根据搜索结果，Elasticsearch和向量数据库在搜索速度方面的表现如下：

1. Elasticsearch的搜索速度：

   • 根据CSDN博客的文章，Elasticsearch的开箱即用的向量搜索速度比OpenSearch快2到12倍[1]。
   • 腾讯云开发者社区的文章显示，Elasticsearch的向量搜索速度高达OpenSearch的12倍[2]。
   • 阿里云的文章提到，Elasticsearch的查询过程受益于倒排索引结构，避免了向量相似度匹配的开销，加速了检索速度[3]。

2. 向量数据库的搜索速度：

   • 博客园的文章指出，向量数据库旨在使用专门构建的架构实现超快速向量相似性搜索[4]。
   • 大模型知识库的文章提到，即使只有100万个向量，Elasticsearch也需要200毫秒才能返回搜索结果，而专用向量数据库性能差异较大[5]。

综上所述，Elasticsearch在向量搜索速度方面表现出色，特别是在利用倒排索引的文本搜索和分析方面进行了优化。而向量数据库则在专门构建的架构上实现了超快速向量相似性搜索。具体哪个更快，还需根据实际应用场景和测试数据来确定。以下是一些相关图片，展示了Elasticsearch和向量数据库的性能对比：

参考来源： [1] Elasticsearch 与OpenSearch：解开向量搜索性能差距原创 - CSDN博客 [2] Elasticsearch vs. OpenSearch: 向量搜索性能比较-腾讯云开发者社区 [3] 阿里云Elasticsearch AI搜索实践 [4] Elasticsearch和向量数据库的快速入门- PetterLiu - 博客园 [5] Elasticsearch vs 向量数据库:寻找最佳混合检索方案- 大模型知识库

关于Elasticsearch和向量数据库（如Faiss、Pinecone等）的搜索速度，实际上取决于具体的应用场景和数据集特性。以下是一些基于测试数据的比较：

1. Elasticsearch:

   • Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，它能够快速地处理结构化和非结构化的数据。根据官方文档和社区反馈，在文本搜索方面，Elasticsearch表现非常出色。例如，在处理大规模的日志文件或网页内容时，Elasticsearch可以提供亚秒级的响应时间。
   • 参考链接: Elasticsearch性能测试

2. 向量数据库:

   • 向量数据库专为处理高维向量而设计，这类数据库在相似性搜索任务中表现出色，比如图像识别、推荐系统等。以Facebook AI Research开发的Faiss库为例，它能够在数十亿级别的向量集合上实现毫秒级的最近邻搜索。同样，Pinecone也提供了高效的向量索引机制，可以在大量向量数据集中保持快速检索能力。
   • 参考链接: Faiss GitHub页面, Pinecone介绍

从上述信息来看，如果您的应用场景主要是文本搜索或者涉及到大量的半结构化数据（如JSON），那么Elasticsearch可能是更好的选择。但如果您需要执行复杂的向量运算或进行大规模的相似性匹配，则向量数据库可能更适合，并且通常会提供更快的查询速度。

为了更准确地回答这个问题，建议根据实际使用的硬件环境和特定的数据集来进行基准测试。这样可以获得最符合您需求的结果。