Milvus vs Qdrant（自托管，2026）：分布式规模 vs 单二进制简洁性

对于大多数自托管团队来说，Qdrant 是更简洁、摩擦更小的选择——Apache-2.0 许可、Rust 编写、一个 Docker 镜像、原生混合搜索，以及一个在需要时可扩展为集群的单节点部署。Milvus 则是为 极大 规模构建的重量级方案——同样采用 Apache-2.0，核心为 Go，引擎使用 C++，有着强有力的吞吐量宣称，并且针对十亿级向量工作负载设计了分布式架构。两者都非常出色且完全开源，因此决策很少关乎质量——而是取决于你是否真正需要分布式规模，还是一个快速的单二进制就能满足你。如果向量数在几亿以下，Qdrant 的简洁性通常胜出；如果你计划处理数十亿级数据，Milvus 则是为此专门构建的。本文通过一个自己运维基础设施的团队视角对两者进行了正面比较。

两者都应进入任何认真自托管候选名单。如需更广泛的视野，请参阅我们的最佳自托管向量数据库指南；如果你还在犹豫是否需要专用引擎，可以先从什么是向量数据库入手。

并排比较

	Milvus	Qdrant
许可协议	Apache-2.0	Apache-2.0
核心语言	Go 核心 + C++ 引擎	Rust
GitHub 星标数（2026 年 6 月）	44.8k	32.4k
混合搜索	是——同一集合内支持稠密+稀疏+全文搜索	原生支持——稠密+稀疏，一次查询内实现 RRF/融合
自托管（小规模）	Milvus Lite（嵌入式，pip install）或 Standalone（Docker）	单个 qdrant/qdrant Docker 镜像
自托管（生产环境）	分布式（Kubernetes，多组件）	分布式/集群
设计规模	十亿级，极大工作负载	小到大规模；单节点到集群
托管云服务	Zilliz Cloud——免费层；无服务器按量付费	Qdrant Cloud——永久免费层；按用量计费

星标数为 GitHub 于 2026 年 6 月的约略数字，会随时间变化；许可协议和语言是稳定的决定性因素。

许可协议与语言

在许可上两者完全打平：Milvus 和 Qdrant 都采用 Apache-2.0，这是一种宽松、无 Copyleft 的许可，可安全嵌入商业产品而无需承担额外义务。如果许可纯净性是硬性要求，两者都没有出局——你可以自由地在产品内部署任一方案。

在实现语言上，两者分道扬镳，这大致反映了每个项目的脾性。

• Qdrant 用 Rust 编写——内存控制严格、性能可预测、无垃圾回收暂停。整个引擎是一个编译后的制品，这也是它部署如此简单的原因之一。
• Milvus 使用 Go 核心与 C++ 引擎——Go 负责协调与云原生基础设施（Go 是 Kubernetes 领域的通用语言），C++ 负责性能关键的向量引擎。这种拆分暗示了其设计思路：Milvus 被构建成一个 组件构成的分布式系统，而非单一进程。

对于通过 API 使用 数据库来说，使用哪种语言并不重要。但这些选择所反映的架构才是真正的区别——Qdrant 是精简的单引擎，Milvus 是多组件分布式平台。

混合搜索

两者都支持混合搜索——在单次查询中融合稠密向量相似度与稀疏/关键词匹配——因此都不需要像 pgvector 那样手动实现融合。

• Qdrant 通过 每个点支持多个命名向量 实现原生稠密+稀疏向量，并支持可配置的融合（例如 Reciprocal Rank Fusion）。这样可以对同一对象多个嵌入表示的存储与组合进行精细控制。
• Milvus 支持 语义+全文，稀疏和稠密向量可共存于 一个集合，因此无需额外挂接关键词引擎即可运行混合查询。

在能力上这几乎是平局。如果你需要对每个对象使用多种嵌入进行复杂操作，Qdrant 的命名向量模型更灵活；Milvus 的单集合稠密+稀疏+全文模型干净利落，并能随其架构的其余部分扩展。两者都很强大——混合搜索不是决定这场对决的维度。

