主流信创数据库对向量功能的支持对比

news2025/6/8 9:54:22

主流信创数据库对向量功能的支持对比

  • 版本支持对比
  • 向量索引支持对比
  • 距离函数支持对比
  • 使用限制对比
    • OceanBase向量数据库
    • GaussDB向量数据库
    • TiDB向量数据库
    • VastBase向量数据库

⭐️ 本文章引用数据截止于2025年5月31日。

版本支持对比

数据库产品支持向量功能的版本
OceanBaseOceanBase数据库最早开始支持向量的版本是2024年3月发布的v4.3.0版本。最新的支持版本是v4.3.5 BP2。
GaussDBGaussDB目前仅能确认2024年4月发布的v2.0-8.102主备版支持向量功能。
TiDBTiDB从2024年11月发布的v8.4.0开始支持向量（实验特性）。最新的支持版本是v8.5.1。
VastBase海量数据库从2025年1月发布的v3.0 Build 8开始支持向量特性。最新的支持版本是v3.0 Build 8 (Patch No.1)。

📖 目前国内主流信创数据库基本都是从2024年开始支持向量搜索功能的。而且对很多数据库产品来说目前都还是实验室特性，官方推荐的生产环境基线版本并不支持。例如OceanBase目前的基线版本是v4.2版本，而支持向量特性的最低版本是v4.3。

向量索引支持对比

数据库产品支持的向量索引类型
OceanBaseOceanBase最新版本（v4.3.5）支持HNSW索引、HNSW_SQ索引、HNSW_BQ索引、IVF索引。其中IVF索引为实验室特性。
GaussDBGaussDB的v2.0-8.102主备版支持IVF-Flat索引、DiskANN索引。
TiDBTiDB最新版本（v8.5）仅支持HNSW索引。
VastBaseVastBase最新版本（v3.0.8）支持HNSW索引、IVF-Flat索引、IVF-PQ索引、DiskANN索引。

📖 目前国内主流信创数据库对向量索引类型支持最全面的是VastBase，支持种类最少的数据库产品是TiDB。几乎所有向量数据库都支持HNSW索引。

距离函数支持对比

数据库产品支持的向量距离函数
OceanBaseL2_distance（欧几里得距离）、L1_distance（曼哈顿距离）、Cosine_distance（余弦相似度）、Inner_product（点积）、Negative_inner_product（负内积）、Vector_distance
GaussDBL2_distance（欧几里得距离）、Cosine_distance（余弦相似度）、vector_spherical_distance（球面距离）、Inner_product（点积）、Negative_inner_product（负内积）
TiDBL2_distance（欧几里得距离）、L1_distance（曼哈顿距离）、Cosine_distance（余弦相似度）、Negative_inner_product（负内积）
VastBaseL2_distance（欧几里得距离）、Cosine_distance（余弦相似度）、vector_spherical_distance（球面距离）、Inner_product（点积）、Negative_inner_product（负内积）

📖 目前国内主流信创数据库基本都支持计算欧几里得距离、余弦相似度、内积和负内积。个别产品还支持计算曼哈顿距离和球面距离。

使用限制对比

OceanBase向量数据库

  1. OceanBase向量数据库目前仅MySQL租户模式支持向量检索，Oracle租户模式暂不支持。
  2. OceanBase向量数据库最高支持16000维的Float类型的稠密向量数据存储，同时也支持稀疏向量数据存储。
  3. OceanBase向量数据库中对超过4096维的向量建索引时，需要对数据做维度压缩，压缩到4096维以内之后再建索引。
  4. OceanBase向量数据库支持使用SQL和Python SDK两种协议方式进行向量检索。
  5. OceanBase向量数据库支持与OpenAI API、通义千问API、Langchain、LlamaIndex等主流AI框架集成。

