Qdrant vs Milvus : Lequel choisir pour l’entreprise ?
Qdrant a 29 794 étoiles sur GitHub ; Milvus en a 43 469. Mais attention, car les étoiles ne signifient pas forcément des fonctionnalités, et c’est là que les choses deviennent intéressantes entre ces deux bases de données vectorielles.
| Caractéristique | Qdrant | Milvus |
|---|---|---|
| Étoiles | 29 794 | 43 469 |
| Forks | 2 124 | 3 911 |
| Questions ouvertes | 508 | 1 093 |
| Licence | Apache-2.0 | Apache-2.0 |
| Dernière mise à jour | 2026-03-23 | 2026-03-23 |
| Tarification | Open Source | Open Source |
Plongée approfondie dans Qdrant
Qdrant est un moteur de recherche vectoriel open-source conçu pour les modèles d’IA nécessitant des temps de récupération rapides associés à une haute précision. La vitesse est essentielle dans le domaine de l’IA d’aujourd’hui, et Qdrant se concentre sur la fourniture de capacités de recherche en temps réel. Il prend en charge l’indexation de millions à des milliards de vecteurs et offre une API qui s’intègre avec des bibliothèques populaires comme PyTorch et TensorFlow.
from qdrant_client import QdrantClient
client = QdrantClient("http://localhost:6333")
collection_name = "ma_collection"
# Création d'une collection
client.recreate_collection(collection_name, vector_size=128)
# Insertion de vecteurs
vectors = [[0.1, 0.2, 0.3] * 128] # Exemple de vecteur à 128 dimensions
client.upload_collection(collection_name, vectors)
Qu’est-ce qui est bien dans Qdrant ?
Une des caractéristiques remarquables de Qdrant est son utilisation efficace des ressources. Il documente sa capacité à indexer des vecteurs en mémoire et sur disque sans compromettre la performance. Qdrant excelle en matière d’évolutivité, ce qui facilite le passage à une plus grande échelle à mesure que les besoins de l’application augmentent. Son API est simple, ce qui est un soulagement par rapport à d’autres bases de données plus complexes.
Qu’est-ce qui ne va pas dans Qdrant ?
Concernant les inconvénients, l’évolutivité, tant horizontale que verticale, n’est pas aussi intuitive que pour d’autres solutions. Si vous vous attendez à une expérience plug-and-play, vous pourriez être frustré lors de la configuration du système, notamment pour configurer le matériel afin de répondre à des attentes de performance spécifiques. De plus, étant relativement nouveau par rapport à Milvus, la communauté qui l’entoure n’est pas aussi expansive. Moins de tutoriels et de solutions contribuant à la communauté peuvent compliquer le dépannage.
Plongée approfondie dans Milvus
D’autre part, Milvus est une option plus mature sur le marché des bases de données vectorielles. Conçu principalement pour des applications d’IA à grande échelle, il offre une solution d’indexation haute performance qui s’intègre facilement aux flux de travail d’apprentissage automatique existants. Milvus favorise des temps de récupération rapides sur de larges ensembles de données, en se concentrant fortement sur la construction d’une communauté de soutien autour de la technologie.
from pymilvus import Collection, connections
connections.connect("default", host='localhost', port='19530')
collection = Collection("ma_collection")
# Insérer dans Milvus
data = [[0.1, 0.2, 0.3] * 128] # Exemple de vecteur à 128 dimensions
collection.insert(data)
Qu’est-ce qui est bien dans Milvus ?
Milvus dispose d’un écosystème mature avec de nombreuses ressources disponibles pour aider les développeurs. Son intégration avec les outils de traitement de données reste inégalée, lui donnant un avantage en matière de compatibilité avec divers frameworks. La structure de Milvus prend en charge une haute disponibilité et un équilibrage de charge, ce qui est important pour de nombreuses entreprises. De plus, la documentation est extensive, avec divers exemples qui facilitent l’intégration.
Qu’est-ce qui ne va pas dans Milvus ?
Cependant, aucune solution n’est exempte de défauts. Milvus peut être relativement gourmand en ressources. Sa demande en ressources système pourrait vous surprendre. Si vous prévoyez de l’utiliser pour des opérations sur des données plus petites ou des applications de preuve de concept, vous pourriez trouver que c’est excessif. De plus, Milvus présente une courbe d’apprentissage légèrement plus raide en raison de son ensemble de fonctionnalités étendu. Pour ceux qui recherchent une solution simple et directe, cela pourrait ne pas être le choix le plus approprié.
Comparaison directe
Performance
Lorsqu’on les compare directement, Milvus est en avance en termes de performance sur de plus grands ensembles de données. Qdrant se débrouille bien mais a tendance à avoir des difficultés lorsque vous le poussez vraiment en termes d’évolutivité. Pour les entreprises traitant d’énormes quantités de données, Milvus est la meilleure option.
Facilité d’utilisation
Qdrant l’emporte ici avec un design d’API plus digeste. Si vous êtes quelqu’un qui se développe dans une mise en œuvre rapide et qui essaie de lancer un projet, Qdrant est plus convivial pour les débutants.
Soutien communautaire
Milvus, c’est certain. La communauté est plus grande, mieux établie et offre plus de ressources grâce à sa longévité. Si vous vous retrouvez bloqué, Milvus est plus susceptible d’avoir une solution prête à l’emploi.
Déploiement
La question de l’argent : comparaison des prix, y compris les coûts cachés
Qdrant et Milvus sont tous deux open-source, mais les coûts apparaissent sous d’autres formes. Par exemple, l’utilisation des ressources de Milvus pourrait nécessiter des services cloud de niveau supérieur. Cela peut faire monter votre facture mensuelle si vous n’êtes pas prudent.
Concernant Qdrant, bien que le logiciel en lui-même soit gratuit, vous pourriez finir par payer plus pour du matériel économe en énergie, surtout si son utilisation nécessite une configuration unique. Explorer les éditions communautaires des deux signifie prendre en compte ces coûts cachés. Donc, oui, ils semblent tous les deux assez attrayants en surface, mais assurez-vous de faire le calcul en tenant compte des coûts opérationnels également.
Mon avis
Si vous êtes un ingénieur en données concentré sur le développement de prototypes, Qdrant pourrait être votre choix. Il est plus facile à prendre en main et peut poser les bases de vos projets sans nécessiter trop de temps pour la configuration.
Cependant, si vous faites partie d’une grande entreprise ayant besoin d’une solution fiable et à haute performance pour traiter des millions de requêtes chaque jour, Milvus l’emporte largement. Il a fait ses preuves en matière de stabilité et de support.
Pour les startups prêtes à se développer rapidement, envisagez Milvus, surtout si vous disposez du budget pour l’infrastructure. Mais si vous débutez et souhaitez explorer le monde des bases de données vectorielles, la facilité d’entrée moindre de Qdrant pourrait être ce dont vous avez besoin.
FAQ
Q : Puis-je utiliser Qdrant à des fins de production ?
A : Oui, Qdrant est open-source et peut être configuré pour la production, mais assurez-vous que votre matériel répond à ses exigences pour éviter les goulets d’étranglement en matière de performance.
Q : Lequel est le plus facile à installer ?
A : Qdrant a généralement un processus d’installation plus simple, mais Milvus dispose d’une documentation exhaustive pour vous guider.
Q : Quel est le meilleur cas d’utilisation pour Milvus ?
A : Milvus est idéal pour les entreprises nécessitant une recherche haute performance sur de grands ensembles de données, en particulier celles qui intègrent des flux de travail d’apprentissage automatique.
Sources de données
Données au 23 mars 2026. Sources :
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