向量数据库选型实录：Milvus与Qdrant在图像检索场景下的性能对决
本文基于一个真实的服装图像检索业务，在8核16G内存的物理机上对Milvus 2.3.3和Qdrant 1.7.3进行了全流程对比。从Docker部署、Python客户端写入500万条128维向量，到混合查询（向量+标量过滤）的P99延迟和召回率，再到内存/磁盘占用实测数据，完整呈现两个系统的优劣。结论：Qdrant在资源占用上仅为Milvus的40%，但Milvus的标量过滤能力和集群扩展性更胜
有点困的Go玩家
Lv.1一名专注于Go后端开发的后端工程师。日常记录故障排查、分布式系统和项目中的问题解决过程；相信长期积累胜过短期追热点，也会分享可直接复用的方案、清单和方法模板。
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