Penggunaan basis data vektor di platform Databricks tumbuh 377% dalam satu tahun pada basis 10.000 pelanggan (Databricks, State of Data + AI 2024). Analis menaksir pasar 2025 sebesar US$2,58 miliar hingga US$3,02 miliar dan memperkirakan pertumbuhan 23,6% hingga 27,5% per tahun, sementara prakiraan basis data Gartner menyebut basis data vektor sebagai segmen basis data dengan pertumbuhan tercepat, dengan CAGR 75,3%. Retrieval-augmented generation (RAG) kini menjadi penggunaan utama di perusahaan: Menlo Ventures menemukannya pada 51% implementasi AI generatif, naik dari 31% setahun sebelumnya (lihat statistik AI generatif kami untuk gambaran belanja yang lebih luas). Kami menghimpun data dari Gartner, MarketsandMarkets, Fortune Business Insights, Menlo Ventures, Retool, Databricks, DB-Engines, Stack Overflow, AWS, serta pengumuman vendor dari Pinecone, Qdrant, dan Zilliz.
TL;DR
- Pasar basis data vektor global diproyeksikan tumbuh dari US$2,65 miliar pada 2025 menjadi US$8,95 miliar pada 2030, dengan CAGR 27,5% (MarketsandMarkets 2025)
- Gartner memperkirakan pasar DBMS total tumbuh 18,4% menjadi US$161 miliar pada 2026, dengan basis data vektor tumbuh tercepat pada CAGR 75,3% (Gartner DBMS Forecast 2025 Update)
- Asia Pasifik adalah kawasan dengan pertumbuhan tercepat, berkembang pada CAGR 30,2% menjadi US$2,46 miliar pada 2030 (MarketsandMarkets 2025)
- 63,6% praktisi AI yang disurvei menggunakan basis data vektor pada 2024, naik dari 20% pada 2023 (Retool State of AI H1 2024)
- RAG muncul pada 51% implementasi AI generatif di perusahaan pada 2024, naik dari 31% (Menlo Ventures 2024)
- Penggunaan basis data vektor tumbuh 377% dari tahun ke tahun di kalangan pelanggan Databricks (Databricks State of Data + AI 2024)
- Elasticsearch mencetak skor 95,50 pada peringkat DBMS vektor DB-Engines, lebih dari 10 kali skor Pinecone, basis data vektor khusus teratas (9,07) (DB-Engines, September 2026)
- 17,9% pengembang yang membangun agen AI menggunakan pgvector, dibandingkan 11,2% untuk Pinecone (Stack Overflow Developer Survey 2025)
- Pada 1,4 miliar vektor, Pinecone melaporkan 5.700 kueri per detik dengan latensi median 26 ms (Pinecone, Dedicated Read Nodes 2025)
- Amazon S3 Vectors menyimpan 40 miliar vektor dalam empat bulan pertamanya dan mengklaim biaya hingga 90% lebih rendah daripada basis data vektor khusus (AWS 2025)
- Qdrant mengumpulkan pendanaan Seri B sebesar US$50 juta pada Maret 2026, sehingga total pendanaannya menjadi US$87,8 juta (Qdrant 2026)
- 63% organisasi tidak memiliki, atau tidak yakin memiliki, praktik pengelolaan data yang tepat untuk AI (Gartner 2025)
1. Ukuran Pasar dan Prakiraan Pertumbuhan
Para analis berbeda pendapat tentang ukuran pasar saat ini, tetapi sepakat tentang seberapa cepat pasar tumbuh. Estimasi 2025 mereka berbeda sekitar US$440 juta (US$2,58 miliar dibandingkan US$3,02 miliar), terutama karena mereka mendefinisikan kategori ini secara berbeda, namun setiap prakiraan berada di antara 23,6% dan 27,5% per tahun. MarketsandMarkets memproyeksikan pasar akan lebih dari tiga kali lipat, menjadi US$8,95 miliar, pada 2030.
