常见问题 on Vchord

常见问答

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

警告

我们强烈建议你了解并选用我们全新的 VectorChord 实现，它提供了更高的稳定性和性能。建议现有用户迁移至 VectorChord，具体步骤请参阅迁移指南。

在大多数情况下，这是由于缺少 Schema 搜索路径（search_path）或权限不足导致的。

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太长不看（TL; DR）：请直接跳转到总结部分，查看展示两者核心差异的对比表格。

检索是数据库的核心能力，对于实现高效的数据获取、帮助用户快速查找所需信息至关重要。下面我们将展示 pgvecto.rs 与 pgvector 的性能表现，并重点对比二者提供的各项功能特性。

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试想一下：你现有的业务数据已经存储在 Postgres 数据库中，现在你希望引入向量数据库来执行向量相似度检索。如果采用专用向量数据库，你就必须将数据从 Postgres 同步迁移到向量数据库中，并且同时运维两套数据库系统。这显然不是一个好主意。

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pgvecto.rs 从诞生之初就高度专注于性能。我们持续监控 pgvecto.rs 的性能表现，并与其他向量检索库进行对比测试。以下基准测试结果来自 2024 年 1 月。

测试在 Google Cloud n2-standard-8（8 vCPU，32 GB 内存）实例上进行，使用 laion-768-5m-ip 数据集。