向量数据库与关系型数据库因其数据模型和用例而服务于根本不同的目的。关系型数据库以预定义模式将结构化数据存储在表中，使用行和列来表示实体及其关系。它们擅长处理事务性数据以及需要连接、过滤或聚合的复杂查询。例如，关系型数据库可以管理电商平台的库存，通过外键连接的表来跟踪产品、订单和客户。相比之下，向量数据库针对存储和查询高维向量（表示机器学习模型嵌入的数字数组）进行了优化。这些向量捕获语义或上下文关系，从而实现相似性搜索（例如，查找与查询相似的图像或文本）。向量数据库可以通过比较编码为向量的用户偏好与产品嵌入来支持推荐系统。
核心区别在于它们处理查询的方式。关系型数据库依赖于使用 SQL 进行精确匹配、范围过滤或连接。查询根据严格的条件返回精确结果，例如获取具有特定邮政编码的所有用户。然而，向量数据库专注于近似最近邻 (ANN) 搜索，该搜索优先考虑速度和可扩展性而非精确度。例如，搜索“与这张照片相似的图片”涉及计算向量之间的距离（例如，余弦相似度）以找到最接近的匹配。关系型数据库缺乏对这些操作的原生支持，这使得向量数据库对于语义搜索或异常检测等 AI 驱动的应用程序不可或缺。此外，向量数据库通常使用专门的索引技术（例如 HNSW 或 IVF）来加速相似性搜索，而关系型数据库则依赖于为结构化数据优化的 B 树或哈希索引。
在底层，这两个系统在存储和可扩展性方面存在差异。关系型数据库强制执行 ACID 合规性，确保事务的数据完整性，但这可能会限制水平扩展。向量数据库优先考虑读取密集型工作负载的吞吐量，通常为了性能而牺牲严格的一致性。例如，向量数据库可能会将数据分片到不同节点上以处理数十亿嵌入，而关系型系统由于索引开销而难以处理高维数据。开发者在两者之间选择时应考虑数据类型：结构化、事务性数据适合关系型数据库，而需要语义分析的非结构化数据则需要向量数据库。混合系统正在出现，但理解这些核心差异有助于确保为任务选择正确的工具。