计算机技术飞速发展，数据处理和分析的需求也在不断增长。在这个过程中，向量数据库作为一种专门用于处理向量数据的数据库技术，逐渐崭露头角。到底什么是向量？本文简要对向量数据库的发展进行了梳理，以便更好地了解这一领域的发展态势。
如何理解“向量”
向量，作为数学和物理学的基本概念，是具有大小和方向的量。在计算机科学中，向量常被用于表示数据的一种形式，例如图像、音频、文本等多维度的信息。
向量数据库则是专门用于存储和处理向量数据的非关系型数据库。它的主要作用是通过计算一个向量与其他所有向量之间的距离来找到最相似的向量（最相似的知识或内容）。因此，对于需要理解数据内在语义的应用，例如使用深度学习和人工智能技术的场景，向量数据库能够发挥出巨大的优势。
在实际业务场景中，向量数据库可以提供高效的相似度搜索功能。例如，在图像识别中，通过向量数据库的帮助，我们可以快速搜索到最相似的图像，以支持图像检索、人脸识别等任务。此外，根据查询或相似性指标，向量数据库还可以快速高效地检索向量表示，使语言模型能够快速地访问向量嵌入。因此，我们可以说，向量数据库对处理大规模向量数据的相似性搜索和查询提供了强大的支持。
向量数据库发展史
起源
向量数据库的起源可以追溯到20世纪60年代。当时，计算机科学家们开始研究如何使用计算机来处理大量的数据。在这个过程中，他们发现向量数据具有很高的相似性和可扩展性，因此开始尝试将向量数据存储在数据库中。最早的向量数据库系统是由美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助的一个项目，该项目的目标是开发一种能够处理大量向量数据的数据库系统。
发展阶段
（1）早期阶段（1960s-1980s）：向量数据库的研究主要集中在理论研究和技术探索上。研究人员们试图找到一种有效的方法来存储、检索和管理向量数据。这个阶段的代表性成果包括KDD-94会议和SIGMOD会议上的一系列论文。
（2）中期阶段（1990s-2000s）：在这个阶段，向量数据库的研究开始转向实际应用。许多企业和研究机构开始关注向量数据库技术，并将其应用于各种场景，如搜索引擎、数据挖掘、机器学习等。这个阶段的代表性成果包括PostgreSQL的GiST索引模块和Greenplum数据库的并行处理能力。
（3）现代阶段（2010s至今）：向量数据库的研究和应用进入了一个全新的阶段。随着大数据、云计算和人工智能等技术的发展，向量数据库技术得到了更广泛的应用。同时，许多新的向量数据库系统应运而生，如Faiss、Annoy、Milvus等。这些系统不仅具有高性能、高可扩展性，还支持多种查询语言和接口，使得向量数据库技术更加易于使用和推广。
（部分）向量数据库盘点
1. Tencent Cloud VectorDB：这是腾讯云提供的一块全托管企业级分布式数据库服务，具有高性能、高可用和高安全的特性。融合腾讯自研的向量检索引擎OLAMA，单索引支持百亿级向量规模，广泛应用于计算机视觉、推荐系统以及智能客服等领域。
2.Milvus：作为开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。
3.Pinecone：这是一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。
4.Vespa：实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。
5.Weaviate：这是一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。
6.Vald：高度可扩展、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过Kubernetes部署和管理，提供高可用性和弹性。
7.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。
8.Qdrant：开源、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
9.Transwarp Hippo：企业级云原生分布式向量数据库星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。
10.Elasticsearch：支持各种类型数据的分布式搜索和分析引擎。 Elasticsearch 支持的数据类型之一是矢量字段，它存储密集的数值矢量。 在7.10 版本中，Elasticsearch 添加了对将向量索引到专用数据结构的支持，以支持通过 kNN 搜索 API 进行快速 kNN 检索。 在 8.0 版本中，Elasticsearch 添加了对带有向量场的原生自然语言处理 (NLP) 的支持。
