamtbetriebskosten (TCO) um 40–60 %. Die Indizes „Hierarchical Navigable Small World“ (HNSW) und „Inverted File Flat“ (IVFFlat) ermöglichen die „Approximate Nearest Neighbor“-Suche (ANN), während PostgreSQL die ACID-Konformität gewährleistet, die native Vektordatenbanken nicht bieten. Durch die Kombination von Stichwortsuche und datenbankinterner Vektorähnlichkeit in einem einzigen System entfällt die Notwendigkeit eines separaten Vektorspeichers. Das ist das Marktsegment, das Ashutosh mit seiner Argumentation treffend beschreibt.

Ab 50 Millionen Vektoren werden die Leistungsunterschiede sichtbar. pgvector speichert Einbettungen direkt in PostgreSQL-Tabellen. Ein Datensatz 1 Mio. (1.536-dimensionalen) Vektoren beansprucht allein für die Vektoren etwa 6 GB Speicherplatz, wobei die HNSW-Indizierung bei Standardeinstellungen weitere 3–4 GB hinzufügt. Die Indexerstellungszeit steigt mit jeder neuen Workload, und die Latenz steigt auf einer Instanz mit 1 TB RAM ab einer Marke von 10 Mio. Einbettungen von 50 ms auf 800 ms an.

Workloads im Milliardenbereich zeigen deutlich, was relationale Datenbanken ohne ständige Neukonfiguration, Quantisierung und Indizierung auf Festplatte nicht bewältigen können. TripAdvisor indiziert über 1 Milliarde multimodale Nutzer auf Qdrant. HubSpot nutzt Qdrant für seinen KI-Assistenten „Breeze“. Eine Allzweckdatenbank mit einem Vektordatentyp stößt bei dieser Größenordnung an ihre Grenzen.

Die „Death Narrative“-These und das Wachstum der Kategorie „Vektor-Datenbanken“ treffen im zweiten Quartal 2026 zu, beziehen sich jedoch auf unterschiedliche Bereiche desselben Marktes. Je nachdem, wo Sie auf der Skala Deployment Workload und Deployment angesiedelt sind, bestimmt dies, welches Argument für Ihre Infrastrukturentscheidungen in diesem Quartal maßgeblich ist.

Der Markt für Vektordatenbanken wächst. Die Frage ist, welches Segment die einzelnen Anbieter bedienen können.

Die Dreiteilungs-These: Ein Markt, der sich in drei Teile aufspaltet

Der Markt für Vektordatenbanken konsolidiert sich nicht zugunsten eines einzigen Anbieters. Es gibt drei parallele Unterscheidungen hinsichtlich Umfang, Workload und Deployment . Die meisten architektonischen Entscheidungen im Jahr 2026 führen zu falschen Ergebnissen, da die Teams lediglich die Anzahl der Vektoren berücksichtigen.

Dreiteilung des Marktes für Vektordatenbanken nach Umfang, Workload und Deployment

Skalierbarkeit: Wo Postgres überzeugt – und wo seine Grenzen liegen

Jeder große Cloud und jede traditionelle relationale Datenbank bietet mittlerweile reine Vektorsuche an. PostgreSQL verfügt über pgvector und pgvectorscale, Oracle über Database 26ai, Microsoft SQL Server hat einen Vektordatentyp hinzugefügt, Amazon RDS nutzt pgvector und Googles Cloud für MySQL bietet eine Ähnlichkeitssuche. Die jährlichen Entwicklerumfragen von Stack Overflow zeigen, dass PostgreSQL von 2023 bis 2025 den Spitzenplatz unter den Datenbanken belegte.

Bei weniger als 50 Millionen Vektoren unterstützt Postgres mit pgvector und pgvectorscale Produktions-Workloads, ohne dass eine separate Vektor-Engine erforderlich ist. Für Teams, die bereits mit Postgres arbeiten, lässt sich die Vektorsuche mit pgvector durch einen einzigen Befehl „CREATE EXTENSION vector;“ hinzufügen. TigerData hat pgvectorscale im Vergleich zu Qdrant am Datensatz mit 50 Millionen Einträgen (768 Dimensionen) getestet, wobei eine Recall-Rate von 99 % auf einer AWS-Instanz vom Typ r6id.4xlarge angestrebt wurde. pgvectorscale erzielte 471,57 Abfragen pro Sekunde (QPS) gegenüber 41,47 QPS bei Qdrant – ein 11-facher Durchsatzunterschied in einer Konfiguration mit einem einzigen Knoten.

Postgres lag beim Durchsatz vorn, doch Qdrant schnitt bei der p95-Latenz mit 36,73 ms gegenüber 60,42 ms bei pgvectorscale sowie bei der Indexerstellungszeit mit 3,3 Stunden gegenüber 11,1 Stunden besser ab. Wie Desmond Tan, unser Vice President of Engineering, es ausdrückt:

Bei einer Größenordnung von einer Milliarde Vektoren und unter strengen Latenzvorgaben reicht eine universelle Datenbank, die lediglich um einen Vektortyp erweitert wurde, nicht aus. Die größte Herausforderung war nie die Suche nach dem nächsten Nachbarn. Es geht vielmehr um die Betriebsgrenzen, wie beispielsweise die Stabilität der Trefferquote bei kontinuierlichen Aktualisierungen.

