So sánh 5 vector database phổ biến 2026: chọn cái nào?
Vector DB là xương sống của mọi RAG pipeline. Chọn sai → migration tốn 2–3 tuần. Đây là so sánh thực chiến 5 option phổ biến nhất.
1. Pinecone — managed hosted
Ưu: fully managed, auto-scale, API đơn giản, SOC 2. Lý tưởng cho startup muốn skip DevOps.
Nhược: đắt ($70+/tháng cho 1M vector), vendor lock-in, không self-host được. Latency 50–150ms.
Khi nào dùng: team < 5 người, không muốn quản hạ tầng, budget ok.
2. Qdrant — open source + cloud
Ưu: open source (Rust, nhanh), có cloud + self-host, HNSW + filter native. Docker up 1 phút. Latency 10–40ms self-host.
Nhược: cloud mới (2022), ít maturity hơn Pinecone cho enterprise. Scale multi-region cần setup tay.
Khi nào dùng: team có DevOps, muốn open source, cần filter phức tạp (metadata query).
3. Weaviate — OSS hybrid search
Ưu: hybrid search (BM25 + vector) native, GraphQL API, module system (auto-embed từ ảnh/text), good schema support.
Nhược: config phức tạp hơn Qdrant, RAM-heavy.
Khi nào dùng: cần hybrid search, nhiều data type (text + image + audio), thích GraphQL.
4. pgvector — PostgreSQL extension
Ưu: không cần DB mới. Chỉ cần CREATE EXTENSION vector; trên Postgres hiện có. Join với bảng app, transaction ACID, ecosystem Postgres khổng lồ.
Nhược: hiệu năng kém hơn dedicated vector DB khi > 10M vector. HNSW index cần Postgres 16+.
Khi nào dùng: đã dùng Postgres, < 10M vector, muốn 1 DB duy nhất.
5. Milvus — hyperscale
Ưu: distributed native, > 1 tỷ vector OK, nhiều index type (IVF, HNSW, DiskANN). Dùng ở Alibaba, Shopee.
Nhược: setup phức tạp (Zookeeper + etcd + object storage), overkill nếu < 100M vector.
Khi nào dùng: enterprise scale, 100M+ vector, team có SRE chuyên trách.
Bảng tóm tắt
| DB | Scale sweet spot | Latency p95 | Cost @ 10M vec | Độ khó setup |
|---|---|---|---|---|
| Pinecone | < 100M | 50–150ms | ~$400/tháng | ⭐ dễ nhất |
| Qdrant | < 500M | 10–40ms | $0 (self) hoặc $30+ cloud | ⭐⭐ |
| Weaviate | < 500M | 20–60ms | $0 (self) hoặc $25+ cloud | ⭐⭐⭐ |
| pgvector | < 10M | 20–80ms | Free (tận dụng Postgres) | ⭐ dễ nhất |
| Milvus | > 100M | 5–30ms | Setup tốn nhưng DB free | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
Khuyến nghị thực chiến
- Bắt đầu RAG prototype: pgvector (free, 1 command)
- Production < 10M vector: Qdrant self-host trên 1 VM 8GB
- Không muốn DevOps: Pinecone
- Cần hybrid search: Weaviate
- Scale lớn: Milvus
Migration: từ pgvector → Qdrant mất ~1 tuần. Từ Pinecone → cái gì cũng 2–3 tuần do vendor API khác nhau. Nên design embedding code DB-agnostic từ đầu — viết interface abstract, switch implementation khi cần.
Khoá LLM Quest Academy Level 6 có 1 boss project build RAG pipeline với Qdrant từ zero.