百度向量数据库 VectorDB 是一款纯自研高性能、高性价比、生态丰富且即开即用的向量数据库服务，提供高效的向量索引和相似度查询服务。为了让用户更好地了解VectorDB的性能表现，VectorDB性能白皮书详细描述了性能测试环境、测试方法和测试结果。本章节说明性能测试所需的环境与数据集。
数据库规格
测试实例规格如下表格所示：
| 规格项 | 规格信息 |
|---|---|
| 数据库类型 | 标准版 |
| 代理节点数 | 2 |
| 数据节点规格 | 4c8g（4核心，8GB内存） |
| 数据节点数 | 3 |
该规格所支持的最大向量规模，请参见产品规格，并按照以上规格新建向量数据库实例，具体操作的流程，请参见“快速指南-创建实例”。
客户端测试环境
与百度云向量数据库实例为同一地域同一VPC内的云服务器，其环境要求如下：
操作系统：CentOS / 8.4 x86_64 (64bit)
规格：8c16g（8核心，16GB内存）
说明： 在使用BCC连接VectorDB实例时，需要在BCC关联的安全组中配置出站规则，把百度VectorDB实例的IP及端口添加到出站规则中，避免因为安全组的问题导致连接失败。
测试工具
我们基于Go语言自研了性能测试工具ann-benchamrk，用于评估近似最近邻（ANN）检索库的性能测试工具，能够避免客户自行解决客户端依赖，快速进行性能测试和对比。它提供了一套标准的测试数据集和评估指标，可以用于比较不同量级数据集下向量数据库的性能表现。
本测试基于该ann-benchmark进行，以下是测试工具的运行方法：
./bin/ann-benchmark -conf ./conf/conf.toml| 参数 | 参数含义 |
|---|---|
| -conf | 测试工具的配置文件路径，默认为conf文件夹下的conf.toml文件，具体配置文件中配置项含义，会在测试方法小节中详细介绍 |
数据集
测试过程使用的官方数据集都需要提前下载，测试工具在运行时会检查./dataset目录（ann-benchmark工具的根目录）下是否存在数据集文件，为了确保在使用测试工具时无需另外单独安装环境依赖，百度云向量数据库团队转换提供了parquet文件格式的ann数据集，并制作了Cohere 768维度数据集。具体数据集信息，如下表所示：
| 数据集名 | 数据集介绍 | 向量维度 | 向量数 | 距离类型 |
|---|---|---|---|---|
| SIFT_1M | 官方数据集 | 128 | 1,000,000 | L2 |
| GIST_1M | 官方数据集 | 960 | 1,000,000 | L2 |
| COHERE_1M | 官方数据集 | 768 | 1,000,000 | IP |
测试方法
百度智能云VectorDB采用自研的性能测试工具ann-benchmark进行测试比对，该工具不依赖外部组件，并提供了官方的标准数据集和自制的数据集。本文详细介绍下基于ann-benchmark工具进行数据库性能测试的方法。
准备测试环境
下载测试工具。下载链接：linux-ann-benchmark-1.0.1.tar.gz
下载百度智能云VectorDB提供的数据集文件，下载链接见测试环境小节。
登录百度智能云BCC测试客户端环境（BCC的规格要求，请参见测试环境）。
执行
tar -zxvf linux-ann-benchmark-1.0.1.tar.gz命令解压测试工具压缩包。下载数据集，并放在测试工具目录dataset文件夹下。
修改配置文件
进入测试工具目录，打开配置文件，配置相关参数 执行如下命令，拷贝配置文件，根据需要修改参数：
vim conf/conf.toml样例配置文件的内容如下所示：
logDir = "./log"
# Config for ann benchmark dataset
[Dataset]
path = "./dataset"
name = "SIFT_1M"
# Config for vector store
[VectorStore]
name = "Mochow"
endpoint = "http://127.0.0.1:5378"
user = "root"
password = "test_password"
database = "benchmark_db"
table = "benchmark_table"
dropExistingTable = true
# Common Config for Test Case
[TestCase]
vectorIndex = "HNSW"
topK = 10
concurrency = [24, 36, 48]
duration = 120
recallRangeForQPSBench = [0.8, 0.995]
# Config for hnsw index build
[TestCase.HNSW.Index]
M = [16, 32]
efConstruction = 200
# Config for hnsw search
[TestCase.HNSW.Search]
ef = [20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000]配置项参数含义如下：
| 配置项 | 参数含义 | 说明 |
|---|---|---|
| logDir | 测试工具日志目录 | ./log：工具根目录下的log目录 |
| Dataset.path | 测试数据集存放目录名 | ./dataset |
| Dataset.name | 数据集名称 |
支持如下几种：
|
| VectorStore.name | 向量数据库名称 |
支持如下两种：
|
