向量数据库和关系数据库的区别决定了数据迁移时需注意特殊事项,只有把握这些差异,才能确保迁移过程顺利,避免数据丢失或功能异常,保障业务的连续性。

迁移非结构化数据的embedding向量时,需注意向量数据库不支持关系数据库的外键关联,需通过Collection的元数据字段建立向量间的逻辑关联。例如将商品图像向量与对应的价格、库存等结构化数据,通过商品 ID 字段关联存储。

大模型可辅助完成数据格式转换,将关系数据库中的结构化文本字段转化为向量数据库兼容的 embedding 向量,同时保留关键信息。例如将用户评论的文本字段转化为情感向量,既适应向量数据库的存储方式,又保留情感分析价值。

迁移后需验证向量检索的精度,对比迁移前后的检索结果相似度,确保核心功能不受影响。对于依赖事务一致性的场景,需在向量数据库外搭建事务管理机制,弥补其在事务支持上的不足,实现两种数据库的平滑过渡。

向量数据库与关系数据库的数据迁移注意事项差异显著。关系数据库迁移需维护表结构、主键外键关联,通过 SQL 脚本批量迁移结构化数据,确保 ACID 特性,如迁移用户表时需同步关联的订单表数据。

向量数据库迁移聚焦高维向量的完整性,需处理特征向量的序列化与反序列化,避免维度丢失。因无固定 schema,需自定义向量映射规则,且依赖分布式迁移工具实现分片数据同步,同时重建向量索引以保障迁移后检索性能,二者分别适配结构化关联迁移与非结构化向量批量迁移的特殊要求。