Speziell entwickelte Engines beschleunigen die Indexerstellung, sorgen für die Verteilung auf verschiedene Knoten, verwalten die Auslagerung verwalten und gewährleisten eine vorhersehbare p95-Latenz bei gleichzeitigen Schreibvorgängen, wie sie von Vektor-Workloads mit über 100 Millionen Datenpunkten gefordert werden. NVIDIA hat auf Milvus ein multimodales Data Mining aufgebaut, das über 10 Milliarden Sensordatenpunkte aus Testflotten indiziert, und dabei eine 30-fache Kostensenkung ohne architektonische Neugestaltung erreicht. Wenn Sie „autovacuum“ und „maintenance_work_mem“ so anpassen, dass der Recall stabil bleibt, Workload Ihre Workload Postgres mit pgvector bereits überholt.

Workload: KI-Agenten haben die Annahme der Leseoptimierung widerlegt

Für leseintensive RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation) wurden spezielle Vektordatenbanken aufgebaut. Im Jahr 2026 stellen KI-Agenten zehnmal mehr Abfragen als Menschen. Sie schreiben häufig und verursachen eine Überlastung der Indizes, Traffic-Spitzen sowie Multi-Tenancy-Druck, womit leseoptimierte Indizes nicht gut zurechtkommen. Wie ein Backend-Entwickler von eToro auf X schrieb,

Die Frage für 2026 lautet nicht mehr, welche Vektordatenbank man wählen soll. Es geht vielmehr darum, welche Abrufstrategie die Workload benötigt. Die meisten Produktionsausfälle entstehen dadurch, dass jedes Problem in dieselbe einfache „Abrufen-dann-Generieren“-Pipeline gezwängt wird.

Cloud bewältigen schreibintensive Workloads durch automatische Skalierung, native isolation auf Zeilenebene und Streaming. Doch auf dem Markt wird derzeit auch neu überdacht, ob die Datenbank Cloud in der Cloud angesiedelt sein sollte.

Deployment: Die Herausforderung, die Anbieter von Cloud Lösungen nicht bewältigen können

In Branchen, die mit sensiblen Daten umgehen, müssen Vektor-Einbettungen strenge Compliance-Standards gemäß Gesetzen wie dem EU-KI-Gesetz, Cloud , der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) erfüllen. Gartner prognostiziert, dass bis 2030 mehr als 75 % der Unternehmen in Europa und im Nahen Osten ihre virtuellen Workloads aufgrund geopolitischer Risiken zurückholen werden – gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2025. Cloud stellen Compliance-Zertifikate zur Verfügung, doch durch den Betrieb der Datenbank On-Premises Teams die direkte Kontrolle über Data Governance reduzieren die durch Cloud verursachten Single Points of Failure.

Die richtige Infrastruktur im 2. Quartal 2026 hängt von Ihrer Vektoranzahl, Ihrer betrieblichen Eignung und Deployment ab. Diese Tabelle zeigt Ihnen, wie Sie die richtige Entscheidung treffen können.

Pinecone: Das Paradoxon der Münze

Pinecone positioniert Nexus als die Agentenarchitektur, die RAG ablöst – gestützt auf einen einzigen internen Benchmark, den bisher niemand reproduzieren konnte. Dieser unbestätigte Test – und nicht die Markteinführung an sich – entscheidet darüber, ob Nexus in diesem Quartal in Ihre Agenteninfrastruktur gehört.

Der Umsatz von Pinecone sank von 27 Mio. US-Dollar im Jahr 2024 auf 14 Mio. US-Dollar im Jahr 2025, Notion verzeichnete hohe Abwanderungsraten, und „The Information“ berichtete im August 2025, dass das Unternehmen einen Verkauf in Erwägung ziehe. Neun Monate später, am 4. Mai 2026, brachten sie Nexus auf den Markt, ihre bislang ehrgeizigste Produkteinführung. Wenn Sie Vektor-Workloads auf Pinecone ausführen, ist diese Abfolge der Kontext, vor dem Sie Nexus bewerten.

Mit „Nexus“ versucht Pinecone, agentische KI einen Schritt nach vorne zu machen. Das System kombiniert einen Kontext-Compiler, der aus rohen Vektordatenbankinformationen Aufgabe Vektorartefakte erzeugt, mit einem modularen Retriever, der diese Artefakte mit feldspezifischen Zitaten und deterministischer Konfliktlösung bereitstellt. Ash Ashutosh, CEO von Pinecone, bezeichnete die Einführung als architektonischen Wandel:

RAG wurde für menschliche Nutzer entwickelt. Nexus wurde für agentische Nutzer entwickelt, da sich deren Sprache stark davon unterscheidet.

Im Anschluss an die Veröffentlichung von Nexus folgte KnowQL, eine deklarative abfragen . Sie ermöglicht es KI-Agenten, Absicht, Herkunft, Ausgabeformat, Latenzbudgets und Konfidenzanforderungen festzulegen, ohne Rohvektoren direkt interpretieren zu müssen. Pinecones interner Nexus-Benchmark anhand von SEC-10-K-Unterlagen ergab einen Anstieg der Abschlussraten von 50–60 % auf über 90 %, eine Reduzierung des Token-Verbrauchs bei großen Sprachmodellen (LLM) um 95 % sowie eine 30-fache Steigerung Aufgabe . Keines dieser Ergebnisse wurde in Produktionsumgebungen validiert.