GaussDB向量数据库

  1. 当前版本只支持单机部署，集中式部署；不支持分布式和小型化部署。
  2. 创建表维度不能超过1024，即维度范围在[1, 1024]。
  3. 不支持创建分布表全局索引（gpi）。
  4. 向量索引不支持创建Unique索引。
  5. 向量索引不支持聚簇排序。
  6. 向量索引不支持创建多列索引。
  7. floatvector和boolvector不支持作为分区键。
  8. floatvector和boolvector不支持创建主键。
  9. floatvector和boolvector不支持创建Unique键。
  10. floatvector和boolvector不支持为NULL值。
  11. dblink暂不支持vector类型，因此也不支持向量索引创建。
  12. 向量索引不支持备机可读。
  13. 向量索引不支持增量构建，不支持在线创建。
  14. Floatvector和boolvector类型不支持创建除向量索引以外的索引(例如btree和ubtree)。
  15. 当前向量索引只支持距离TopK语句（按照距离升序排序），其他距离操作不进行索引。
  16. 索引构建时间较长，内存规格低的场景需要预留构建时间。
  17. 图索引空间膨胀率较大，磁盘规格低的场景无法创建成功。
  18. 向量检索是资源密集型操作，如果同时进行多个业务，会影响性能。
  19. 不支持unlogged、temp表构建向量索引。
  20. 使用ustore索引，相比于astore索引空间增长10%以内，检索时延增加5%。
  21. 索引依赖Vacuum进行空间回收，两次Vacuum之间如果存在频繁增删，向量检索会出现效率下降、空间膨胀的问题。
  22. 索引类型不支持统计信息，选择率估计使用默认值，有代价估计，但是目前只支持索引和顺序扫描进行选择。

TiDB向量数据库

  1. 集群需要提前部署TiFlash节点。
  2. 向量搜索索引不能作为主键或者唯一索引。
  3. 向量搜索索引只能基于单一的向量列创建，不能与其他列（如整数列或字符串列）组合形成复合索引。
  4. 创建和使用搜索向量索引时需要指定距离函数。目前只支持余弦距离函数VEC_COSINE_DISTANCE()和L2距离函数VEC_L2_DISTANCE()。
  5. 不支持在同一列上创建多个使用了相同距离函数的向量搜索索引。
  6. 不支持直接删除具有向量搜索索引的列。可以通过先删除列上的向量搜索索引，再删除列的方式完成删除。
  7. 不支持修改带有向量索引的列的类型。
  8. 不支持将向量搜索索引设置为不可见。
  9. 不支持在开启了静态加密的TiFlash节点上构建向量搜索索引。

VastBase向量数据库

  1. 不允许建立超过16000个维度的向量字段。DiskANN索引支持在不超过2048维度的字段上建立。其他向量索引仅支持在不超过2000维度的字段上建立。

  2. 不支持以下向量运算符：

  • ||（拼接两个向量）
  • *（两个向量逐元素相乘）
  • <+>（计算两个向量之间的曼哈顿距离）
  1. 不支持以下向量比较符：
  • =（用于判断两个向量的所有对应元素是否完全相等）
  • >（用于判断一个向量是否大于另一个向量）
  • <（用于判断一个向量是否小于另一个向量）
  • >=（用于判断一个向量是否大于等于另一个向量）
  • <=（用于判断一个向量是否小于等于另一个向量）
  • <>（用于判断两个向量是否不同）
  • !=（用于判断两个向量是否不同）
  • BETWEEN（判断向量是否在指定范围内）
  1. 除count()之外， 向量字段不支持其他聚合函数。
  2. 向量字段不支持union和col in(...)语法。
  3. 向量字段不能用在GROUP BY/ORDER BY子句中。
  4. 向量字段不能作为主键或唯一性约束。
  5. 建立索引删除/更新大量数据后应先vaccum再重建索引。
  6. 匿名块绑定变量仅支持返回text类型，不支持返回驱动定义的PGvector类型。
  7. IVF-PQ子查询受外层LIMIT子句影响，可能导致查询召回率下降。
  8. 索引返回元组数可能少于走全表扫描的数据或者LIMIT子句指定的数量。
  9. 向量标量混合查询，走索引查询返回的结果可能少于走全表扫描的结果。

Referecnes
【1】https://doc.hcs.huawei.com/zh-cn/gaussdb/doc/download/pdf/gaussdb-vector-cent.pdf
【2】https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000002012936
【3】https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000002046118
【4】https://docs.vastdata.com.cn/zh_CN/VastbaseG100/V3.0.8/1/5e3842f9085a4fd5b491f3203651ff7d
【5】https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/release-8.4.0/
【6】https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/vector-search-overview/
【7】https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/vector-search-index/

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