企业向量数据库有哪些？2026年10款产品横向比较

本文将深入对比10款向量数据库：OceanBase、TiDB、万里数据库、达梦、GaussDB、GoldenDB、PolarDB、金仓数据库、海量数据库、腾讯云TDSQL

企业开始建设RAG知识库、智能客服、语义搜索和AI Agent后，通常都会遇到同一个问题：向量数据到底应该放在哪里？

有的企业需要一套专业向量检索引擎，有的企业更适合直接在原有关系型数据库中增加向量能力。两种路线没有绝对高下，关键要看向量规模、业务数据关联、更新频率、部署环境和安全要求。

本文将盘点OceanBase、TiDB、万里数据库、达梦、GaussDB、GoldenDB、PolarDB、金仓数据库、海量数据库和腾讯云TDSQL等10款产品，并从产品定位、核心功能、部署方式、适用场景和采购边界等方面进行比较，帮助企业快速确定首轮PoC名单。

一、2026年选择向量数据库，先判断这四件事

1、需要独立向量数据库，还是融合型数据库

向量数据库主要负责存储Embedding向量，并根据向量之间的距离寻找语义相近的内容。它常用于企业知识库、图片搜索、智能推荐、相似商品匹配和大模型检索增强生成。

但企业并不一定要单独建设一套向量数据库。

如果项目只有几十万到几百万条向量，查询并发不高，同时需要关联用户、部门、订单、产品、权限和文档状态，那么在关系型数据库中增加向量类型和向量索引，架构往往更简单。

如果项目需要处理数亿条以上向量，检索负载很高，而且向量查询与交易业务相对独立，则可以考虑专业向量数据库或独立向量服务。

2、向量数据是否需要关联业务数据

企业知识并不是一批相互独立的文档。

一份合同可能关联客户、项目、负责人和有效期；一件商品会关联库存、价格和销售区域；一份内部制度还要受到部门和人员权限限制。

如果业务数据和向量数据存放在不同系统中，企业需要额外维护数据同步、主键映射、权限同步和删除一致性。任何一个环节出现延迟，都可能导致检索结果过期或越权。

因此，业务关系越复杂，企业越需要关注关系查询、标量过滤、全文搜索和向量搜索能否协同完成。

3、不能只比较查询速度

向量数据库的性能不能只看QPS，还要同时测试查询延迟、召回率、索引构建时间、写入速度和资源占用。

实际业务查询往往还会带有部门、租户、时间、文档类型和商品状态等过滤条件。数据库在纯向量测试中表现良好，并不代表加入复杂过滤条件后仍然稳定。

PoC时应统一Embedding模型、向量维度、Top-K数量和数据集，再比较不同产品。否则，单独比较厂商公布的数据，很难得到可靠结论。

4、企业采购还要看部署与合规

金融、能源、医疗、政务和国央企通常会重点考察私有化部署、国产软硬件适配、权限审计、数据加密、备份恢复和多中心容灾。

公有云用户则需要关注服务区域、网络费用、数据出境、账号体系和长期迁移成本。

换句话说，检索效果只是向量数据库选型的一部分。产品能否进入企业现有技术体系，能否通过安全和采购审查，同样重要。

二、2026年主流向量数据库产品盘点

1、OceanBase：事务、分析、向量与全文检索统一承载

推荐理由：

OceanBase 是蚂蚁集团完全自研的国产数据库，集中式与分布式版本均已通过数据库安全可靠测评。

IDC 报告显示 OceanBase 是中国分布式数据库金融本地部署市场第一；在 TPC-C、TPC-H 国际数据库基准测试中刷新过世界纪录，目前已经服务了中国工商银行、中石化、携程、理想汽车等 超 4000+ 国内头部企业。

对于金融、政企、互联网等大型企业等核心系统采购来说，该厂商是值得优先尝试的一个选择。如果企业正在推进 Oracle、MySQL 等数据库的国产化替换，同时又担心核心系统迁移风险、性能稳定性和后续扩展能力，OceanBase 是主要选择之一。