Der Mechanismus von Nexus, bei dem die Schlussfolgerungen vor abfragen jeder abfragen einmalig kompiliert und die Ergebnisse als wiederverwendbare Artefakte gespeichert werden, ist vom Grundsatz her sinnvoll. Arun Chandrasekaran, Vice President und Analyst bei Gartner, bezeichnete dies als einen bedeutenden Schritt über das einfache Abrufen hinaus: „Im Gegensatz zu herkömmlichem RAG, das sich zur Laufzeit auf reine semantische Suche stützt, bettet die architektonische Kompilierung strukturelle Logik in die Metadaten ein, was die Antwortzeit verkürzen und eine bessere Schlussfolgerung ermöglichen kann.“ Janakiram MSV kritisiert insbesondere KnowQL und argumentiert, dass „KnowQL muss die Hürde der Standardisierung nehmen, die SQL bereits genommen hat, und Standards werden nicht durch einen einzelnen Anbieter ins Leben gerufen.“ 

Desmond stimmt zu, dass das Nexus-Prinzip stichhaltig, aber nicht neu ist, und bezeichnet es als „Caching beim Abruf“. In Bezug auf den Benchmark mit einem einzigen Testfall äußert er sich unverblümt: „Bevor ich Nexus empfehlen würde, bräuchte ich eine unabhängige Reproduktion anhand einer nicht selektiv zusammengestellten Testsuite, eine klare Darstellung des Fehlermodus durch veraltete Artefakte und eine ehrliche Einschätzung der Bindung an das System.“ Er würde in diesem Quartal keine Agent-Infrastruktur dafür bereitstellen, da „KnowQL eine abfragen eines einzigen Anbieters ist und SQL durch einen Ausschuss zum Standard wurde, nicht durch eine Erklärung.“

Pinecone gibt an, dass seine Vektor-Engine 9.000 Kunden und 800.000 Entwickler bedient. Das Unternehmen war 2023 Vorreiter im Bereich der verwalteten Vektordatenbanken und erreichte nach einer Serie-B-Finanzierungsrunde in Höhe von 100 Millionen US-Dollar eine Unternehmensbewertung von 750 Millionen US-Dollar. Es stützte sein Gründungskonzept auf RAG und brachte anschließend Nexus als Produkt auf den Markt, das über dieses Konzept hinausgeht. Allerdings ist Nexus hinsichtlich Abrufgeschwindigkeit, Speicherung und Skalierbarkeit nach wie vor auf die Vektordatenbank von Pinecone angewiesen. Ash bestätigte, dass „die Vektoren nach wie vor von der Pinecone-Vektordatenbank gespeichert und verwaltet werden.“ Die Behauptung des Marktes, die Infrastruktur aus der RAG-Ära sei veraltet, trifft nicht zu, solange agentische Systeme weiterhin darauf basieren. 

Der Verkaufsbericht ist nach wie vor unbestätigt, und die Zuwächse des Referenzindexes sind nicht validiert. Aber Sie haben die Kontrolle über Ihre Einbettungspipeline – ganz gleich, wie es weitergeht. Dokumentieren Sie noch heute das Modell, die Version, die Dimensionen und die Chunking-Strategie. Halten Sie Ihre Abrufplattform portabel, damit die Kompilierungsschicht eine optionale Optimierung bleibt, die Sie ersetzen können.

Sind Vektordatenbanken die richtige Grundlage für das Agenten-Gedächtnis?

Vektordatenbanken bewältigen eine Kategorie des Agenten-Speichers gut, schneiden bei der anderen jedoch schlechter ab. Der Versuch, einen einzigen Indextyp für unterschiedliche Abrufanforderungen zu zweckentfremden, ist der Grund, warum die meisten KI-Architekturen in der Praxis versagen.

Der Agentenspeicher führt zwei unterschiedliche Arbeitslasten aus. Die einmalige semantische Abfrage in einer stabilen Dokumentbibliothek ist leseintensiv und wird im Batch-Verfahren indiziert. Das ist RAG, und HNSW- sowie IVF-Indizes bewältigen diese Aufgabe gut. Der zweite Teil ist der Arbeitsspeicher des Agenten. Er umfasst häufige Schreibvorgänge, iterative Abfragen, Faktenextraktion und Entitätsauflösung. Ein für Lesevorgänge optimierter Index weist unter dieser Workload Leistungseinbußen auf.

Ben Bartholomew von „Hindsight“ hatte teilweise Recht, als er sagte: „‚Agentengedächtnis bedeutet Vektordatenbank‘ ist zu einer Art Volksweisheit geworden … Agentengedächtnis ist etwas anderes, und die Gleichsetzung beider Aspekte als ein und dasselbe Problem hat überhaupt erst zu dieser schlechten Standardeinstellung geführt.“ Die folgende Tabelle zeigt, wie sich abfragen RAG und Agenten in fünf Abrufdimensionen unterscheiden.

Anthropic hat im Mai 2025 die Vektorsuche aus Claude Code entfernt und durch „grep“ ersetzt. Cursor, Windsurf, Cline, Devin und Sourcegraph Amp folgten diesem Beispiel und verzichteten zugunsten einer toolgestützten Suche auf die Vektorähnlichkeit.

Das Produktteam von Weaviate hat zwei Wochen damit verbracht, Engram, sein vektorbasiertes Speicherprodukt, über das Model Context Protocol (MCP) mit Claude Code zu integrieren. Claude ignorierte dies jedoch völlig und erklärte: „Ich verwende standardmäßig MEMORY.md , da diese Datei immer geladen ist: keine Latenz, keine Tool-Aufrufe, garantiert im Kontext. Es gibt keinen Grund, auf ein externes Tool zurückzugreifen, wenn der primäre Speicherspeicher bereits vorhanden ist.“ Ein Programmieragent durchläuft einen Graphen aus Abhängigkeiten, Importen, Funktionsaufrufen und Typdefinitionen. Diese Workload Determinismus und exakte Übereinstimmungen statt semantischer Ähnlichkeit. 

