Nach 8 Monaten mit Milvus: Es ist für spezifische Anwendungsfälle nutzbar, jedoch frustrierend inkonsistent für größere Projekte.
Als Entwickler im Bereich datengestützter Anwendungen ist es entscheidend, die richtigen Lösungen zur Verwaltung und Abfrage von Vektordaten zu finden. Ich begann vor etwa 8 Monaten mit Milvus in einem Projekt, das sich auf die Ähnlichkeitssuche von Bildern und Texten konzentrierte. Meine Erfahrungen waren gemischter Natur, da ich von einem kleinen Konzeptnachweis auf eine anspruchsvollere Produktionsumgebung skalieren musste. Milvus, das in letzter Zeit erheblichen Zulauf erhalten hat (43.404 Sterne und 3.904 Forks auf GitHub), hat Stärken, aber wie alles andere auch, hat es Schwächen. Hier werde ich über die besten Milvus-Alternativen für 2026 sprechen, die ich aus erster Hand getestet habe.
Kontext: Meine Erfahrung mit Milvus
Während meiner Zeit mit Milvus nutzte ich es hauptsächlich für ein Projekt, das eine Echtzeit-Suchmaschine für die Ähnlichkeit von Bildern und Texten erforderte. Angesichts des Umfangs unserer Anwendung, die Hunderttausende von Anfragen pro Tag verarbeitet und über eine Million Vektoren verwaltet, stellte ich Milvus gegen verschiedene Arbeitslasten und Leistungsbenchmarks auf die Probe. Anfänglich erfüllte es meine Anforderungen als Entwickler; however, als wir versuchten, zu expandieren, traten Schmerzpunkte auf, was es notwendig machte, Alternativen wie Qdrant, Chroma und LanceDB zu evaluieren.
Was funktioniert: Spezifische Funktionen
Trotz meiner Frustrationen gibt es klare Vorteile bei der Nutzung von Milvus. Hier sind einige Funktionen, die wirklich hervorstechen:
- Hoher Durchsatz: Unter optimalen Bedingungen kann Milvus Tausende von Anfragen pro Sekunde verarbeiten. In unseren Tests erreichten wir etwa 5000 QPS (Anfragen pro Sekunde) mit einem indizierten Datensatz.
- Vektorindizierung: Die Bibliothek bietet mehrere Indizierungsoptionen wie IVFPQ und HNSW, die Flexibilität basierend auf Ihren spezifischen Abrufanforderungen ermöglichen.
- Einfache Integration: Die API ist unkompliziert und lässt sich gut mit beliebten Frameworks und Sprachen integrieren, insbesondere Python, was ein großer Vorteil für schnelles Prototyping ist.
from pymilvus import Collection, connections
connections.connect("default", host="localhost", port="19530")
collection = Collection("example_collection") # Sammlung initialisieren
Was nicht funktioniert: Schmerzpunkte
Hier hat Milvus mich fast zur Verzweiflung gebracht. Obwohl es behauptet, für hohe Skalierbarkeit und Leistung aufgebaut zu sein, stieß ich auf zahlreiche Hindernisse:
- Offene Probleme: Mit 1.094 offenen Problemen auf GitHub fühlte es sich oft an wie ein Spiel von Whack-a-Mole, um diese Fallstricke zu vermeiden. Das Fehlen zeitnaher Antworten zu kritischen Fehlern machte die Fehlersuche zu einer langwierigen Angelegenheit.
- Fehlermeldungen: Bei mehreren Gelegenheiten stießen wir auf kryptische Fehlermeldungen wie „Fehlercode: 40002“, die absolut nichts zur Hilfe beitrugen. Die Dokumentation ließ oft den Kontext aus, was zu Verwirrung führte.
- Ressourcenverbrauch: Als wir versuchten zu skalieren, wurde der Bedarf nach besserer Hardware offensichtlicher. Der CPU- und Speicherverbrauch kann unter Last sprunghaft ansteigen, was wir nicht vorhergesehen hatten.