核心功能：

OceanBase 集中式版本支持事务处理、高可用、数据压缩、多租户、备份恢复、实时分析等能力，并同时兼容 Oracle 和 MySQL 生态，有助于降低国产替换中的代码改造和迁移成本。同时，它也基于一体化架构支持向量检索、全文检索、结构化与非结构化数据混合搜索等能力，能够覆盖 TP 交易、AP 分析和 AI 检索等多类业务需求，为企业后续 AI 业务拓展预留空间。除此之外，OceanBase 也提供分布式版本，本地部署和云上部署均可支持，适合后续更高并发、更大规模的业务扩展。

适用场景：

OceanBase 更适合金融、政企、高校、能源、制造、零售、互联网等对数据库稳定性、国产化合规和长期扩展能力要求较高的组织。典型场景包括核心交易系统、支付结算、账户系统、订单库存、会员系统、供应链系统、政务服务平台，以及 Oracle/MySQL 国产化迁移项目。

优势亮点：

OceanBase 的优势主要体现在四个方面：一是稳定可靠，长期支撑支付宝等高并发核心业务，并经历过双 11 等大流量场景验证；二是双兼容能力突出，同时兼容 Oracle/MySQL 生态，可减少业务系统改造压力；三是具备多租户架构，便于企业在统一数据库资源下承载多个业务系统或部门应用，并进行资源隔离和统一管理；四是一体化架构具备前瞻性，既能支撑传统交易和分析场景，也能为未来 AI 检索、智能分析等业务拓展提供基础能力。对于业务后续增长较快的企业，OceanBase 还支持从集中式版本平滑演进到分布式架构，企业可以根据业务规模逐步升级。

综合评价：

从实际选型角度看，OceanBase 更适合解决“核心系统国产升级”这类高风险、高要求问题。它既提供本地部署，也提供云上部署，本地部署更适合金融、政企、高校、制造等重视数据安全、内网部署和国产化验收的客户，云上部署 OB Cloud 则更适合互联网、新零售、多云架构和弹性业务场景。对于还在技术预研阶段的企业，可以先通过集中式版本、云数据库或社区版验证兼容性和性能表现；如果已经进入核心系统替换或国产化采购阶段，则更适合结合现有 Oracle/MySQL 系统复杂度、迁移周期、部署架构和服务要求做专项评估。【官网：https://sc.pingcode.com/t8mp6】

2、TiDB：分布式SQL与向量搜索结合

推荐理由：

TiDB是一款兼容MySQL协议的分布式SQL数据库，主要用于分库分表治理、海量在线业务和HTAP。企业可以将Embedding与订单、商品、用户等业务数据放在同一数据库中，减少数据向外部向量引擎同步的工作。