Das Hindsight-Team verfolgt einen Multi-Strategie-Ansatz, bei dem vier parallele Suchverfahren auf PostgreSQL zusammengeführt und nach ihrer Leistung geordnet werden: semantische Suche, entitätsbasierte Suche, zeitliche Filterung und Graphdurchlauf. Im LongMemEval-Benchmark erzielte dieser hybride Ansatz eine Genauigkeit von 94,6 % gegenüber 49 % beim vektorbasierten System von Mem0. „grep“ und die hybride Suche liefern bessere Ergebnisse als die reine Vektorsuche für Programmieragenten und häufig aktualisierte Dokumentensammlungen mit weniger als 10 Millionen Einträgen. Die Synchronisierung eines Vektorindexes mit einer aktiven Codebasis erfordert häufiges erneutes Einbetten, was bei großem Umfang aufwendig ist und die Aktualität der Suchergebnisse verzögert.

Das Argument von Hindsight lautet, dass einer Vektordatenbank das zeitliche Bewusstsein, die Trennung der Anliegen und Fähigkeiten zur Konfliktlösung fehlen, Fähigkeiten das Arbeitsgedächtnis eines Agenten erfordert. Das Problem besteht darin, die Vektorsuche auf die falsche Agentenbeschränkung anzuwenden.

Herbie Turner, CTO von &AI, bestätigte, dass Qdrant „die Ground Truth“ für ihren Patentagenten darstellt, der über eine Milliarde Vektoren verarbeitet. Reddit verarbeitet nach wie vor Vektordaten im Milliardenbereich auf Milvus. KI-Speicher-Frameworks wie Mem0 nutzen Vektordatenbanken als zugrunde liegende Abrufinfrastruktur, gepaart mit einem Wissensgraphen für Entitätsbeziehungen. Vektordatenbanken speichern langfristige Fachdaten über mehrere Sitzungen hinweg. Für große, heterogene Wissensdatenbanken, bei denen die Genauigkeit der Abfrage die Geschäftsergebnisse bestimmt und fehlende Ergebnisse kostspielig sind, bleibt die Vektorsuche der richtige Ansatz. Sie ist zudem die praktische Abfragestrategie für Abfragen in natürlicher Sprache in Suchsystemen für unstrukturierte Dokumente.

Andre Zayarni, CEO von Qdrant, erläuterte die Lücke abfragen , die Vektordatenbanken so relevant macht:

Menschen führen alle paar Minuten einige Abfragen durch. Agenten führen Hunderte oder sogar Tausende von Abfragen pro Sekunde durch, um Informationen zu sammeln, auf deren Grundlage sie Entscheidungen treffen können.

Agenten verschwenden bis zu 85 % der Rechenleistung für die Kontextwiederherstellung. Vektordatenbanken sorgen dafür, dass diese Abfrage schnell und präzise in großem Maßstab erfolgt.

Dreischichtiger Agentenspeicher

Codierungsagenten und ein veränderbarer Arbeitszustand gehören zu grep, doch die Vektorsuche ist nach wie vor die richtige Infrastruktur für die Wissensgewinnung in großem Maßstab.

Die Deployment , die die Kategorie vergessen hat

Die meisten im ersten Quartal 2026 veröffentlichten Vergleiche von Vektordatenbanken gehen von Cloud dauerhaften Cloud aus. Diese Annahme schließt Produktionsstätten, Krankenhausnetzwerke, luftisolierte Verteidigungssysteme und alle Umgebungen aus, in denen die Daten das Gebäude nicht verlassen dürfen. Drei Faktoren machen es nun unmöglich, diese Lücke zu ignorieren. Unsere CTO, Emma McGrattan, erklärt, wie es zu dieser Situation gekommen ist: „Die erste Welle der Entwicklung von Vektordatenbanken wurde von Cloud KI-Teams (Forscher, Start-ups, Labore von Hyperscalern) vorangetrieben, die in Umgebungen arbeiteten, in denen Daten frei zirkulieren konnten und eine Konnektivität als gegeben vorausgesetzt wurde.“

Cloud für KI in Unternehmen

86 % der CIOs planten, ihre KI-Workloads Cloud 2025 aus der öffentlichen Cloud zu verlagern – motiviert durch Cloud , Vorschriften zur Datenhoheit, Anforderungen an die Latenz und Lieferanten-Lock-in. Cloud „State of the Cloud 2026“ von Flexera zeigt, dass 23 % diese Verlagerung bereits abgeschlossen haben. Anbieter Cloud folgen den Unternehmen zurück On-Premises.

Amazon hat RDS auf Outposts für Deployment On-Premises in Colocation-Umgebungen eingeführt. Oracle hat im Januar 2026 die Datenbankversion 26ai fürDeployment On-Premises auf Linux-x86-64-Plattformen veröffentlicht. Beide Veröffentlichungen waren eine direkte Reaktion darauf, dass Unternehmen ihre Workloads wieder in ihre eigenen Infrastrukturgrenzen zurückholen. Desmond prognostiziert, dass im zweiten Halbjahr 2026 „die Frage ‚Kann die Vektordatenbank innerhalb der eigenen Infrastruktur betrieben werden?‘ nicht mehr nur ein Ankreuzfeld sein wird, sondern zum primären Auswahlkriterium wird. Cloud Anbieter können dies nicht nachträglich umsetzen; es ist eine Frage der Architektur.“ 

Datensouveränität

Die DSGVO schränkt die Übermittlung personenbezogener Daten außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums (EWR) ein. Für Datenübermittlungen außerhalb des EWR sind die Standardvertragsklauseln (SCCs) der Europäischen Kommission, die Verschlüsselung sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung, rollenbasierte Zugriffskontrollen sowie eine dokumentierte Folgenabschätzung zur Datenübermittlung erforderlich.

