vector db benchmark

Benchmark de base de données Vector MyScale

Important

Visitez https://myscale.github.io/benchmark/#/benchmark pour les résultats.

Cette référence évalue les performances des bases de données vectorielles entièrement gérées avec des charges de travail typiques.

• Pour la configuration, les ensembles de données et les résultats détaillés de la référence, veuillez visiter https://myscale.github.io/benchmark.
• Un résumé des résultats de référence est disponible dans notre article de blog.

Voici un aperçu des résultats:

1. Requêtes par seconde (QPS): des QP plus élevés sont préférables car il signifie un débit plus élevé.
   • Débit pour la recherche vectorielle
   • Débit pour la recherche vectorielle filtrée
2. Le ratio coût-performance est calculé en divisant le coût mensuel par les QP des services par cent unités. Un ratio inférieur suggère une meilleure rentabilité.
   • Ratio coûts-performance pour la recherche vectorielle
   • Ratio coût-performance pour la recherche de vecteur filtré

Exécuter la référence

Tout d'abord, installez les bibliothèques nécessaires sur le client utilisé pour la référence.

pip install -r requirements.txt

Ensuite, suivez le guide étape par étape pour Benchmark afin d'exécuter la référence pour chaque service cloud. Vous pouvez vous référer à la visualisation des résultats pour visualiser les résultats du test.

Merci spécial

Ce référentiel est une fourche de Qdrant / Vector-DB-Benchmark, spécifiquement adapté aux bases de données vectorielles entièrement gérées.