Kategori ini masih kecil dibandingkan pasar basis data secara keseluruhan. Estimasi 2026 tertinggi, US$3,73 miliar dari The Business Research Company, adalah sekitar 2,3% dari prakiraan DBMS Gartner senilai US$161 miliar untuk tahun yang sama (3,73 / 161 = 0,023), dan kedua estimasi ini memakai cakupan yang berbeda. CAGR segmen 75,3% di dalam pasar yang tumbuh 18,4% menunjukkan bahwa pencarian vektor sedang menjadi fitur standar basis data, bukan produk khusus. Angka-angka ini berasal dari laporan Vector Database Market MarketsandMarkets, analisis basis data vektor Fortune Business Insights, dan laporan pasar global Business Research Company.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Pasar basis data vektor global, 2024 hingga 2025 | US$2.006,2 juta hingga US$2.652,1 juta | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Pasar global, 2026 (estimasi tertinggi) | US$3,73 miliar | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Prakiraan pasar global, 2030 | US$8.945,7 juta (CAGR 27,5%, 2025-2030) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Pasar basis data vektor global, 2025 (estimasi alternatif) | US$2,58 miliar | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Prakiraan pasar global, 2034 | US$17,91 miliar, naik dari US$3,2 miliar pada 2026 (CAGR 24%) | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Pasar global, 2025 hingga 2030 (estimasi ketiga) | US$3,02 miliar hingga US$8,71 miliar (CAGR 23,6%, 2026-2030) | The Business Research Company Vector Database Global Market Report 2026 |
| Pasar DBMS total, 2026 | US$161 miliar (+18,4%) | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
| CAGR basis data vektor dalam prakiraan DBMS | 75,3% | Gartner Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update |
Catatan konteks: The Business Research Company adalah yang paling optimistis di antara ketiga firma untuk jangka pendek. MarketsandMarkets memiliki kurva pertumbuhan paling curam. Prakiraan DBMS lengkap Gartner berada di balik paywall, sehingga kedua baris Gartner berasal dari ringkasan prakiraan DBMS Gartner.
2. Rincian Regional dan Industri
Amerika Utara adalah pasar terbesar, tetapi bukan yang tumbuh tercepat. Asia Pasifik diproyeksikan tumbuh 30,2% per tahun, yang akan menyamakannya dengan Eropa di sekitar US$2,4 miliar pada 2030. Pada saat itu pasar akan tersebar lebih merata di seluruh kawasan, yang penting bagi vendor yang menentukan di mana akan membuka wilayah cloud baru.
Menurut industri, perbankan dan ritel bersama-sama menyumbang hampir separuh belanja. Ritel dan e-commerce juga merupakan vertikal dengan pertumbuhan tercepat, karena pencarian produk dan rekomendasi adalah penggunaan produksi awal dari embedding. Angka regional berasal dari rincian regional MarketsandMarkets. Pangsa industri dan teknologi berasal dari Fortune Business Insights.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Pangsa pendapatan Amerika Utara, 2025 | 36,6% (MarketsandMarkets) berbanding 41% (Fortune Business Insights) | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| Pasar AS, 2025 hingga 2030 | US$874,0 juta hingga US$2.662,2 juta (CAGR 25,0%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Pasar Asia Pasifik, 2025 hingga 2030 | US$658,2 juta hingga US$2.460,1 juta (CAGR 30,2%, tercepat) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Pasar Eropa, 2025 hingga 2030 | US$676,8 juta hingga US$2.397,4 juta (CAGR 28,8%) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Pangsa menurut komponen | Solusi 68%, layanan 32% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Pangsa belanja menurut vertikal | BFSI 23%, ritel dan e-commerce 22%, IT dan ITeS 18%, kesehatan 14% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
| Laju pertumbuhan ritel dan e-commerce | CAGR 33,8% (vertikal tercepat) | MarketsandMarkets Vector Database Market Report 2025 |
| Pangsa menurut teknologi | Pemrosesan bahasa alami 46%, visi komputer 31%, sistem rekomendasi 23% | Fortune Business Insights Vector Database Market 2026 |
Catatan pencilan: Laporan yang sama juga menghitung ukuran Inggris (US$160,4 juta hingga US$559,8 juta, CAGR 28,4%), Timur Tengah dan Afrika (US$228,0 juta hingga US$787,2 juta, CAGR 28,1%), dan Amerika Latin (US$117,2 juta hingga US$313,1 juta, CAGR 21,7%, kawasan paling lambat). Dalam prakiraannya, MEA tumbuh lebih cepat daripada Amerika Utara.
