vector db benchmark

マイスケールベクトルデータベースベンチマーク

重要

結果については、https://myscale.github.io/benchmark/#/benchmarkにアクセスしてください。

このベンチマークは、一般的なワークロードで完全に管理されたベクトルデータベースのパフォーマンスを評価します。

• セットアップ、データセット、およびベンチマークの詳細な結果については、https：//myscale.github.io/benchmarkにアクセスしてください。
• ベンチマークの結果の概要は、ブログ投稿で入手できます。

これが結果のプレビューです：

1. クエリあたりのクエリ（QPS）：スループットが大きいことを示すため、より高いQPSが望ましいです。
   • ベクトル検索用のスループット
   • フィルター処理されたベクトル検索用のスループット
2. コストパフォーマンス比は、毎月のコストを100ユニットあたりのサービスのQPSで割ることによって計算されます。比率が低いと、より良い費用対効果が示唆されます。
   • ベクター検索のコストパフォーマンス比
   • フィルター処理されたベクトル検索のコストパフォーマンス比

ベンチマークを実行します

まず、ベンチマークに使用されるクライアントに必要なライブラリをインストールします。

pip install -r requirements.txt

その後、ベンチマークについてはステップバイステップガイドに従って、各クラウドサービスのベンチマークを実行します。テスト結果を視覚化するための結果の視覚化を参照できます。

特別なありがとう

このリポジトリは、完全に管理されたベクトルデータベースに合わせて特別に調整されたQDRANT/VECTOR-DBベンチマークのフォークです。