公开客户包括中国银联、Square、Shopee和知乎，覆盖金融、电商、互联网和SaaS等领域。

核心功能：

TiDB支持向量数据类型、距离函数、KNN、ANN和向量索引，同时具备分布式事务、水平扩展、在线DDL和TiFlash实时分析能力。

产品支持自主管理、Kubernetes和TiDB Cloud，企业使用云服务时需要确认区域、合规和数据存放要求。

适用场景：

适合MySQL分库分表治理、电商搜索、推荐召回、用户画像、SaaS和实时AI应用。

优势亮点： 将分布式事务、HTAP和向量搜索整合进MySQL技术体系。

总结： 已有MySQL或TiDB技术基础，并需要水平扩展和向量检索的企业，可重点评估TiDB。

3、万里数据库：MySQL国产替代与AI业务数据底座

推荐理由：

万里数据库GreatDB主要面向MySQL国产替代、事务处理和数据库架构升级，提供集中式与分布式产品形态。

在向量应用中，GreatDB更适合保存用户、订单、权限和文档元数据，再与企业已有的向量引擎或AI平台连接。

核心功能：

GreatDB支持事务处理、数据强一致、企业级高可用、分布式扩展和MySQL兼容。

配套GreatDTS提供迁移评估、全量迁移、增量同步和数据校验，管理平台覆盖部署、监控、告警和健康评估。

适用场景：

适合MySQL国产替代、运营商系统、企业管理系统和高并发在线业务，也可作为RAG项目的业务与权限数据底座。

优势亮点： 兼顾MySQL兼容、国产化迁移和企业级高可用。

总结： 企业以MySQL国产替代为主、向量检索为扩展需求时，可以考虑GreatDB。

4、达梦：信创数据库体系中的向量能力扩展

推荐理由：

达梦产品覆盖集中式、分布式、数据守护、数据复制和数据集成等方向，并已提供向量数据相关开发能力。

对于已有达梦系统的政企客户，在原有数据库和权限体系中增加向量搜索，可以减少额外的数据同步工作。

核心功能：

达梦支持事务处理、高可用、备份恢复、读写分离和数据守护。其向量能力覆盖向量存储、距离计算、IVF索引和Python连接，可用于文本语义检索和以图搜图。

采购时应确认具体版本支持的向量维度、索引类型和混合检索能力。

适用场景：

适合政务、医疗、财政、能源和国央企的业务系统、制度问答、内部知识库和资料检索。

优势亮点： 可在国产软硬件和现有达梦数据库体系内扩展向量能力。

总结： 已使用达梦并计划增加AI检索的企业，可优先测试对应版本。

5、GaussDB：金融核心能力与华为AI生态协同

推荐理由：

GaussDB是华为面向企业核心业务推出的数据库产品，覆盖集中式和分布式架构。它支持VECTOR数据类型，也可以与华为云搜索、数据集成和AI服务组成组合方案。

公开案例包括国信证券、江南农商银行、苏州农商银行和邮储银行等金融机构。

核心功能：

GaussDB支持分布式事务、多副本高可用、容灾、在线扩展、数据迁移和智能运维。

UGO和DRS可用于数据库对象迁移、数据同步和双向复制。企业需要结合具体版本确认向量索引、部署方式和接口范围。

适用场景：

适合银行、证券、保险、政务、能源和大型集团的核心数据库，以及智能客服、知识问答和风险分析项目。

优势亮点： 金融核心数据库可与华为云、鲲鹏、AI算力和迁移工具形成统一生态。

总结： 已采用华为技术体系的企业，可以重点评估GaussDB及其配套AI方案。

6、GoldenDB：金融核心交易与AI检索分层建设

推荐理由：

GoldenDB是一款面向金融和关键业务的分布式事务数据库，重点解决高并发交易、数据强一致和多中心容灾问题。

在AI架构中，它更适合承担账户、客户、交易和权限等核心数据，研报、合同和客服记录则由独立向量引擎检索，实现交易与AI负载隔离。

公开资料显示，GoldenDB已在金融、运营商、政务和能源等领域落地，2026年多款产品进入安全可靠测评结果名单。

核心功能：

支持分布式事务、自动分片、水平扩容、多副本、同城双活和多地多中心容灾，并提供迁移、同步、监控和SQL治理工具。

适用场景：

适合银行核心、信用卡、支付、证券交易和运营商账务，也可作为智能投研、客服辅助和风险合规系统的业务数据底座。

优势亮点： 适合采用核心交易稳定运行、向量检索独立扩展的分层架构。

总结： 金融机构需要隔离交易和AI检索负载时，可以重点评估GoldenDB。

7、PolarDB：阿里云环境下的云原生向量检索

推荐理由：

PolarDB是阿里云推出的云原生数据库，提供MySQL版、PostgreSQL版和分布式版，多条产品线均已增加向量能力。

它更适合业务已经部署在阿里云，并使用对象存储、数据集成和大模型服务的企业。公开案例包括小鹏汽车和韵达等。

核心功能：

PolarDB MySQL版支持向量类型、距离函数、KNN、ANN和HNSW索引；PostgreSQL版提供pgvector相关能力，并可通过PolarSearch处理全文与向量检索。

适用场景：

适合阿里云上的企业知识库、智能客服、电商搜索、推荐系统、图片检索和SaaS应用。

优势亮点： MySQL、PostgreSQL和分布式产品线均可与阿里云AI及数据服务组合。

总结： 主要业务运行在阿里云的企业，可将PolarDB纳入向量数据库PoC名单。

8、金仓数据库：面向政企信创的本地AI数据底座

推荐理由：

KingbaseES是金仓数据库面向政务、能源、交通、金融和大型企业推出的通用数据库。

KingbaseES V9 2025增加向量数据模型等AI能力，可在同一数据库中管理结构化字段、权限、全文内容和向量数据。

核心功能：

支持事务处理、Oracle与MySQL兼容、高可用集群、备份恢复、数据同步、全文检索和向量数据模型。

产品支持本地和容器化部署，并适配多种国产芯片、操作系统和服务器。企业应根据版本确认向量索引、维度和AI框架集成范围。

适用场景：

适合党政、能源、交通和国央企建设本地知识库、政策问答、制度搜索和业务智能助手。

优势亮点： 在政企信创、Oracle迁移和国产软硬件适配方面具有较完整的产品体系。

总结： 已使用KingbaseES或正在推进Oracle国产替代的企业，可以优先测试其向量能力。

9、海量数据库：关系型数据库与专用向量产品双路线

推荐理由：

海量数据库提供Vastbase G100关系型数据库和Vastbase V100向量数据库。V100采用关系模型，可统一管理结构化数据、权限字段和Embedding向量。