| VectorStore.endpoint | 向量数据库的连接地址 | 获取向量数据库实例的内网IP地址与网络端口。可以在实例详情中的网络信息中查看，实际使用时建议添加协议前缀，目前支持http和https |
| VectorStore.user | 连接用户名 | 默认为root |
| VectorStore.password | 向量数据库的API访问密钥 | 如何获取，请参见 账号管理 |
| VectorStore.database | 测试使用的库名称 | 无 |
| VectorStore.table | 测试使用的表名称 | 无 |
| VectorStore.dropExistingTable | 是否删除并清空已存在的测试表 | TRUE |
| TestCase.vectorIndex | 向量索引类型 | 目前仅支持HNSW |
| TestCase.topK | 向量相似性检索最多返回的记录数 | 默认为10 |
| TestCase.concurrency | QPS测试Case中使用的并发数 | QPS测试中会依次尝试concurrency列表中不同的并发数 |
| TestCase.duration | QPS测试Case的持续时间，单位为秒 | 默认为120s |
| TestCase.recallRangeForQPSBench | QPS测试的召回率闭区间 | 在召回率范围内的测试集会进行QPS测试 |
| TestCase.HNSW.Index |
向量索引类型为HNSW的索引参数：
|
写入数据集后，会依次使用不同的M和efConstruction值构建索引测试召回率和QPS |
| TestCase.HNSW.Search.ef |
向量索引类型为HNSW的检索参数：
|
在进行召回率和QPS测试时，会依次尝试使用列表中的ef参数测试召回率和QPS。同一数据集，召回率越高，即ef参数设置越大时，QPS越低。在其他配置不变的情况下，若需提高召回率，可适当增加查询参数 ef |
运行测试工具
执行如下命令，运行测试工具。其中，-conf指明配置文件路径，配置文件中配置项的含义，请参见上一小节。
cd linux-ann-benchmark-1.0.1
./bin/ann-benchmark -conf ./conf/conf.toml查看测试结果
测试结果
测试结束后，结果会写入到工具根目录的result/benchmark_result_{测试开始时间}格式文件中，内容样例如下：
Mochow {M:16, efc:200} {ef:100} 82.76% 2431.7927其中每一行为一组测试参数下的测试结果，以空格分割开，每一部分的含义如下：
Mochow：本次测试采用的向量数据库类型；{M:16, efc:200}：向量索引的构建参数；{ef:100}：向量检索参数；82.76%：召回率；2431.7927：最大QPS；
实例状态
百度智能云VectorDB控制台提供了实例的CPU、内存、QPS、时延等关键性能指标监控，可以在测试过程中观察上述指标的状态，具体观察方法，请参见 查看监控数据。
测试方法
百度智能云VectorDB采用自研的性能测试工具ann-benchmark进行测试比对，该工具不依赖外部组件，并提供了官方的标准数据集和自制的数据集。本文详细介绍下基于ann-benchmark工具进行数据库性能测试的方法。
准备测试环境
下载测试工具。下载链接：linux-ann-benchmark-1.0.1.tar.gz
下载百度智能云VectorDB提供的数据集文件，下载链接见测试环境小节。
登录百度智能云BCC测试客户端环境（BCC的规格要求，请参见测试环境）。
执行
tar -zxvf linux-ann-benchmark-1.0.1.tar.gz命令解压测试工具压缩包。下载数据集，并放在测试工具目录dataset文件夹下。
修改配置文件
进入测试工具目录，打开配置文件，配置相关参数 执行如下命令，拷贝配置文件，根据需要修改参数：
vim conf/conf.toml样例配置文件的内容如下所示：
logDir = "./log"
# Config for ann benchmark dataset
[Dataset]
path = "./dataset"
name = "SIFT_1M"
# Config for vector store
[VectorStore]
name = "Mochow"
endpoint = "http://127.0.0.1:5378"
user = "root"
password = "test_password"
database = "benchmark_db"
table = "benchmark_table"
dropExistingTable = true
# Common Config for Test Case
[TestCase]
vectorIndex = "HNSW"
topK = 10
concurrency = [24, 36, 48]
duration = 120
recallRangeForQPSBench = [0.8, 0.995]
# Config for hnsw index build
[TestCase.HNSW.Index]
M = [16, 32]
efConstruction = 200
# Config for hnsw search
[TestCase.HNSW.Search]
ef = [20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200, 400, 600, 800, 1000, 1200, 1400, 1600, 1800, 2000]配置项参数含义如下：
| 配置项 | 参数含义 | 说明 |
|---|---|---|
