向量数据库选型实录：Milvus与Qdrant在亿级商品检索下的性能对决
本文基于实际业务场景（电商以图搜图，5000万条128维向量，QPS峰值1200），完整记录了Milvus 2.3.3与Qdrant 1.9.0的选型对比过程。从Docker部署、Python客户端写入、到查询性能与资源占用，全程实测数据说话：Milvus在百万级数据下召回准确率稳定在99.2%，但Qdrant在500万数据时延迟已飙升至487ms，而Milvus仅需92ms。最终我们选择了Mil
小工程师日常
Lv.1一名专注于软件开发的工程实践者。日常记录代码实现与工程实践、问题排查与调试和项目中的问题解决过程；重视可维护性、稳定性与协作效率，也会分享真实项目中的判断过程与改进记录。
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