3. Adopsi di Perusahaan dan Penggunaan RAG
Dalam satu siklus survei, basis data vektor berubah dari sesuatu yang belum dicoba sebagian besar tim AI menjadi sesuatu yang dipakai sebagian besar dari mereka. Dalam survei Retool terhadap sekitar 730 praktisi, penggunaan naik dari 20% menjadi 63,6% dalam satu tahun. Telemetri Databricks menunjukkan pola yang sama dalam produksi: penggunaan kategori ini tumbuh 377% dari tahun ke tahun dan 186% dalam sekitar tiga bulan setelah pencarian vektor miliknya sendiri memasuki pratinjau publik (Databricks State of Data + AI).
RAG adalah alasan utama pertumbuhan ini. Dalam laporan perusahaan Menlo Ventures 2024, RAG muncul pada 51% implementasi sementara fine-tuning hanya pada 9%. Sebagian besar perusahaan memilih mengambil data mereka sendiri pada saat kueri daripada melatih ulang model dengan data tersebut, dan pengambilan itu berjalan di atas indeks vektor. Statistik adopsi AI perusahaan dan statistik RAG kami mencakup gambaran penerapan yang lebih luas.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Praktisi yang menggunakan basis data vektor | 63,6% pada 2024 (naik dari 20% pada 2023) | Retool State of AI H1 2024 |
| Perusahaan dengan 5.000+ karyawan yang memakai basis data vektor atau RAG untuk menyesuaikan model | Sekitar 33% (23,2% di seluruh responden) | Retool State of AI H1 2024 |
| Implementasi AI generatif perusahaan yang memakai RAG | 51% pada 2024 (naik dari 31% pada 2023) | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Model produksi yang memakai fine-tuning | 9% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
| Pertumbuhan penggunaan basis data vektor dari tahun ke tahun | 377% | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Pertumbuhan kategori setelah pratinjau pencarian vektor Databricks | 186% dalam waktu sedikit lebih dari tiga bulan | Databricks State of Data + AI 2024 |
| Prediksi penggunaan basis data vektor di perusahaan pada 2026 | 30% | Prediksi Gartner, dikutip dalam rilis Zilliz Milvus, Desember 2025 |
| Belanja AI generatif perusahaan, 2025 | US$37 miliar (3,2 kali 2024) | Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise |
Penanda keterkinian: Angka Retool, Menlo 2024, dan Databricks adalah data survei dan telemetri terbaru yang tersedia khusus tentang adopsi vektor: Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024. Laporan 2025 Menlo (495 responden, November 2025) menempatkan RAG di urutan kedua setelah desain prompt tetapi tidak menerbitkan persentase RAG yang baru.
4. Peringkat Popularitas dan Penggunaan oleh Pengembang
Basis data vektor yang paling populer adalah mesin pencari yang menambahkan vektor belakangan. Elasticsearch mencetak skor 95,50 pada peringkat DBMS vektor DB-Engines, lebih dari 10 kali skor Pinecone (9,07), basis data vektor khusus teratas. Couchbase (9,43) juga berada di atas Pinecone, di urutan ketiga. Banyak perusahaan mengaktifkan pencarian vektor pada sistem yang sudah mereka jalankan sebelum membeli produk khusus. Peringkat DBMS vektor DB-Engines melacak 26 sistem.