这种架构适合希望减少业务数据库与向量数据库同步工作的企业。

核心功能：

Vastbase V100支持向量存储、相似度搜索、结构化过滤、多路语义召回和关系向量联合查询。

Vastbase G100也具备向量存储和检索能力，并在openGauss内核基础上增强Oracle兼容、安全和企业级管理功能。

适用场景：

适合本地企业知识库、政务问答、金融研报检索、合同搜索和多模态内容管理。

优势亮点： 同时提供通用关系数据库和专用向量数据库，可按数据规模和负载选择架构。

总结： 关注国产化、私有部署和关系向量融合的企业，可以将Vastbase列入测试范围。

10、TDSQL腾讯云：交易数据库与独立向量服务组合

推荐理由：

TDSQL是腾讯云面向金融交易和企业核心系统推出的分布式数据库，Tencent Cloud VectorDB则负责向量存储和语义检索。

TDSQL可以保存账户、客户、商品、订单和权限数据，VectorDB负责Embedding与文档检索，适合已经使用腾讯云的企业。

公开资料显示，TDSQL已应用于兴业银行、微众银行等机构。2025年相关信息显示，TDSQL已支撑超过100家金融机构的核心系统。

核心功能：

TDSQL支持分布式事务、数据强一致、自动分片、水平扩展、多副本、容灾、审计和智能运维。

VectorDB支持相似度搜索、标量过滤和文档检索，并提供Python、Java和Go等SDK。AI套件还可以完成文档解析、切分和向量化。

适用场景：

适合金融智能客服、电商推荐、游戏搜索、代码助手和企业知识库。

优势亮点： 交易数据与向量检索分开承载，可以按照不同负载独立扩容。

总结： 已使用腾讯云或TDSQL的企业，可以重点评估TDSQL与VectorDB组合方案。

三、2026年主流向量数据库产品对比一览表

产品	向量能力定位	适用规模	部署方式	核心模块	企业采购关注点
OceanBase	事务、分析、全文与向量融合	中大型企业、核心业务	本地、私有云、公有云	向量索引、混合检索、分布式事务、多租户	适合业务数据和AI检索统一建设
TiDB	分布式SQL与向量搜索融合	中大型互联网、SaaS、电商	自主管理、Kubernetes、云服务	Vector、ANN、HTAP、MySQL兼容	核对不同版本和云区域支持范围
万里数据库	业务数据库与外部向量引擎组合	中大型政企、运营商	本地、私有云	GreatDB、GreatDTS、运维平台	更适合作为业务与权限数据底座
达梦	国产关系型数据库向量扩展	政企、能源、医疗	本地、私有云、云环境	向量类型、IVF索引、数据守护	核对目标版本和向量并发能力
GaussDB	核心数据库与华为AI生态协同	金融、大型集团	华为云、华为云Stack、本地	VECTOR类型、分布式事务、迁移工具	关注具体版本和向量索引范围
GoldenDB	金融核心库与独立向量引擎组合	大型金融与关键业务	本地、私有云	分布式事务、多中心容灾、迁移运维	适合交易与AI检索负载隔离
PolarDB	云原生数据库内置向量能力	中大型云上企业	阿里云	PolarVector、pgvector、PolarSearch	关注版本差异和云平台依赖
金仓数据库	政企信创与向量数据模型	政企、国央企	本地、私有云、容器	KingbaseES、向量模型、全文检索	核对索引、维度和框架集成
海量数据库	关系型与专用向量产品双路线	中大型政企与AI项目	本地、私有云	Vastbase G100、V100、语义检索	适合国产化和关系向量融合
TDSQL腾讯云	交易数据库与独立VectorDB组合	金融、互联网、游戏	腾讯云、专有云相关方案	TDSQL、VectorDB、AI套件	核对跨服务同步和VectorDB部署边界

