🧠 向量数据库、关系型数据库和NoSQL：从定义到大模型应用的深度解析
✨ 引言
随着数据驱动型技术的普及，数据库系统的选择和优化成为决定技术项目成败的关键。传统关系型数据库（RDBMS）、非关系型数据库（NoSQL），以及近年来兴起的向量数据库，各自为特定的数据存储和检索需求提供了解决方案。
特别是在大模型构建和应用中，向量数据库正在迅速崛起，以其在语义检索和相似性搜索上的优越表现，成为了大模型开发者的首选。
主题概览插图
说明: 这张插图展示了关系型数据库（RDBMS）、NoSQL 数据库和向量数据库之间的关系及其关键特性。每个部分通过清晰的图标表示其主要特点，如表格、JSON 文档和高维向量。箭头的连接展示了这些数据库技术在数据存储与检索中的演变路径。
📚 一、数据库的定义与特点
1. 📋 关系型数据库（RDBMS）
- 定义：基于表结构的数据库，通过预定义的模式（Schema）存储数据，支持事务管理和复杂查询。
- 特点：
- 使用 SQL 语言查询。
- 强调数据一致性和完整性。
- 适合结构化数据的存储和管理。
- 代表技术：MySQL、PostgreSQL、Oracle。
2. 📂 非关系型数据库（NoSQL）
- 定义：支持多种非表格化的数据存储模型，如键值对、文档、列族或图结构。
- 特点：
- 灵活的数据模型，适合半结构化和非结构化数据。
- 强调扩展性和分布式架构。
- 牺牲部分一致性以换取性能和可扩展性。
- 代表技术：MongoDB、Cassandra、Redis。
3. 🔍 向量数据库
- 定义：专门用于存储和检索高维向量数据，通常与大模型生成的嵌入（Embedding）结合，支持相似性搜索。
- 特点：
- 高效的相似性搜索，支持距离度量（如余弦相似度、欧几里得距离）。
- 适合处理海量高维数据，如文本、图像和多模态嵌入。
- 支持实时更新与动态扩展。
- 代表技术：Milvus、Pinecone、FAISS。
⚖️ 二、三类数据库的区别与联系
下表总结了关系型数据库、NoSQL 和向量数据库的主要区别和联系：
| 特性 | 关系型数据库（RDBMS） | 非关系型数据库（NoSQL） | 向量数据库 |
|---|---|---|---|
| 数据模型 | 表结构，严格模式 | 键值、文档、列族、图结构 | 高维向量表示 |
| 查询方式 | SQL 查询 | 根据存储模型的定制化查询 | 相似性检索（ANN/NN） |
| 适用场景 | 事务管理、结构化数据 | 非结构化数据、高并发场景 | 嵌入数据检索、多模态数据 |
| 扩展性 | 垂直扩展为主 | 水平扩展为主 | 分布式高扩展性 |
| 性能优化 | 依赖索引优化和缓存 | 分片与分布式存储 | 特定索引结构（HNSW、PQ） |
| 代表技术 | MySQL、PostgreSQL、Oracle | MongoDB、Redis、Cassandra | Milvus、Pinecone、FAISS |
⭐ 三、大模型为何倾向于向量数据库？
1. 🧩 高维语义检索能力
大模型（如 GPT、BERT）将数据（文本、图像、音频等）转化为高维向量。这些嵌入向量捕捉了语义信息，传统数据库无法直接支持这种检索需求，而向量数据库通过相似性搜索技术，能够快速找到与查询向量最接近的结果。
2. 🔗 模糊匹配与多条件查询
相比关系型数据库依赖精确匹配，向量数据库支持语义上的模糊匹配，尤其适合需要根据上下文、语义或特征进行查询的场景，如个性化推荐和语义搜索。
3. 🚀 动态扩展与性能优势
- 存储：向量数据库针对大规模嵌入进行了优化，支持 PB 级数据存储。
- 检索：使用高效的索引算法（如 HNSW），在高维数据的近似最近邻（ANN）检索中表现优异。
4. 🌐 多模态数据支持
向量数据库可以统一存储来自不同模态的数据（文本、图像、音频）的嵌入，支持跨模态检索。例如，通过文本查询与之语义相关的图片。
🛠️ 四、实践指南：大模型与向量数据库结合的实现
1. 嵌入生成
利用大模型（如 Hugging Face Transformers）将数据转化为向量。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch# 加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")# 转换为嵌入
def generate_embedding(text):inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) # 平均池化
2. 向量存储
将生成的向量存入向量数据库（如 Milvus）。
from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType# 建立连接
connections.connect("default", host="127.0.0.1", port="19530")# 定义集合
fields = [FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),FieldSchema(name="vector", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=768)
]
schema = CollectionSchema(fields)
collection = Collection("example_collection", schema)
3. 向量检索
利用查询向量进行相似性检索。
query_vector = generate_embedding("example query")
results = collection.search([query_vector], "vector", param={"metric_type": "L2", "topk": 10})
for result in results[0]:print(f"ID: {result.id}, Distance: {result.distance}")
📝 五、未来展望与技术趋势
1.向量数据库的标准化
随着语义搜索需求的增长，向量数据库正逐步成为 AI 应用的基础设施。
2.大模型与数据库的深度集成
数据库可能直接嵌入轻量级的大模型，实现“存储-检索-推理”一体化。
3.跨模态搜索的普及
未来，向量数据库将更广泛地支持多模态应用，如结合图像、语音、文本的智能检索系统。
🎯 结论
向量数据库作为新一代存储与检索技术，正迅速成为大模型应用的核心工具。它不仅补充了关系型数据库和 NoSQL 的不足，还开创了语义检索的新维度。
无论是技术新手还是资深开发者，都可以从这一技术转变中找到自己的切入点，推动技术创新和实践落地。
📣 你是否已经在项目中使用过向量数据库？欢迎在评论区分享你的经验与见解！