Die HIPAA schreibt technische Sicherheitsvorkehrungen für elektronische geschützte Gesundheitsdaten (PHI) vor. Das EU-KI-Gesetz, das am 2. August 2026 in Kraft tritt , verlangt Data Governance dokumentierte Data Governance und sieht bei KI-Systemen mit hohem Risiko Geldbußen in Höhe von bis zu 35 Millionen Euro oder 7 % des weltweiten Jahresumsatzes vor. Keines dieser Gesetze schreibt explizit eine Datenlokalisierung vor, doch die Daten müssen den lokalen Gesetzen entsprechen, unabhängig davon, wo sie sich befinden. Aus diesem Grund betrachten mittlerweile 95 % der Führungskräfte souveräne KI als geschäftskritische Priorität. Die Aufbewahrung von Daten innerhalb des eigenen Sicherheitsperimeters ist der praktische Weg zur Einhaltung der Vorschriften. Wie Emma anmerkte: „ist die nachträgliche Integration von Souveränität und Governance in Systeme, die nicht dafür ausgelegt sind, kostspielig, langwierig und oft unvollständig.“

Physik

Die Netzwerklatenz ist kein Konfigurationsproblem. Selbst innerhalb derselben Cloud kommt es zu einer Round-Trip-Zeit von 20–80 ms, bevor die eigentliche Rechenleistung zum Einsatz kommt. Rechnet man die Verarbeitungszeit der Anwendung, die Latenz beim Einbetten des Modells und die Übertragungsverzögerung hinzu, führt Cloud zu einer Mindestlatenz, die sich durch keine Optimierung beseitigen lässt.

Wie Emma sagte,

Eine gut optimierte Cloud , die Ergebnisse in 20 ms liefert, ist für die Fehlererkennung in der Industrie oder selbstfahrendes Fahrzeug immer noch viermal zu langsam. Wenn Sie eine Abrufzeit von unter 5 ms benötigen, Cloud unabhängig von allen anderen Faktoren nicht in Frage. Die physikalischen Gesetze einer Netzwerk-Roundtrip-Zeit lassen sich nicht umgehen.

Das Asan Medical Center (AMC) hat Koreas erstes privates Wissensabrufsystem für die Sepsisbehandlung eingeführt, das vollständig auf den On-Premises des Krankenhauses in einem geschlossenen Netzwerk läuft. Das System liefert schneller Sepsis-Diagnosetests und Antibiotika-Leitlinien und sorgt dafür, dass sensible Patientendaten innerhalb der Krankenhausgrenzen verbleiben. Das AMC ist ein Beispiel für die Hardware-Einschränkungen, Deployment jede Deployment .

Geräte mit weniger als 4 GB Speicherplatz können zwischen 10.000 und 1 Million Vektoren verarbeiten, ohne dass eine Bereinigung oder eine Tiering-Struktur erforderlich ist. Cloud Engines wurden für Cloud ausgelegt, doch diese Annahme trifft auf Edge-Hardware nicht mehr zu.

Deployment nach Branche und Umgebung

Die folgende Tabelle stellt diese Einschränkungen für Deployment Cloud, On-Premises und „Edge“ gegenüber.

Deployment Cloud Deployment der reibungsloseste Weg für mehr als 100 Millionen Workloads, die eine Latenz von unter 100 ms und eine dauerhafte Verbindung erfordern.

Workloads mit zeitweise unterbrochener Verbindung, die eine Latenz von unter 5 ms und lokale Datenverarbeitung erfordern, müssen am Edge oder On-Premises Deployment. Wie Emma erklärte: „Das Open-Source-Ökosystem für Vektordatenbanken eignet sich zwar hervorragend für Cloud , ist jedoch einfach nicht für die Einschränkungen optimiert, die am Edge eine Rolle spielen: begrenzte Speicherressourcen, zeitweise unterbrochene Konnektivität, hardwarespezifische Performance Tuning, vorhersehbare lokale Latenz und die Möglichkeit, vollständig isoliert zu arbeiten.“ Selbst Anbieter, die auf Hybridmodelle umsteigen , haben diese Lücke noch nicht geschlossen. Zilliz Cloud im April 2025 „Bring Your Own Cloud (BYOC-I) Cloud , doch auch dieses Modell erfordert weiterhin Cloud .

Bevor Sie sich für ein Deployment entscheiden, beantworten Sie bitte diese drei Fragen:

1. Wie sieht Ihr Konnektivitätsmodell aus?
2. Workload Ihre Workload eine Latenz von unter 5 ms?
3. Gibt es Vorgaben hinsichtlich des Speicherorts der Daten oder einer Air-Gap-Anforderung?

Sollte eine Antwort darauf hindeuten, dass keine dauerhafte Netzwerkverbindung besteht, können Cloud Anbieter Ihre Workload nicht bedienen. Actian VectorAI DB wurde speziell für Netzwerkbeschränkungen entwickelt. VectorAI DB läuft auf NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, industriellen Edge-Servern, Rechenzentren in Krankenhäusern und in Einrichtungen mit Air-Gap. Auf lokaler Hardware liefert es 1.040 QPS bei 1 Million Vektoren mit einer p99-Latenz von 12,7 ms. Es arbeitet vollständig offline und synchronisiert sich optional, sobald die Verbindung wiederhergestellt ist.