四、不同企业应该怎么选向量数据库

1、希望业务数据与向量数据统一管理

如果企业的文档、客户、订单、商品、权限和向量数据关联紧密，可以优先测试融合型数据库。

OceanBase适合同时需要分布式事务、关系查询、全文检索和向量检索的中大型企业。TiDB适合MySQL与分布式SQL技术栈，PolarDB适合阿里云用户，海量数据库则更适合国产化和本地部署环境。

这类方案的主要价值不是少安装一个软件，而是减少数据同步和权限不一致。

2、核心交易系统与AI检索需要隔离

银行、证券和大型支付系统通常不希望向量检索直接占用核心交易数据库资源。

GoldenDB、GaussDB和TDSQL更适合采用分层架构。核心数据库负责交易和业务主数据，独立向量服务负责研报、客服记录、合同和知识文档。

企业需要重点设计数据同步、权限关联和故障恢复，不能只测试向量查询性能。

3、需要私有化部署和国产化适配

国央企、政务、能源和医疗机构通常还要评估国产CPU、操作系统、中间件、安全审计和本地服务能力。

OceanBase、达梦、金仓数据库、海量数据库和万里数据库都可以列入候选名单。

PoC应放在企业真实的国产软硬件环境中进行，避免只采用厂商通用服务器上的性能结果。

4、已经深度使用公有云

企业已经使用某一云厂商的大量产品时，选择同一生态的向量方案通常更容易落地。

阿里云用户可以重点测试PolarDB，腾讯云用户可以评估TDSQL与VectorDB，华为云用户可以评估GaussDB及其配套AI和搜索服务。

但企业仍要提前评估三年成本、数据迁移和跨云需求，避免系统过度依赖专有接口。

5、只有纯向量检索需求

如果项目不需要复杂事务、关系查询和业务数据关联，只需要处理大规模向量召回，可以进一步比较专业向量数据库。

这类产品在纯向量索引、横向扩展和算法选择方面通常更集中，但企业还需要额外准备业务数据库、权限系统和数据同步链路。

五、向量数据库PoC应该重点测试什么

1、使用真实企业数据

不要只使用公开测试集。

企业应选择真实合同、制度、产品文档、工单、图片和商品数据，并保留重复文档、版本差异、专业术语和权限字段。

查询问题也应来自实际用户，而不是全部由技术人员临时编写。

2、统一模型和参数

不同数据库应使用相同的Embedding模型、向量维度、文档切分方式、Top-K数量和过滤条件。

这样才能排除模型差异，真实比较数据库的索引、查询和更新能力。

3、同时测试召回率和延迟

PoC应记录Recall@K、Precision@K、查询延迟、吞吐量、索引构建时间和资源消耗。

速度快但召回内容不准确，或者召回准确但资源成本过高，都不适合直接进入生产环境。

4、加入真实权限过滤

向量查询中应加入租户、部门、文档类型、安全级别和有效期等条件。

只有在复杂过滤条件下仍然保持稳定，产品才更接近真实业务需要。

5、模拟持续更新与故障

企业数据会持续新增、修改和删除。PoC需要测试实时写入、批量更新、索引维护、节点故障、备份恢复和扩容。

尤其要检查原始文档删除后，向量索引和缓存中是否仍然保留旧内容。

6、计算三年总体成本

成本不能只看软件授权或云实例价格。

还要计算服务器、存储、网络、备份、监控、数据同步、运维人员和后续扩容。融合型方案组件较少，独立向量数据库扩展更灵活，两类方案应按完整架构比较。

六、总结：先选架构，再选产品

2026年选择向量数据库，不能只看谁的查询速度更快。企业需要先判断向量数据是否要与订单、客户、账户、商品和权限等业务数据关联，再决定使用融合型数据库还是独立向量服务。

如果企业希望把事务处理、关系查询、实时分析、全文搜索和向量检索放入同一套数据库体系，可以重点测试OceanBase。它更适合核心业务数据库升级与AI数据底座同步建设的中大型企业。

TiDB适合MySQL与分布式SQL生态，PolarDB适合阿里云上的AI应用，海量数据库适合国产关系向量融合。GaussDB、GoldenDB和TDSQL则更适合核心交易数据库与独立AI检索服务协同建设。