性能与延迟

首先要诚实说明：向量数据库的基准测试结果依赖于召回率、数据集、维度及硬件，而且几乎总是由获胜的供应商发布。请将其视为方向性参考，而非权威结论。

• Qdrant 发布的基准测试声称在大多数场景下具有最高的每秒请求数（RPS）和最低的延迟，在某个数据集上大约 提升 4 倍 RPS，并且在 带过滤 搜索（向量相似度与元数据过滤结合）方面具有特殊优势。注意基准测试数据最后一次更新是在 2024 年。
• Milvus 声称（针对 Milvus 2.6）在 1M × 768 维的 VectorDBBench 运行中，内存减少约 72%，吞吐量提升约 4 倍；在与 Elasticsearch 召回率相同时，全文搜索吞吐量提升 3–4 倍（最高约 7 倍）。这些是规模与效率方面的宣称——当你的索引非常大时，这类数字最为重要。

注意表述上的差异。Qdrant 宣传的是原始 RPS、延迟和带过滤搜索性能——这些指标在中规模快速查询场景中最为重要。Milvus 则宣传大规模下的内存减少和吞吐量提升——当你存储数亿到数十亿向量且每向量成本占主导时，这些指标至关重要。对于绝大多数自托管工作负载（几百万向量以下），两者在尚可的硬件上都会足够快，你的嵌入模型和分块选择对端到端延迟的影响会大于数据库本身。在将性能作为决定因素之前，请在你的 实际数据 上进行基准测试。

自托管与运维

这是两者分歧最大的地方，通常也是做出选择的依据。

• Qdrant 以 单个官方 Docker 镜像（qdrant/qdrant）形式交付。它开箱即可单节点运行——docker run 之后你就拥有一个可运行的向量数据库——并在需要时扩展为分布式/集群部署。这是更轻量的运维足迹：只需运行、备份和监控一个服务。
• Milvus 提供了优雅的上手路径，但顶峰却很沉重。Milvus Lite 是嵌入式模式（pip install），用于原型开发；Standalone 以单个 Docker/compose 部署运行，适用于中小规模使用。但其生产环境下的 分布式 模式是一个 多组件系统——它依赖对象存储、消息队列以及独立的协调器/工作器组件——专为十亿级规模设计，最好在 Kubernetes 上运行。这带来了巨大的能力，同时也意味着更多需要操作、理解和调试的内容。

一个有用的思维模型：运维负担与系统设计所针对的规模成正比。 Qdrant 位于高效的中部——轻量到可以在单台机器上运行，需要时可以进行集群扩展。Milvus 瞄准的是极大规模端，因此其分布式模式承载了十亿级规模所必需的复杂度。如果你想要一个真正的向量数据库而又不想搭建一个 Kubernetes 项目，Qdrant 的单镜像故事难以击败。如果你运营的规模使得 Milvus 的分布式架构成为 核心要点，那么这种复杂度正是在为你创造价值。

成本与定价

自托管两者意味着 软件是免费的——你的成本在于运行它所消耗的计算和存储资源。对于 Qdrant，中小规模索引可以轻松地运行在 每月约 20–30 美元 的 VPS 上（在 Hetzner 级别的宿主机上更便宜），因为你控制资源配额并运行单一服务。Milvus Standalone 在小工作负载下也可以运行在中等配置的机器上，但其分布式模式——包含对象存储、消息队列及多个组件——意味着明显更高的硬件需求。到了这个层级，你应该认真核算集群的成本，而不是假设一个固定的 VPS 账单。

作为参考，它们的托管云服务（托管价格，非 自托管成本）如下：

• Qdrant Cloud —— 永久 免费层（1 节点，0.5 vCPU / 1 GB 内存 / 4 GB 磁盘）；付费标准版通过计算器按用量定价，无固定公开入门价格。
• Milvus / Zilliz Cloud —— 免费层（约 5 GB + 约 250 万 vCUs/月）；无服务器按量付费（约每 100 万 vCUs 4 美元；存储 0.04 美元/GB-月）；专用集群起价约 99 美元/月 （专用集群入门价格动态生成，为近似值）。