Survei pengembang menunjukkan hal yang sama. Dalam Stack Overflow Developer Survey 2025, Redis adalah lapisan penyimpanan teratas di kalangan pengembang yang membangun agen AI (42,9%), dan pgvector (17,9%) mengungguli Pinecone (11,2%). Di kalangan perusahaan, Menlo Ventures menemukan basis data khusus dan basis data serbaguna nyaris seimbang. Untuk sisi agen dari angka-angka ini, lihat statistik agen AI kami.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| DBMS vektor yang dilacak | 26 sistem | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| Skor popularitas Elasticsearch | 95,50 (peringkat 1) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| Skor popularitas OpenSearch | 22,11 (peringkat 2) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| Skor popularitas Pinecone | 9,07 (peringkat 4, khusus teratas) | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| Skor Milvus / Qdrant / Weaviate | 6,85 / 6,82 / 4,74 | DB-Engines Vector DBMS Ranking, September 2026 |
| Pengembang agen AI yang memakai Redis untuk penyimpanan data | 42,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Pengembang agen AI yang memakai ChromaDB / pgvector / Pinecone | 19,7% / 17,9% / 11,2% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Pangsa basis data vektor di perusahaan: Pinecone / Postgres / MongoDB | 18% / 15% / 14% | Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise |
Catatan metodologi: DB-Engines mengukur popularitas (minat pencarian, lowongan kerja, aktivitas tanya jawab, dan sebutan di media sosial), bukan jumlah instalasi atau pendapatan. Pertanyaan Stack Overflow hanya diajukan kepada 3.398 responden yang menggunakan agen AI. Dalam kelompok yang sama, Qdrant mencetak 8,2%, Milvus 5,2%, Weaviate 4,5%, dan LanceDB 4,4%.
5. Tolok Ukur Kinerja dan Skala
Pencarian pada skala miliaran vektor kini rutin mengembalikan hasil dalam waktu kurang dari 100 ms. Pertanyaan yang lebih relevan bagi pembeli adalah biaya untuk mencapai kecepatan itu. Pinecone melaporkan beban kerja e-commerce produksi sekitar 1,4 miliar vektor yang melayani 5.700 kueri per detik dengan latensi median 26 ms dan P99 60 ms (pengumuman Pinecone Dedicated Read Nodes). Indeks yang lebih besar masih bisa lebih lambat: beban kerja 480 juta vektor dalam rilis yang sama memiliki P99 170 ms.
Biaya adalah titik di mana para penantang menyerang vendor spesialis. Timescale melaporkan bahwa Postgres yang dihosting sendiri dengan pgvectorscale mengungguli tingkat Pinecone yang dioptimalkan untuk penyimpanan pada 50 juta embedding dengan biaya bulanan sekitar seperempatnya (rilis tolok ukur Timescale). Setiap angka di bawah ini dijalankan oleh vendor, jadi perlakukan sebagai klaim yang diajukan terhadap pesaing.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Beban kerja pencarian media 135 juta vektor | 600 QPS, P50 45 ms, P99 96 ms (uji beban: 2.200 QPS, P99 99 ms) | Pinecone, Dedicated Read Nodes, Desember 2025 |
| Beban kerja 480 juta vektor | 380 QPS, P50 80 ms, P99 170 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, Desember 2025 |
| Rekomendasi e-commerce 1,4 miliar vektor | 5.700 QPS, P50 26 ms, P99 60 ms | Pinecone, Dedicated Read Nodes, Desember 2025 |
| pgvectorscale dibandingkan Pinecone s1, 50 juta embedding Cohere (768 dimensi) | Latensi p95 28 kali lebih rendah, throughput 16 kali lebih tinggi pada recall 99% | Tolok ukur Timescale, Juni 2024 |
| Biaya bulanan pada pengujian yang sama | Sekitar US$835 dihosting sendiri berbanding US$3.241 (Pinecone s1) dan US$3.889 (Pinecone p2) | Tolok ukur Timescale, Juni 2024 |
| Latensi kueri Amazon S3 Vectors | Sekitar 100 ms (sering), di bawah 1 detik (jarang) | AWS, S3 Vectors GA, Desember 2025 |
| Kapasitas Amazon S3 Vectors | 2 miliar vektor per indeks, 20 triliun per bucket (40 kali pratinjau) | AWS, S3 Vectors GA, Desember 2025 |
| Pengurangan memori kuantisasi 1-bit RaBitQ | 72% | Zilliz, rilis Milvus, Desember 2025 |
Catatan konteks: Proyek sumber terbuka VectorDBBench kini mendukung lebih dari 25 klien basis data dan dataset hingga 100 juta vektor. Zilliz memelihara proyek ini, dan Zilliz menjual Milvus.
