在AI工程开发中，数据库是数据存储与管理的关键基础设施，本文将深入探讨几种非关系型数据库，包括LiteDB、RocksDB与milvus，旨在帮助开发者在不同数据场景下做出更合适的选择。
LiteDB是一款纯C#开发的嵌入式数据库，简洁高效，适合数据量不大的场景。在日常开发中，它为无需SQL的简单数据处理提供了快速解决方案。
RocksDB作为Facebook基于LevelDB打造的KV数据库，适用于数据量庞大的场景。它在性能与稳定性方面表现出色，成为大型数据集管理的理想选择。通过rocksdb-sharp封装，C#开发者能够轻松接入RocksDB，实现跨平台部署。
milvus作为开源的向量数据库，支持向量索引，特别适用于向量相似度检索。在milvus2.2.12版本中，通过docker容器化部署，开发者可以迅速启动数据库服务。借助attu客户端，用户能轻松进行数据集管理、索引创建与数据操作，实现高效数据处理。
本文示例展示了如何在C#中使用milvus SDK进行数据库操作，包括创建Client、Collection，创建索引与加载，以及数据的插入与向量检索。在当前存储成本低廉的背景下，几亿数据的检索任务在单机上即可完成，而分布式部署选项则为大规模数据处理提供了灵活性。
本文还涵盖了数据库架构的讨论，以图像检索系统为例，展示了不同数据库在实际场景中的应用。对于向量数据库的测试数据集与优化性能的策略，以及著名的最近邻索引算法项目，也提供了参考信息，以助开发者深入理解并优化向量数据库的使用。
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回答时间：2025-01-13 12:02