Benchmark Trust im Jahr 2026: So interpretieren Sie die Zahlen

Anbieter-Benchmarks geben Aufschluss darüber, wie sich eine Datenbank unter den vom Anbieter gewählten Testbedingungen verhält. Bevor Sie im zweiten Quartal 2026 eine Infrastrukturentscheidung auf der Grundlage eines Zahlenwerts treffen, sollten Sie wissen, was dieser Wert tatsächlich misst.

Qdrant veröffentlicht den „vector-db-benchmark“, Weaviate ist Eigentümer der „ANN-Benchmarks“, Zilliz Cloud „VDBBench“, TigerData hat seinen „pgvectorscale“-Benchmark auf Basis eines Forks der „ANN-Benchmarks“ veröffentlicht, und Redis veröffentlicht seine eigenen Benchmark-Suiten.

Die meisten Benchmarks testen vorgefertigte Indizes, statische Datensätze und veraltete Datenbankkonfigurationen. Keine dieser Bedingungen entspricht den Produktionsumgebungen und der Arbeitslast der Agenten. Auf der Benchmark-Seite von Qdrant heißt es ausdrücklich: „Sind wir voreingenommen? Wahrscheinlich ja.“ Ineinem LinkedIn-Beitrag, in dem die Benchmark-Ergebnisse von TigerData kritisiert wurden,fügte Qdranthinzu: „Niemand veröffentlicht einen Benchmark, bei dem das eigene Produkt nicht glänzt. Wir machen das genauso.“ 

Im Benchmark-Vergleich zwischen „pgvectorscale“ von TigerData und „Qdrant“ wurde der Datensatz (768-dim) Datensatz einem Recall-Ziel von 99 % auf einer AWS-Instanz vom Typ r6id.4xlarge ausgeführt. Die Konfiguration umfasste 16 vCPUs, 128 GB RAM und eine lokal angeschlossene NVMe-SSD mit 950 GB. Bei abfragen unter 100 ms erzielte pgvectorscale 471,57 QPS gegenüber 41,47 QPS bei Qdrant.  Qdrant schnitt bei der Indexerstellungszeit mit 3,3 Stunden gegenüber 11,1 Stunden bei pgvectorscale besser ab und war auch bei der Tail-Latenz bei 90 % Recall überlegen, wobei es eine um 58,6 % niedrigere p95-Latenz und eine um 63,2 % niedrigere p99-Latenz erzielte.

Qdrant argumentierte, dass der Test keine Anwendungsfälle aus der Praxis widerspiegele, bei denen Metadaten , hybride Suche mit spärlichen Vektoren oder Multi-Vektor-Suche zum Einsatz kämen. Außerdem wies das Unternehmen darauf hin, dass TigerData Qdrant nicht für seine eigene Architektur optimiert habe, während pgvectorscale StreamingDiskANN und Statistical Binary Quantization (SBQ) nutze. Die Durchsatzlücke verringert sich, sobald sich eine dieser Bedingungen ändert.

Die Kritik von Qdrant zeigt genau auf, was die meisten Benchmarks für Vektordatenbanken außer Acht lassen. VDBBench 1.0 von Zilliz Cloud Dateneingang kontinuierlichen Dateneingang, den Suchdurchsatz, die Leistungsabweichung unter gleichzeitiger Lese- und Schreiblast sowie die Selektivität Metadaten . Das sind genau die Bedingungen, denen Ihr Produktionssystem ausgesetzt sein wird.

Jeder Vergleichswert, den Sie heranziehen, sollte zunächst diese fünf Fragen beantworten:

1. Wer hat den Benchmark veröffentlicht?
2. Auf welcher Hardware, mit welchen Indexparametern und welcher Zustimmung wurde der Benchmark durchgeführt?
3. Welche Kennzahlen wurden ausgewählt und was wurde ausgeschlossen?
4. Workload die Workload Ihrem use case?
5. Ist der Benchmark reproduzierbar und wurde er unabhängig überprüft?

Fünf Fragen zur Bewertung eines beliebigen Vektordatenbank-Benchmarks

Wie Desmond es ausdrückt: „Wenn Rückruf, Hardware und Zustimmung nicht alle angegeben Zustimmung , verwerfen Sie die Zahl.“ Der zuverlässigste Benchmark ist der, den Sie mit Ihren eigenen Daten, Ihrer eigenen Hardware und Ihren eigenen abfragen durchführen. Wenn Ihr Team Vektor-Workloads auf Milvus ausführt, sollten Sie vor dem Vergleich von Benchmark-Ergebnissen ein Update auf Version 2.5.27+ oder 2.6.10+ durchführen. Damit werden die Authentifizierungsschwachstellen CVE-2026-26190 (CVSS 9,8) und CVE-2025-64513 (CVSS 9,3) behoben.

Die Community-Mindshare-Karte

Der Markt für Vektordatenbanken hat sich im zweiten Quartal 2026 hinsichtlich Akzeptanz, Preisgestaltung und Eignung für Anwendungsfälle klar herauskristallisiert.

Milvus steht mit über 44.000 GitHub-Stars an der Spitze des Interesses der Open-Source-Community, gefolgt von Qdrant mit über 32.000, ChromaDB mit über 28.000, Weaviate mit über 16.000 und LanceDB mit über 10.000.