6. Pendanaan, Vendor, dan Masuknya Hyperscaler
Pendanaan telah melambat. Para spesialis mengumpulkan dana pada 2023 dan kini tumbuh dengan modal itu, sementara para hyperscaler membangun penyimpanan vektor ke dalam layanan mereka yang sudah ada. Pelanggan AWS membuat lebih dari 250.000 indeks vektor dan memuat 40 miliar vektor ke Amazon S3 Vectors hanya dalam waktu sedikit lebih dari empat bulan (artikel AWS tentang ketersediaan umum S3 Vectors). Itulah jenis adopsi yang butuh waktu bertahun-tahun bagi vendor spesialis untuk mencapainya.
Pinecone, Qdrant, dan Weaviate telah mengungkapkan sekitar US$293,5 juta pendanaan gabungan (138 + 87,8 + 67,7). Itu sekitar 11% dari estimasi pasar 2025 yang paling konservatif (293,5 / 2.580 = 0,114), yang menunjukkan bahwa perusahaan-perusahaan ini beroperasi dengan modal yang ramping. Pada September 2025 Pinecone memindahkan pendirinya menjadi chief scientist dan mengangkat CEO baru, dengan menyebut lebih dari 5.000 pelanggan (pengumuman kepemimpinan Pinecone). Pengumuman Seri B Qdrant adalah putaran baru terbesar di kategori ini tahun ini.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Seri B Pinecone | US$100 juta dengan valuasi US$750 juta (April 2023) | Siaran pers Pinecone, 2023 |
| Total pendanaan dan pelanggan Pinecone | US$138 juta terkumpul; 5.000+ pelanggan | Siaran pers Pinecone, September 2025 |
| Seri B Qdrant | US$50 juta (Maret 2026); total terkumpul US$87,8 juta | Pengumuman Seri B Qdrant, 2026 |
| Daya tarik sumber terbuka Qdrant | 250 juta unduhan; 29.000 bintang GitHub | Pengumuman Seri B Qdrant, 2026 |
| Seri B Weaviate | US$50 juta (April 2023); total terkumpul US$67,7 juta | Tech.eu, melaporkan pengumuman Weaviate, 2023 |
| Seri A LanceDB | US$30 juta (Juni 2025) | Pengumuman Seri A LanceDB, 2025 |
| Adopsi Milvus | 40.000+ bintang GitHub; 10.000+ tim perusahaan dalam produksi | Siaran pers Zilliz Milvus, Desember 2025 |
| Penggunaan awal Amazon S3 Vectors | 250.000+ indeks, 40 miliar vektor, 1 miliar+ kueri; biaya hingga 90% lebih rendah dibandingkan basis data vektor khusus | AWS, S3 Vectors GA, Desember 2025 |
Penanda keterkinian: Putaran berharga terakhir yang diungkapkan Pinecone dan Weaviate berasal dari April 2023. Sumber: siaran pers Seri B Pinecone dan laporan Tech.eu tentang Weaviate. Putaran LanceDB berasal dari artikel Seri A LanceDB, dan angka Milvus dari rilis Zilliz Milvus.
7. Tantangan dan Hambatan Adopsi
Basis data itu sendiri jarang menjadi penghambat perusahaan. Gartner memprediksi bahwa sepanjang 2026, organisasi akan meninggalkan 60% proyek AI yang tidak didukung data yang siap untuk AI (Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk). Dalam rilis itu Gartner merekomendasikan penambahan penyimpanan vektor, chunking, embedding, dan integrasi RAG ke praktik pengelolaan data yang sudah ada, bukan membangun tumpukan teknologi terpisah.
