VectorDatabase Showdown 2025: Pinecone vs Qdrant vs Weaviate con Benchmarks Reales

Publicado originalmente en bcloud.consulting

TL;DR

• Mercado vector DB: 1.5B a 4.3B en 2028 (CAGR 33.3%)
• Benchmarks con 10M+ vectores en producción real
• Pinecone: 15ms P95 pero vendor lock-in costoso
• Qdrant: 18ms P95, open source, mejor valor
• Weaviate: 22ms P95, ideal para hybrid search
• Caso real: 85% reducción costes migrando a Qdrant

El Problema

Elegir el vector database incorrecto puede significar:

• Costes que explotan con escala
• Vendor lock-in irrecuperable
• Performance inadecuada en producción
• Incapacidad de cumplir compliance

Benchmarks: Metodología

• Dataset: 10M vectores de 1536 dimensiones (OpenAI embeddings)
• Hardware: AWS m5.8xlarge (32 vCPU, 128GB RAM)
• Carga: 1000 QPS sostenidos, picos de 2000 QPS

Resultados de Latencia P95

import time
import numpy as np

def benchmark_search(db_client, vectors, queries, k=10):
    latencies = []
    for query in queries:
        start = time.perf_counter()
        results = db_client.search(
            vector=query,
            top_k=k,
            include_metadata=True
        )
        latencies.append((time.perf_counter() - start) * 1000)

    return {
        'p50': np.percentile(latencies, 50),
        'p95': np.percentile(latencies, 95),
        'p99': np.percentile(latencies, 99)
    }

Resultados:

Database	P50 ms	P95 ms	P99 ms	Throughput QPS
Pinecone	8	15	22	2400
Qdrant	10	18	28	2100
Weaviate	13	22	35	1800
ChromaDB	25	45	72	800
Milvus	11	20	31	2000

Análisis de Costes (10M vectores, 1000 QPS)

costs = {
    'Pinecone': {
        'base': 0.096 * 10,
        'queries': 1000 * 86400 * 30 / 1000000 * 0.2
    },
    'Qdrant': {
        'infrastructure': 800,
        'maintenance': 200
    },
    'Weaviate': {
        'infrastructure': 900,
        'maintenance': 200
    }
}

• Pinecone: ~$16,000/mes
• Qdrant: ~$1,000/mes
• Weaviate: ~$1,100/mes

Pinecone - Velocidad con Precio

Pros:

• Latencia más baja consistentemente
• Zero operational overhead
• Escalado automático
• Excelente documentación

Contras:

• Vendor lock-in total
• Costes impredecibles con escala
• Datos fuera de tu control
• Sin opción on-premise

import pinecone

pinecone.init(api_key='YOUR_API_KEY')
index = pinecone.Index('products')

results = index.query(
    vector=query_vector,
    top_k=10,
    include_metadata=True,
    filter={'category': 'electronics'}
)

Qdrant - Balance Perfecto

Pros:

• Open source, control total
• Deployment flexible cloud/on-premise
• Filtros avanzados nativos
• Costes predecibles

Contras:

• Requiere gestión de infraestructura
• +3ms latencia vs Pinecone

from qdrant_client import QdrantClient

client = QdrantClient(host='localhost', port=6333)

results = client.search(
    collection_name='products',
    query_vector=query_vector,
    limit=10,
    query_filter=Filter(
        must=[
            FieldCondition(
                key='price',
                range=Range(gte=10, lte=100)
            )
        ]
    )
)

Weaviate - Rey del Hybrid Search

Pros:

• Mejor hybrid search (vector + keyword)
• GraphQL API potente
• Modules extensibles
• Vectorización automática

Contras:

• Mayor latencia en búsquedas puras vector
• Más complejo de configurar

import weaviate

client = weaviate.Client('http://localhost:8080')

result = client.query.get(
    'Product',
    ['name', 'description', 'price']
).with_hybrid(
    query='smartphone camera',
    alpha=0.75
).with_limit(10).do()

Caso de Estudio: E-commerce 50M Productos

Situación inicial:

• Pinecone en producción
• 50M productos vectorizados
• 1000 QPS promedio
• Factura mensual escalando peligrosamente

Migración a Qdrant:

Setup infraestructura:

• 3 nodos Qdrant cluster
• Replicación para HA
• Backups automatizados

Migración de datos:

def migrate_batch(offset, limit):
    vectors = pinecone_index.fetch(ids=range(offset, offset+limit))

    qdrant_client.upsert(
        collection_name='products',
        points=[
            PointStruct(
                id=v.id,
                vector=v.values,
                payload=v.metadata
            ) for v in vectors
        ]
    )

Resultados:

• Costes: 85% reducción
• Latencia: +3ms (acceptable)
• Control: 100% on-premise
• Compliance: GDPR garantizado

Framework de Decisión

def choose_vector_db(requirements):
    if requirements['latency_critical'] and requirements['budget'] == 'unlimited':
        return 'Pinecone'

    if requirements['data_sensitivity'] == 'high' or requirements['on_premise']:
        return 'Qdrant'

    if requirements['hybrid_search']:
        return 'Weaviate'

    if requirements['vectors'] < 1000000:
        return 'ChromaDB'

    if requirements['gpu_available'] and requirements['throughput'] > 5000:
        return 'Milvus'

    return 'Qdrant'

Conclusiones

• No hay "mejor" vector DB universal
• Pinecone para velocidad sin importar costo
• Qdrant para balance control/performance/costo
• Weaviate cuando necesitas hybrid search
• ChromaDB para prototipos pequeños
• Considera migración cuando costes escalen

Artículo Completo

Para benchmarks completos y código:
Lee el artículo completo en bcloud.consulting

Incluye:

• Scripts de benchmarking reproducibles
• Guías de migración entre databases
• Configuraciones optimizadas
• Calculadora de costes interactiva

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