对于依赖相似性搜索的监控系统，例如面部识别、物体跟踪或异常检测，向量数据库至关重要。 最广泛使用的选项包括 Milvus、FAISS、带有 k-NN 的 Elasticsearch、Pinecone 和 Qdrant。 这些数据库擅长存储和查询高维向量数据，这对于将监控录像与已知模式或身份进行匹配等任务至关重要。 例如，Milvus 专为可扩展性而设计，使其适用于实时视频分析，而 FAISS 则优化了大型数据集的搜索速度。 每种工具在性能、易用性以及与现有基础设施的集成方面都有优缺点。
Milvus 是一个流行的开源向量数据库，专为高吞吐量应用程序而构建。 它支持分布式部署，允许监控系统随着数据量的增长进行水平扩展。 例如，一个城市范围的摄像头网络可以使用 Milvus 实时索引面孔或车牌。 其灵活的索引算法（例如，HNSW、IVF）平衡了速度和准确性，这对于时间敏感的监控工作流程至关重要。 FAISS 由 Meta 开发，是一个针对 GPU 加速的相似性搜索进行优化的库。 虽然不是一个完整的数据库，但它通常集成到自定义监控管道中，用于诸如聚类存档录像中的可疑活动之类的任务。 Elasticsearch 的 k-NN 插件将其搜索功能扩展到向量，从而实现混合查询，将元数据（例如，时间戳、位置）与向量相似性相结合。 这对于取证分析非常有用，例如查找犯罪现场附近所有颜色和形状与特定颜色和形状匹配的车辆。
Pinecone 提供托管服务，从而减少了团队部署监控应用程序的运营开销。 其无服务器架构自动处理索引和扩展，这对于基于云的系统非常有利。 Qdrant 是另一个开源选项，它强调性能和灵活性，支持精确和近似搜索方法。 例如，使用 Qdrant 的监控系统可以在实时监控期间优先考虑低延迟查询，同时离线运行更深入的分析。 在选择数据库时，开发人员应考虑延迟要求（实时与批处理）、硬件约束（GPU 支持）以及与机器学习框架（TensorFlow、PyTorch）的集成等因素。 诸如 Milvus 和 Pinecone 之类的工具提供了用于无缝嵌入集成的客户端库，而 FAISS 需要更多手动实现，但提供了细粒度的控制。