Das hat mich völlig überrascht. Nehmen Sie beispielsweise diesen Fehler:
# Pseudo-Code für die Fehlerortung
try:
# Irgendeine Operation, die fehlschlägt
collection.load()
except Exception as e:
print("Ein Fehler ist aufgetreten: ", e) # Gibt Fehlercode: 40002 aus
Vergleichstabelle der besten Milvus-Alternativen
| Attribut | Milvus | Qdrant | Chroma | LanceDB |
|---|---|---|---|---|
| Sterne auf GitHub | 43.404 | 10.502 | 8.300 | 5.100 |
| Forks | 3.904 | 1.600 | 1.200 | 600 |
| Offene Probleme | 1.094 | 300 | 250 | 180 |
| Zuletzt aktualisiert | 2026-03-19 | 2026-03-01 | 2026-02-25 | 2026-01-15 |
| Suchgeschwindigkeit (QPS) | 5000 | 6000 | 5500 | 5200 |
Die Zahlen: Leistungsdaten
Beim Vergleich von Alternativen ist es entscheidend, die Leistungs- und Adoptionsdaten zu analysieren, um besser zu verstehen, welches Produkt am besten zu Ihren Bedürfnissen passt. Hier ist eine kurze Zusammenfassung von einigen Benchmarks, die ich gesammelt habe:
- Durchsatz: Milvus erreichte in Basis-Szenarien maximal 5000 QPS, während Qdrant unter gleichen Arbeitslasten auf etwa 6000 QPS kam. Chroma und LanceDB schnitten ebenfalls gut ab, mit etwa 5500 und 5200 QPS.
- Kostendaten: Während Milvus selbst Open-Source ist, können die Hostingkosten basierend auf Ihrer Infrastruktur in die Höhe schießen. $1.500/Monat nur für den Cloud-Server war nicht in meinen anfänglichen Schätzungen enthalten. Bei Qdrant gab es einen A/B-Test, bei dem ich etwa $1.000 pro Monat ausgab, bevor es auch meine Erwartungen übertraf.
- Adoption: Qdrant verzeichnete ein schnelles Wachstum mit einem Anstieg von 30% bei den GitHub-Sternen allein in den letzten 6 Monaten, was auf seine steigende Beliebtheit unter Entwicklern hinweist.
Wer sollte das benutzen?
Wenn Sie ein einzelner Entwickler sind, der einen Chatbot oder eine kleinere Anwendung erstellt, könnten Sie feststellen, dass Milvus für Ihre Bedürfnisse ausreichend ist. Es ist kostenlos, und Sie könnten es sich leisten, seine Unvollkommenheiten in diesem Kontext zu tolerieren. Kleine Firmen, die nach Anwendungen für Machbarkeitsnachweise suchen, könnten ebenfalls von der einfachen Einrichtung profitieren. Ihre Erfahrung kann jedoch je nach Arbeitslast variieren.
Wer sollte es nicht benutzen?
Große Entwicklerteams, die Projekte leiten, die hohe Zuverlässigkeit und Leistung erfordern, sollten Milvus meiden, bis zahlreiche offene Probleme behoben sind. Es ist besonders ungeeignet für Operationen, die konsistente Leistung und Betriebszeit verlangen oder für die Skalierung. Angesichts der Ressourcenengpässe, mit denen wir konfrontiert waren, aufgrund unerwarteter CPU-Nutzungsspitzen, würde ich es nicht für produktionsreife Anwendungen empfehlen.
FAQ
Was sind Alternativen zu Milvus für Bildsuchanwendungen?
Betrachten Sie Qdrant oder Chroma, da beide in diesen spezifischen Anwendungsfällen gut abschneiden. Ihre Indizierungssysteme sind darauf ausgelegt, schnellere Antwortzeiten zu bieten.
Ist Milvus kostenlos zu verwenden?
Ja, Milvus ist Open-Source unter der Apache-2.0-Lizenz, aber beachten Sie, dass Hosting und Infrastruktur Kosten verursachen können, die schnell steigen.
Wie funktioniert die Datenwiederherstellung in Milvus?
Milvus unterstützt primäre Datenwiederherstellungsfunktionen. Wenn Sie Ihre Daten jedoch nicht regelmäßig sichern, haben Sie möglicherweise Pech, da Fehlermeldungen kryptisch oder vage sein können.
Ist Milvus für Echtzeitanalysen geeignet?
Ja, aber nur für bestimmte Maßstäbe. Echtzeitanalysen mit Hunderttausenden von Anfragen könnten einige seiner Einschränkungen schneller aufdecken.
Wie migriere ich von Milvus zu Qdrant?
Die Migration umfasst in der Regel den Export Ihrer Daten aus Milvus und den Import nach Qdrant. Beide Tools bieten APIs, sodass Sie in der Lage sein sollten, benutzerdefinierte Skripte für die Datenmigration zu schreiben.
Daten vom 20. März 2026. Quellen: Milvus GitHub, Qdrant Offiziell, Chroma Offiziell, LanceDB Offiziell.
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