对于需要实时更新且频繁插入向量的应用，Redis、Milvus（及其云端对应产品 Zilliz）、Pinecone 和 Qdrant 等数据库由于其架构和设计选择而非常适合。 这些系统优先考虑低延迟写入、高效索引和可扩展性。 诸如 FAISS 或 HNSWlib 之类的库虽然在相似性搜索方面功能强大，但不太适合动态数据，因为它们缺乏对频繁更新的本机支持，而无需手动重新索引。 针对实时操作优化的数据库可以处理并发写入、增量索引和分布式扩展，这使得它们更适合实时用户交互、物联网数据流或不断发展的推荐系统等用例。
Redis 及其 Redis Vector Search (RediSearch) 模块因其内存存储和亚毫秒级写入延迟而在实时场景中表现出色。 它支持通过 HNSW 或平面索引进行向量索引，并允许更新而不会阻止读取操作。 Milvus 和 Zilliz 提供可水平扩展的分布式架构，通过跨节点分片数据来实现高吞吐量提取。 它们使用增量索引策略（例如，基于 LSM 的存储）来避免在每次插入时重建整个索引。 Pinecone 是一种托管服务，可自动执行可扩展性和内存管理，从而抽象化基础设施问题，同时支持通过其 API 进行动态数据更新。 Qdrant 提供了开源灵活性和实时功能的平衡，使用 memmap 和基于段的存储等优化来减少写入开销。
选择取决于具体需求。 Redis 非常适合低延迟的内存工作负载，但需要手动扩展。 Milvus 适合大规模部署，但需要基础设施监督。 Pinecone 简化了团队优先考虑易用性的操作。 Qdrant 的 REST API 和轻量级设计使其易于访问较小的项目。 诸如 FAISS 之类的库对于静态数据集或批处理仍然有用，但需要针对实时更新的解决方法（例如，定期索引重建）。 例如，在处理用户点击的实时推荐引擎中，Redis 或 Pinecone 可以无缝处理快速插入和查询，而 FAISS 在没有大量工程工作的情况下将难以处理。 优先考虑具有内置并发控制、水平扩展和增量索引的数据库，以最大限度地减少延迟和操作复杂性。