向量数据库选型:Milvus与Qdrant在图像检索场景下的实测对比
在电商以图搜图业务中,我们对比了Milvus 2.4.1与Qdrant 1.9.0的部署复杂度、查询性能与资源占用。实测500万条768维向量,Qdrant在32核64G机器上P99延迟8ms,Milvus为12ms;但Milvus在批量写入吞吐上领先40%。内存占用方面,Qdrant的mmap模式比Milvus低35%。本文给出完整部署命令、Python压测脚本及调参细节,帮你避开我们踩过的坑。

主要整理技术写作相关的学习笔记与工程经验,内容覆盖代码可维护性、开源工具使用。不追求堆砌概念,只记录验证过的经验,希望把复杂问题讲清楚、把实践步骤写完整。
在电商以图搜图业务中,我们对比了Milvus 2.4.1与Qdrant 1.9.0的部署复杂度、查询性能与资源占用。实测500万条768维向量,Qdrant在32核64G机器上P99延迟8ms,Milvus为12ms;但Milvus在批量写入吞吐上领先40%。内存占用方面,Qdrant的mmap模式比Milvus低35%。本文给出完整部署命令、Python压测脚本及调参细节,帮你避开我们踩过的坑。
一个线上商品列表接口,Flask+SQLAlchemy首次请求耗时800ms,压测QPS仅120。通过Profiling定位到N+1查询、重复序列化和对象拷贝三大瓶颈,结合异步改造、查询优化和Redis缓存,最终将P99延迟降到45ms,QPS提升至2100。本文记录了从Flask迁移到FastAPI的调优过程,附完整代码与wrk压测数据。