向量数据库选型求指路：Milvus和Qdrant到底该上哪个？

80万数据Qdrant完全够用，混合检索延迟很低，上K8s没必要，单机加SSD稳得很。

80万条数据其实两个都能轻松吃下，你现在纠结的10亿级场景跟当前项目阶段有点脱节了。我这边Qdrant跑过千万级，带payload过滤的混合检索P99大概在几十毫秒，关键是它的filterable HNSW索引做得比较实在，过滤字段基数高的时候不会像有些实现那样退化成暴力扫。Milvus的优势确实在超大规模和分布式这块，但你要是现在连K8s都没上，光为80万向量去搭一套etcd加对象存储的集群，运维成本可能比省下的那点召回率还贵。Elasticsearch召回差大概率不是引擎问题，而是你用的相似度算法和索引参数没调对，dense_vector默认那套跟专用库比确实吃亏。至于K8s，这个数据量单机Docker跑Qdrant完全够，等真到亿级再考虑分布式迁移也不迟，向量库这块迁移成本没你想的那么高。

两个都在生产跑过，说点实际的。80万这个量级Qdrant完全够用，混合检索延迟比Milvus低不少，部署也省心。但你要是奔着10亿去，Milvus的分布式架构确实更稳，Qdrant分片到后期运维会累。K8s不是必须的，单机Docker先跑起来，量真上来了再迁也来得及，别提前给自己上强度。

80万这个量级其实两家都能扛，但你担心的点挺实在。我这边用Qdrant跑过千万级，带payload过滤的混合检索延迟稳定在几十毫秒，它那个filterable HNSW做得确实不错，不用太怕涨量。Milvus功能多是真多，但部署和运维成本摆在那，小团队容易把自己拖进去。至于K8s，除非你后面要上集群分片或者多租户，不然单机加好SSD就够撑到千万级了。

两个都用过，Qdrant的过滤+向量混合检索确实快，单节点跑千万级没啥压力，但10亿级别就得靠集群分片了。Milvus在超大规模下的稳定性和索引管理更成熟，不过部署确实折腾，没K8s的话运维成本不低。你这80万起步量，Qdrant完全够用，后期真涨到亿级再迁也不迟。K8s不是必须的，单机加好SSD和内存先跑起来看瓶颈在哪。