Die Anzahl der Sterne spiegelt das Interesse der Community wider, nicht die Nutzung in der Produktion

LanceDB verzeichnet die steilste Wachstumsrate beim Mindshare und stieg im Jahresvergleich von 6,7 % auf 9,6 %, nachdem das Unternehmen im Juni 2025 eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von 30 Mio. US-Dollar abgeschlossen hatte. ChromaDB fiel im gleichen Zeitraum von 15,6 % auf 13,4 %, da pgvector die Aufmerksamkeit von Teams auf sich zog, die bereits Postgres einsetzen.

Entwicklung der Bekanntheit von LanceDB und Chroma

Weaviate, Milvus, Qdrant und LanceDB können kostenlos selbst gehostet werden. Sie zahlen lediglich für die Rechenleistung, auf der Sie die Dienste ausführen. Bei den verwalteten Tarifen unterscheiden sich die Kosten.

Weaviate Cloud am 27. Oktober 2025 seinen „Serverless“-Tarif für 25 US-Dollar pro Monat durch den „Flex“-Tarif für 45 US-Dollar pro Monat Cloud , was einer Erhöhung um 80 % entspricht. Der „Plus“-Tarif kostet 280 US-Dollar pro Monat, der „Premium“-Tarif 400 US-Dollar pro Monat. Zu jeder Tarifstufe kommen nutzungsabhängige Gebühren hinzu, die sich auf Vektordimensionen, Speicherplatz und backup beziehen.

Zilliz Cloud eine kostenlose Stufe mit fünf Sammlungen, 5 GB Speicherplatz und 2,5 Millionen vCUs pro Monat. Der „Dedicated Standard“-Tarif kostet 126 US-Dollar pro Monat an Rechenkosten. Der „Dedicated Enterprise“-Tarif kostet 196,56 US-Dollar pro Monat, wobei der Speicherplatz mit 0,025 US-Dollar pro GB berechnet wird und die Datenübertragungsgebühren separat in Rechnung gestellt werden.

Die kostenlose Stufe CloudQdrant Cloudumfasst einen Cluster einem Knoten, 1 GB RAM, 0,5 vCPU und 4 GB Festplattenspeicher. Bei der Standard-Stufe fallen Gebühren für Rechenleistung, Speicherverbrauch, backup und Token für die Modellinferenz an. Für die Premium-Stufe ist ein direktes Verkaufsgespräch erforderlich. LanceDB Cloud Objektspeicher 0,02 US-Dollar pro GB und Monat, wobei die Preise für die Enterprise-Stufe auf einer individuellen jährlichen Verpflichtungsdauer basieren.

Pinecone führte am 6. Mai 2026 einen „Builder“-Tarif für 20 US-Dollar pro Monat ein, nachdem im Juli 2025 bereits ein „Standard“-Tarif für 50 US-Dollar pro Monat auf den Markt gebracht worden war. OpenMetal dokumentierte, dass der Einstiegspreis von 50 US-Dollar mit steigender Nutzung zunächst auf 380 US-Dollar und anschließend auf 2.847 US-Dollar anstieg. Der „Enterprise“-Tarif sieht seit Juni 2026 eine monatliche Mindestgebühr von 500 US-Dollar vor.

Der Konsens hinsichtlich der Anwendungsfälle der führenden Vektordatenbanken im Jahr 2026 spiegelt sich in der Skalierbarkeit und den betrieblichen Präferenzen wider. Pinecone entlastet Teams, die eine verwaltete Infrastruktur wünschen, vom betrieblichen Aufwand. pgvector unterstützt Postgres-Teams mit 10–50 Millionen Vektoren. Milvus übernimmt verteilte abfragen das Shard-Management für Deployment im Milliardenbereich. Weaviate eignet sich für Anwendungen, die eine native Hybrid-Suche und integrierte Einbettungsmodelle benötigen. Qdrant bietet komponierbare Vektorsuche und JSON-basierte Filter. ChromaDB deckt RAG-Prototypen und lokale interne Tools ab. LanceDB eignet sich gut für eingebettet und multimodale KI-Systeme.

use case für die Vektordatenbank für das 2. Quartal 2026

Der Framework dieses Quartal

Anhand dieser drei Prüfungen lässt sich feststellen, welche Vektordatenbank zu Ihrem Stack passt. Führen Sie sie der Reihe nach durch, bevor Sie sich für eine Infrastruktur für Ihre Anwendung oder Ihren Agenten entscheiden.

Prüfung 1: Vektorzählung

Die Anzahl Ihrer Vektoren legt fest, was es wert ist, ausgewertet zu werden.

• <10M vectors on Postgres: Use pgvector. It keeps vector data adjacent to relational data without managing a new database engine. You get ACID transactions, hybrid search, and one security model in the same system. 
• 10 Mio.–50 Mio. Vektoren: Vergleichen Sie die Leistung von selbst gehostetem Qdrant und pgvectorscale anhand Ihrer Daten, bevor Sie sich entscheiden. Qdrant bietet Vektorsuche mit Payload-basierter JSON-Filterung. pgvectorscale verbessert die Leistung von pgvector im mittleren Maßstab mithilfe von StreamingDiskANN. 
• >50 Millionen oder Multi-Tenancy auf Agent-Ebene: Nutzen Sie die verteilte und GPU-beschleunigte Architektur von Milvus, um horizontal zu skalieren oder einen benutzerdefinierten Vektorspeicher zu erstellen, der auf dem Verhalten Ihres Agenten basiert. 