Tata kelola memberikan perbedaan terukur terbesar. Databricks menemukan bahwa perusahaan yang memakai alat tata kelola AI memasukkan 12 kali lebih banyak proyek AI ke produksi. Tim yang memilih basis data vektor paling peduli pada tolok ukur kinerja, tetapi hampir sebanyak itu mengandalkan ulasan komunitas atau uji konsep mereka sendiri.
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Organisasi yang tidak memiliki, atau tidak yakin memiliki, praktik pengelolaan data yang siap untuk AI | 63% | Survei Gartner, kuartal ketiga 2024 (terbit Februari 2025) |
| Proyek AI tanpa data yang siap untuk AI yang diperkirakan ditinggalkan sepanjang 2026 | 60% | Gartner, Februari 2025 |
| Organisasi yang memperkirakan data mereka belum siap untuk AI | 57% | Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025 |
| Proyek AI generatif yang diprediksi ditinggalkan setelah uji konsep pada akhir 2025 | 30% | Gartner, Juli 2024 |
| Metode utama pemilihan basis data vektor | Tolok ukur kinerja 40%, ulasan pengguna 39,3%, uji konsep 38% | Retool State of AI H1 2024 |
| Proyek AI yang mencapai produksi dengan alat tata kelola | 12 kali lebih banyak | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Sistem AI yang mencapai produksi dengan alat evaluasi | 6 kali lebih banyak | Databricks State of AI Agents 2026 |
| Responden yang yakin program tata kelola AI mereka tidak memadai | 40% | Survei Economist Impact 2024, dikutip dalam Databricks State of AI Agents 2026 |
Catatan konteks: Dalam Hype Cycle 2025, Gartner menempatkan data yang siap untuk AI dan agen AI di Puncak Ekspektasi yang Membengkak (Gartner Hype Cycle for AI 2025). Laporan Databricks State of AI Agents menganalisis lebih dari 20.000 organisasi.
Ringkasan: Adopsi Basis Data Vektor di Perusahaan dalam Angka
| Metrik | Nilai | Sumber |
|---|---|---|
| Pasar global, 2025 | US$2,58 miliar hingga US$3,02 miliar (tiga estimasi) | Fortune Business Insights 2026; MarketsandMarkets 2025; The Business Research Company 2026 |
| Prakiraan pasar global, 2030 | US$8,95 miliar (CAGR 27,5%) | MarketsandMarkets 2025 |
| Prakiraan pasar global, 2034 | US$17,91 miliar (CAGR 24%) | Fortune Business Insights 2026 |
| CAGR basis data vektor dalam pasar DBMS | 75,3% | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| Pasar DBMS total, 2026 | US$161 miliar (+18,4%) | Gartner DBMS Forecast, 2025 Update |
| Kawasan dengan pertumbuhan tercepat | Asia Pasifik, CAGR 30,2% | MarketsandMarkets 2025 |
| Pangsa pendapatan Amerika Utara, 2025 | 36,6% hingga 41% | MarketsandMarkets 2025; Fortune Business Insights 2026 |
| Vertikal terbesar | BFSI, 23% | Fortune Business Insights 2026 |
| Praktisi yang memakai basis data vektor | 63,6% (dari 20%) | Retool State of AI H1 2024 |
| Implementasi AI generatif perusahaan yang memakai RAG | 51% (dari 31%) | Menlo Ventures 2024 |
| Pertumbuhan penggunaan basis data vektor | 377% dari tahun ke tahun | Databricks State of Data + AI 2024 |
| DBMS vektor teratas di DB-Engines | Elasticsearch, 95,50 | DB-Engines, September 2026 |
| Basis data vektor khusus teratas di DB-Engines | Pinecone, 9,07 | DB-Engines, September 2026 |
| Pengembang agen AI yang memakai pgvector | 17,9% | Stack Overflow Developer Survey 2025 |
| Throughput produksi skala miliaran | 5.700 QPS pada P50 26 ms (1,4 miliar vektor) | Pinecone 2025 |
| Ingesti awal Amazon S3 Vectors | 40 miliar vektor dalam sekitar empat bulan | AWS 2025 |
| Total pendanaan Qdrant | US$87,8 juta | Qdrant 2026 |
| Adopsi produksi Milvus | 10.000+ tim perusahaan | Zilliz 2025 |
| Organisasi tanpa praktik data yang siap untuk AI | 63% | Gartner 2025 |
| Proyek AI yang diperkirakan ditinggalkan tanpa data yang siap untuk AI | 60% sepanjang 2026 | Gartner 2025 |
Metodologi dan Sumber
Kami mengumpulkan sekitar 75 poin data mentah melalui pencarian terarah dan menyimpan angka-angka yang dapat kami telusuri ke laporan, dokumen resmi, survei, telemetri platform, atau pengumuman perusahaan. Kami mengesampingkan angka yang hanya muncul di blog agregator.
