基准测试 on Vchord

价格基准测试

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

使用 VectorChord，您可以在单台机器上对 1 亿条 768 维向量执行 Top-10 查询，在保持 0.95 召回率（Precision/Recall）的同时实现 131 的 QPS，而整套配置的月度成本仅为 250 美元。如果您对我们的技术实现细节感兴趣，请参阅我们的博文《VectorChord：在 PostgreSQL 中仅需 1 美元存储 400k 向量》。

性能基准测试

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

本文展示了我们将 VectorChord 实现与其他主流向量数据库进行全面对比的基准测试结果，重点考察 QPS（每秒查询数）与可扩展性。如果您对我们的技术实现细节感兴趣，请参阅我们的博文《VectorChord：在 PostgreSQL 中仅需 1 美元存储 400k 向量》。

与 pgvector 的基准测试对比

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

在本节中，我们将 VectorChord 与提供向量相似性检索能力的 PostgreSQL 扩展 pgvector 进行对比。我们将重点关注四个核心指标：QPS（每秒查询数）、Recall@100（Top-100 召回率）、索引构建时间（Index Building Time）以及数据插入时间（Insertion Time）。如果您对我们的实现细节感兴趣，请参阅我们的博文《PostgreSQL 上的向量检索：内存与磁盘方案的对比分析》。

与 Elasticsearch 的基准测试对比

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

本文展示了我们将 VectorChord-BM25 实现与 Elasticsearch 进行全面对比的基准测试结果，重点考察两个核心指标：QPS（每秒查询数）与 NDCG@10（前 10 位结果的归一化折损累计增益）。如果您对我们的技术实现细节感兴趣，请参阅我们的博文《VectorChord-BM25：以比 Elasticsearch 快 3 倍的 BM25 排序彻底革新 PostgreSQL 搜索》。

与 pgvectorscale 的基准测试对比

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

在本节中，我们将 VectorChord 与提供向量相似性检索能力的 PostgreSQL 扩展 pgvectorscale 进行对比。我们将重点关注四个核心指标：QPS（每秒查询数）、Recall@10/100、索引构建时间（Index Building Time）以及数据插入时间（Insertion Time），并同时探讨内存与磁盘场景下的性能表现。如果您对我们的实现细节感兴趣，请参阅我们的博文《PostgreSQL 上的向量检索：内存与磁盘方案的对比分析》。