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Vector database（向量数据库）是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库系统。与传统的关系型数据库和文档数据库等不同，向量数据库更加注重对高维向量数据的索引和查询能力。

在向量数据库中，每个数据记录都是一个高维向量，而不是传统的表格形式。向量数据库主要针对以下场景：

1. 相似性搜索：向量数据库可以高效地进行相似性搜索，找到与给定向量最相似的其他向量。这在许多应用中都非常重要，比如人脸识别、图像检索、推荐系统等。
2. 高维向量索引：向量数据库能够创建高效的索引结构，使得在高维向量空间中进行快速的数据查询成为可能。这样的索引结构可以极大地提高搜索速度，降低查询的时间复杂度。
3. 聚类和分类：向量数据库可以用于将相似的向量聚集在一起，从而进行数据的聚类和分类任务。
4. 实时查询：向量数据库通常具备高吞吐量和低延迟的特性，使得在实时场景下能够快速查询和检索向量数据。

向量数据库的应用非常广泛，涵盖了图像处理、自然语言处理、推荐系统、物联网等多个领域。一些常见的向量数据库系统包括Milvus、Faiss、Annoy等。这些数据库系统提供了丰富的功能和高效的向量索引技术，为高维向量数据的存储和查询提供了强大的支持。