Prüfung 2: Deployment

Wo Ihre Anwendung ausgeführt wird, bestimmt, welche Datenbanken in Frage kommen. Wenn Ihre Workload :

• Latenz unter 5 ms: Verzichten Sie auf Pinecone. Eine Client-Server-Architektur auf Edge-Geräten oder in Umgebungen ohne Internetverbindung wird Schwierigkeiten haben, diese Reaktionszeit einzuhalten. Führen Sie die Einbettung lokal durch und geben Sie Datenbanken den Vorrang, die geräte- und lokal ( On-Premises) ausgeführt werden. Prüfen Sie, ob diese das Speicherbudget Ihrer Hardware einhalten.
• Einhaltung der Luftspaltvorgaben: Verzichten Sie auf verwaltete Cloud . Diese erfordern Netzwerkzugriff und eine Fernlizenzvalidierung. Verwenden Sie selbst gehostete Datenbanken wie VectorAI DB und Qdrant. Die in Rust geschriebene Binärdatei von Qdrant ist ressourcenschonend, und das Docker-Image lässt sich als .tar -Archiv exportiert. VectorAI DB ist für Vektor-Workloads in Air-Gap Deployment konzipiert.
• Strenge Datenstandortvorschriften: Überprüfen Sie Ihren gesamten Datenlebenszyklus. Stellen Sie fest, wo Kundendaten, Telemetriedaten und Systemprotokolle im Ruhezustand gespeichert sind, wohin sie während der Übertragung übertragen werden und wo sich Backups befinden. Vergewissern Sie sich, dass der Cloud physisch isolierteRechenzentren innerhalb Ihrer Datenstandortgrenzen betreibt. Bevorzugen Sie lokale Datenbanken wie Weaviate und VectorAI DB, die über Docker laufen, um die volle Kontrolle über Ihre Daten zu behalten. Beide Datenbanken unterstützen Multi-Tenancy zur Einhaltung der Datenstandortvorschriften.

Prüfung 3: Workload

Ihr Abrufmuster bestimmt, welche Indexarchitektur geeignet ist.

• Abruf in einem Schritt: Verwenden Sie HNSW-unterstützte Vektorspeicher für RAG, semantische Suche und Empfehlungssysteme. Diese sind für eine hohe Top-K-Recall-Genauigkeit und geringe Lese-Latenz optimiert. 
• Schreibintensiver Agentenspeicher mit weniger als 10 Millionen Vektoren: Verwenden Sie Postgres mit pgvector. Der IVFFlat-Index von pgvector erstellt und aktualisiert Indizes schneller bei minimalem CPU , und Postgres schreibt neue Vektor-Embeddings in ein Write-Ahead-Log (WAL), sodass Agenten den Kontext aktiver Konversationen nicht aus den Augen verlieren. Integrieren Sie Mem0, um die semantische Komprimierung und die Speicherverlagerung zwischen dem Kurzzeitkontext des Agenten und Postgres zu handhaben. 
• Schreibintensiver Agentenspeicher mit mehr als 10 Millionen Vektoren: Groß angelegte agentenbasierte Workloads erfordern einen hohen Schreibdurchsatz ohne Unterbrechungen durch Index-Neuerstellungen. Nutzen Sie Streaming von Milvus, um Vektoren kontinuierlich zu schreiben, während die Hintergrundkomprimierung Datensegmente automatisch zusammenführt, um abfragen aufrechtzuerhalten. 

Das folgende Flussdiagramm fasst alle drei Prüfungen in einem Entscheidungspfad zusammen, den Sie anhand Ihres eigenen Stacks nachvollziehen können. 

Entscheidungsflussdiagramm zur Auswahl von Vektordatenbanken im Jahr 2026

Bevor Sie mit der Migration beginnen, sollten Sie folgende drei Schritte durchführen:

1. Führen Sie VDBBench 1.0 mit Ihrer eigenen Workload Ihrer eigenen Hardware aus.
2. Dokumentieren Sie Ihre Einbettungspipeline, wenn Ihre Workload auf Pinecone Workload .
3. Führen Sie vor jeglichen architektonischen Änderungen an Milvus ein Update auf die Versionen 2.5.27+ oder 2.6.10+ durch.

Zum Abschluss

Die Kategorie der Vektordatenbanken ist keineswegs am Aussterben. Im Segment unterhalb von 50 Millionen Vektoren konsolidiert sich die Situation um Postgres. Oberhalb dieser Schwelle bieten speziell entwickelte Engines nach wie vor eine Leistungs- und Betriebsbandbreite, mit der Allzweckdatenbanken nicht mithalten können.

Agenten erzwingen eine Überprüfung der Abrufarchitektur, die bislang noch von keinem Anbieter vollständig gelöst wurde. Die Workloads, die keine Daten an einen Cloud senden können, stellen nach wie vor das am wenigsten beachtete Problem in dieser Kategorie dar.

Die Entscheidung, die Sie in diesem Quartal treffen, muss nicht warten, bis sich der Markt beruhigt hat. Ihre Vektoranzahl, Deployment und Ihr Abrufmuster deuten bereits auf eine Antwort hin. Führen Sie die drei Prüfungen durch und handeln Sie entsprechend den Ergebnissen.

Wenn Ihre Audits Deployment Edge-, On-Premises oder Deployment ergeben, handelt es sich dabei um das Segment, das die meisten Cloud Anbieter mit ihrer aktuellen Architektur nicht bedienen können. VectorAI DB wurde speziell für diese Einschränkungen entwickelt. Sehen Sie sich an, was Entwickler damit bereits in den Bereichen Gesundheitswesen und Fertigung umgesetzt haben.

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.