自托管者的要点：忽略托管价格标签，而考虑你将运行它的硬件成本。Qdrant 因为只有一个服务，所以将成本下限保持得很低；Milvus 分布式模式是真正需要更多机器（或集群）的选项——这就是十亿级规模的代价。

何时选择哪一方

选择 Qdrant 如果：

• 你想要最轻量的自托管足迹——一个 Docker 镜像，单节点起步，后续再扩展集群。
• 你的规模是从小到大（最多几亿向量），而非十亿级。
• 原始速度和 带过滤搜索 性能对你很重要。
• 你宁愿不运行多组件分布式系统或专门的 Kubernetes 项目。

选择 Milvus 如果：

• 你计划处理 十亿级 向量工作负载，并需要相应的吞吐量和内存效率。
• 你能够承担基于 Kubernetes 的分布式多组件系统的运维重量。
• 在极大规模下，每向量成本是首要考虑因素。
• 你想要 Milvus Lite 进行快速本地原型开发，然后无缝升级到同一引擎的大规模版本。

最终结论

对于大多数自托管团队来说，Qdrant 是更务实的选择——Apache-2.0、快速、原生混合搜索、单镜像部署，可在一台机器上运行，仅在需要时扩展成集群。Milvus 更适合真正运营极大规模的场景——其分布式架构和效率宣称专为数十亿向量构建，并在那种规模下体现了其运维重量。两者共享相同的许可证，且在混合搜索方面都表现出色，因此决策归结为一个诚实的问题：你真正需要的是分布式十亿级规模，还是一个可以简单运行的快速向量数据库？ 如果是前者，Milvus 为此而生。如果是后者——对大多数团队而言这也是事实——Qdrant 以少得多的运维让你达成目标。

常见问题

Milvus 和 Qdrant 哪个更适合自托管？ 对大多数团队而言，Qdrant——它以一个 Docker 镜像形式交付，开箱即可单节点运行，运维负担轻得多。Milvus 更适合当你真正需要分布式十亿级吞吐量，并且能承受其多组件 Kubernetes 架构重量时的选择。

Milvus 和 Qdrant 是否支持混合搜索？ 是的，两者都支持，且可在单次查询中完成。Qdrant 使用原生稠密+稀疏向量，支持命名向量和可配置融合（例如 RRF）。Milvus 在同一集合内结合语义与全文，支持稀疏和稠密向量。两者都不需要手动实现融合。

Milvus 和 Qdrant 哪个更快？ 取决于规模，最好在自有数据上测量。Qdrant 自身的基准测试（最近一次更新于 2024 年）声称高 RPS、低延迟以及在带过滤搜索方面的优势——在中低规模下表现强劲。Milvus 2.6 声称在大规模场景下（1M × 768 维 VectorDBBench）具有大幅内存减少和高吞吐量。对于几百万向量以下的大多数工作负载，两者都足够快。

Milvus 和 Qdrant 使用什么许可证？ 两者都是 Apache-2.0——宽松许可，无 Copyleft。任何一种都可安全嵌入商业产品而无需承担额外义务，因此许可证并非两者之间的差异点。

什么时候值得为 Milvus 的额外运维复杂性买单？ 当你运营的规模已经让单个快速引擎力不从心时——数亿到数十亿向量，此时 Milvus 的分布式模式和效率优势才真正发挥作用，其多组件架构为你提供了实实在在的扩展空间。在此规模之下，Qdrant 的单镜像简洁性通常能以远少于运维达到相同的效果。

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Aquila 是 私密、自托管 AI 搜索 的独立指南——掌控你自己的搜索，而非租赁。查看完整领域，请参见最佳自托管向量数据库；比较两个领先的中型引擎，请参阅Qdrant vs Weaviate；或阅读什么是向量数据库以了解相关概念。掌控你自己的搜索。