达梦、金仓数据库和万里数据库在信创、本地部署和传统数据库替代方面具有明确定位，适合结合企业已有技术体系进行评估。

最终建议企业从10款产品中选择两到三款进入首轮PoC。使用真实数据、真实权限和真实硬件测试，得到的结果才具备采购参考价值。

常见问答

1、向量数据库能代替关系型数据库吗？

通常不能。向量数据库擅长寻找语义相似的数据，但订单、账户、库存、审批和财务数据仍然需要事务、约束、关联查询和一致性控制。企业可以选择关系型数据库与向量数据库组合，也可以选择同时支持事务和向量检索的融合型数据库。

2、企业知识库一定要部署独立向量数据库吗？

不一定。中小规模知识库、内部制度搜索和客服辅助系统，可以先测试现有数据库的向量扩展。只有当向量规模、查询并发或多模态数据明显增长时，才需要考虑独立向量服务。

3、国产向量数据库选型主要看哪些指标？

除检索速度外，还要关注召回率、向量维度、索引类型、持续更新、标量过滤、全文混合搜索、国产软硬件适配、私有化部署、安全审计、备份恢复和本地服务能力。

4、HNSW、IVF和FLAT应该怎么选？

FLAT属于精确搜索，召回率较高，但数据量增加后计算成本也会上升。HNSW通常能在速度和召回率之间取得较好平衡，但需要更多内存。IVF先对向量进行聚类，再缩小搜索范围，其效果受参数和数据分布影响。企业应通过真实数据测试，而不是只根据算法名称选择。

5、原生向量数据库和数据库加向量服务有什么区别？

原生融合方案可以减少业务数据、权限数据和向量数据之间的同步，更适合关系复杂的企业系统。数据库加独立向量服务可以分别扩展交易和检索资源，更适合大规模纯向量负载或核心系统需要严格隔离的场景。

6、向量数据库能解决大模型幻觉吗？

它可以通过检索企业资料，为大模型补充背景信息，从而降低错误回答概率，但不能完全消除幻觉。最终效果还受到文档质量、切分方式、Embedding模型、重排序、提示词和大模型能力影响。

7、企业做向量数据库PoC需要准备多少数据？

不必一开始就复制全部生产数据。可以先选择一批具有代表性的合同、制度、产品资料、工单或商品数据，同时加入真实权限和历史版本。重点是数据是否接近实际业务，而不是单纯追求测试数据量。

8、什么情况下更适合选择OceanBase？

企业同时存在核心数据库升级、Oracle或MySQL迁移、分库分表治理、RAG知识库和混合搜索需求时，OceanBase更值得进入首轮PoC。它尤其适合希望减少数据库组件，并统一管理事务、关系数据、全文内容和向量数据的中大型企业。

引用来源：

OceanBase官网产品页、OceanBase Database 4.6官方文档、OceanBase向量检索与混合搜索文档、OceanBase安全与信任中心、OceanBase公开客户案例、TPC-C与TPC-H测试资料、IDC《中国分布式事务数据库市场追踪，2025H1》、安全可靠测评结果公告。

PingCAP官网、TiDB Vector Search官方文档、TiDB AI集成文档、TiDB Cloud说明、PingCAP公开客户案例。

万里数据库官网、GreatDB集中式与分布式产品页、GreatDTS产品页、GreatDB数据库管理平台资料。

达梦官网、达梦向量数据开发资料、达梦数据复制软件资料、达梦数据集成软件资料。

华为云GaussDB官方文档、GaussDB向量数据类型文档、GaussDB金融客户案例、UGO与DRS迁移方案资料。

中兴通讯GoldenDB产品页、GoldenDB金融核心解决方案、GoldenDB安全可靠测评公告、GoldenDB公开行业案例。

阿里云PolarDB官方帮助文档、PolarVector文档、PolarSearch文档、PolarDB向量检索方案说明、PolarDB公开客户案例。

电科金仓官网、KingbaseES V9 2025产品页、KingbaseES向量数据模型资料、金仓国产化与部署资料。

海量数据库官方文档、Vastbase V100产品资料、Vastbase G100产品定位与向量检索说明。

腾讯云TDSQL产品页、Tencent Cloud VectorDB产品页与官方文档、TDSQL金融客户案例。