向量資料庫 vs. 圖形資料庫：不同資料庫之間的差異

Vector Database 產品資訊 2025 年 5 月 5 日 最後更新時間 : 2025 年 5 月 6 日

大數據管理不只是儲存盡可能多的資料。

它是關於能夠識別有意義的洞見、發現隱藏的模式,並做出明智的決策。

這種追求先進分析的動力，推動了資料建模和儲存解決方案的創新，遠遠超越了傳統的關係型資料庫。

兩種這樣的創新就是向量資料庫和圖形資料庫。

這兩種資料庫都是管理資料的重大進步，提供了獨特的資料結構，各有其特點。

但在有效地選擇哪一種最適合您的專案或目標之前，您需要了解它們的工作原理和差異。

本文將作為您的指南 – 概述它們的工作原理、相似之處以及不同之處。

我們將探討截然不同的資料結構，探索它們的理想使用案例，並幫助您在兩者之間做出選擇。

為了更好地理解,我們將其分為幾個部分：

在本文結束時,您將擁有所有必要的資訊來做出明智的決策,從而充分利用您的資料。

向量資料庫的定義和概念

與行列不同，向量資料庫將資料組織為巨大多維空間中的點。

每個點代表一個資料項，其位置反映了與其他資料項的特性相對關係。

可以想像成一個宇宙，每個星球都是一個資料項，它們被組織得更接近於相似的星球，而與差異較大的星球相距較遠。

這是通過將資料存儲為高維向量來實現的，這些向量是資料特徵的數值表示。

這些向量捕捉了它們所代表資料的本質，這就是它們如何被編碼和組織在多維空間中。

而在多維空間中，兩個點越接近，其底層資料就越相似。

這就是為什麼向量資料庫擅長相似性搜索。

由於向量是基於相似性結構的，您可以快速識別與查詢向量最相似的資料點。

這使它們非常適合於許多重要的應用：

雖然乍一看可能很相似，但圖形資料庫以完全不同的方式組織資料。

它們不像關係型資料庫使用剛性的表格，也不像向量資料庫按相似性組織資料，而是以圖形結構存儲資料。

實體被表示為圖上的節點，關係被表示為邊。

可以想像成一個思維導圖，每個節點是一個代表人、地方或事物的圓圈,而連接它們的線（邊）則表示它們之間的連接。

這種結構的一個優點是它能更自然地表示複雜的關係。

與其他類型的資料庫相比，這使得解釋連接關係更加容易。

此外，「圖形資料庫」的無模式結構意味著您可以在資料增長時輕鬆添加新的節點和邊，使其既靈活又可擴展。

這使得圖形資料庫非常適合於許多應用：

現在您應該已經了解每種類型的資料庫是什麼以及它們如何結構化數據。

但同樣重要的是要理解「向量資料庫」與「圖形資料庫」之間的細微差異，最簡單的方法是進行並排比較：

	向量資料庫	圖形資料庫
數據表示	數據被結構化為廣闊的多維空間中的點。距離較近的點代表相似的內容。非常適合捕捉數據本身內在的相似性，而不考慮連結或關係。	數據被結構化為由節點（實體）和邊（關係）互相連結的網絡。重點在於表示數據點之間的連結和層級關係，提供有關實體如何相互關聯的寶貴見解。
查詢與檢索	擅長相似性搜索，高效地找到與查詢向量相似的數據點。非常適合需要理解內容相似性的任務，例如圖像或文檔檢索。	在導航關係和連結方面非常強大。能夠高效地遍歷網絡結構，非常適合社交網絡分析、推薦系統以及知識圖譜的探索。
性能與可擴展性	通常能夠通過優化的相似性搜索算法很好地擴展至大型數據集。然而，模式變更可能需要重新嵌入數據，從而影響性能。	由於無模式的特性，具有高度的靈活性，便於數據的添加和修改。然而，複雜的查詢或大型網絡可能會對性能造成壓力，需要進行謹慎的優化。