- MarketsandMarkets, Vector Database Market Report 2025-2030 (terbit Desember 2025)
- Fortune Business Insights, Vector Database Market 2026-2034 (diperbarui September 2026)
- The Business Research Company, Vector Database Global Market Report 2026
- Gartner, Forecast: Database Management Systems, Worldwide, 2023-2029, 2025 Update
- Gartner, Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk (Februari 2025)
- Gartner, Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025 (Agustus 2025)
- Gartner, 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept (Juli 2024)
- Menlo Ventures, 2024 State of Generative AI in the Enterprise (600 pengambil keputusan TI di AS)
- Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise (495 responden)
- Retool, State of AI H1 2024 (sekitar 730 responden)
- Databricks, State of Data + AI 2024 (10.000 pelanggan)
- Databricks, State of AI Agents 2026 (20.000+ organisasi)
- DB-Engines, Vector DBMS Ranking (September 2026)
- Stack Overflow, Developer Survey 2025: AI
- Pinecone, Dedicated Read Nodes (Desember 2025)
- Pinecone, siaran pers Seri B (April 2023) dan pengumuman kepemimpinan (September 2025)
- Timescale, rilis tolok ukur pgvectorscale (Juni 2024)
- AWS, ketersediaan umum Amazon S3 Vectors (Desember 2025)
- Qdrant, pengumuman Seri B (Maret 2026)
- Tech.eu, Seri B Weaviate (April 2023)
- LanceDB, pengumuman Seri A (Juni 2025)
- Zilliz, rilis 40.000 bintang GitHub Milvus (Desember 2025)
- Zilliz, repositori VectorDBBench
- Catatan data: Tiga estimasi ukuran pasar untuk 2025 saling bertentangan (US$2,58 miliar Fortune Business Insights, US$2,65 miliar MarketsandMarkets, US$3,02 miliar The Business Research Company) karena setiap firma mendefinisikan kategori secara berbeda, dan pangsa Amerika Utara mereka juga berbeda (36,6% berbanding 41%). Menlo Ventures merevisi sendiri belanja AI generatif perusahaan 2024-nya dari US$13,8 miliar dalam laporan 2024 menjadi US$11,5 miliar dalam laporan 2025. Prediksi adopsi 30% dari Gartner dikutip di sini sebagaimana dilaporkan Zilliz. Riset asli Gartner berada di balik paywall, dan sumber sekunder merumuskannya secara berbeda (30% perusahaan berbanding 30% aplikasi perusahaan). CAGR 75,3% berasal dari ringkasan publik Gartner atas prakiraan DBMS, bukan dari laporan lengkapnya. Setiap tolok ukur di sini dijalankan atau diterbitkan oleh vendor yang memiliki kepentingan komersial, dan tidak satu pun yang direplikasi secara independen. Skor DB-Engines mengukur popularitas, bukan jumlah penerapan. Survei adopsi (Retool H1 2024, Menlo Ventures 2024, Databricks 2024) adalah data khusus vektor terbaru yang tersedia. Angka yang lebih baru diharapkan muncul di laporan perusahaan berikutnya dari Menlo Ventures, dan peringkat DB-Engines diperbarui setiap bulan.
Terakhir diperbarui: 3 Oktober 2026. Kami memperbarui rangkuman ini setiap kuartal, dan pembaruan berikutnya diperkirakan terjadi ketika Menlo Ventures menerbitkan laporan 2026 State of Generative AI in the Enterprise.