| logDir | 测试工具日志目录 | ./log：工具根目录下的log目录 |
| Dataset.path | 测试数据集存放目录名 | ./dataset |
| Dataset.name | 数据集名称 |
支持如下几种：
|
| VectorStore.name | 向量数据库名称 |
支持如下两种：
|
| VectorStore.endpoint | 向量数据库的连接地址 | 获取向量数据库实例的内网IP地址与网络端口。可以在实例详情中的网络信息中查看，实际使用时建议添加协议前缀，目前支持http和https |
| VectorStore.user | 连接用户名 | 默认为root |
| VectorStore.password | 向量数据库的API访问密钥 | 如何获取，请参见 账号管理 |
| VectorStore.database | 测试使用的库名称 | 无 |
| VectorStore.table | 测试使用的表名称 | 无 |
| VectorStore.dropExistingTable | 是否删除并清空已存在的测试表 | TRUE |
| TestCase.vectorIndex | 向量索引类型 | 目前仅支持HNSW |
| TestCase.topK | 向量相似性检索最多返回的记录数 | 默认为10 |
| TestCase.concurrency | QPS测试Case中使用的并发数 | QPS测试中会依次尝试concurrency列表中不同的并发数 |
| TestCase.duration | QPS测试Case的持续时间，单位为秒 | 默认为120s |
| TestCase.recallRangeForQPSBench | QPS测试的召回率闭区间 | 在召回率范围内的测试集会进行QPS测试 |
| TestCase.HNSW.Index |
向量索引类型为HNSW的索引参数：
|
写入数据集后，会依次使用不同的M和efConstruction值构建索引测试召回率和QPS |
| TestCase.HNSW.Search.ef |
向量索引类型为HNSW的检索参数：
|
在进行召回率和QPS测试时，会依次尝试使用列表中的ef参数测试召回率和QPS。同一数据集，召回率越高，即ef参数设置越大时，QPS越低。在其他配置不变的情况下，若需提高召回率，可适当增加查询参数 ef |
运行测试工具
执行如下命令，运行测试工具。其中，-conf指明配置文件路径，配置文件中配置项的含义，请参见上一小节。
cd linux-ann-benchmark-1.0.1
./bin/ann-benchmark -conf ./conf/conf.toml查看测试结果
测试结果
测试结束后，结果会写入到工具根目录的result/benchmark_result_{测试开始时间}格式文件中，内容样例如下：
Mochow {M:16, efc:200} {ef:100} 82.76% 2431.7927其中每一行为一组测试参数下的测试结果，以空格分割开，每一部分的含义如下：
Mochow：本次测试采用的向量数据库类型；{M:16, efc:200}：向量索引的构建参数；{ef:100}：向量检索参数；82.76%：召回率；2431.7927：最大QPS；
实例状态
百度智能云VectorDB控制台提供了实例的CPU、内存、QPS、时延等关键性能指标监控，可以在测试过程中观察上述指标的状态，具体观察方法，请参见 查看监控数据。
测试结果说明
本文提供了百度智能云VectorDB和某开源系统的对比测试结果报告。性能报告主要主要关注以下两个指标：
检索QPS或吞吐：系统在单位时间内能够处理的检索请求数量，是衡量检索性能的关键指标。
召回率：检索的TopK结果中，满足真实情况（KNN检索）的TopK集合的比例，是衡量向量检索精度的关键指标。
本文的所有测试都是在相同规格的实例下进行的，测试配置如下：
测试方法：向量索引选择HNSW，检索最相似Top10的向量，对比百度云向量数据库与某开源向量数据库的QPS表现。
测试规格：数据节点规格均为4核+8GB内存的配置，数据节点数量均为3个。
数据集：测试SIFT128、COHERE768、GIST960三种维度的数据集，数据集大小均为100万。
数据表配置：数据表均为1个分区/分片，分片副本数（含主副本）均为3。
测试结果
SIFT（128维）
128维数据集下，百度智能云VectorDB与某开源向量数据库的QPS对比结果如下图所示：
详细测试结果如下表所示：
| 数据集 | 索引类型 | 召回率 | QPS | |
| 某开源向量数据库 | 百度智能云VectorDB | |||
| SIFT_1M | HNSW（M=32，efConstruction=200） | 95% | 3269 | 22261（↑580%） |
| 98% | 3200 | 18942（↑491%） | ||
| 99% | 3055 | 14572（↑376%） |
COHERE（768维）
768维数据集下，百度智能云VectorDB与某开源向量数据库的QPS对比结果如下图所示：
详细测试结果如下图所示：
| 数据集 | 索引类型 | 召回率 | QPS | |
| 某开源向量数据库 | 百度智能云VectorDB | |||
| COHERE_1M | HNSW（M=32，efConstruction=200） | 95% | 1508 | 11223（↑644%） |
| 98% | 1037 | 5866（↑465%） | ||
| 99% | 658 | 4138（↑528%） |
GIST（960维）
768维数据集下，百度智能云VectorDB与某开源向量数据库的QPS对比结果如下图所示：
详细测试结果如下图所示：
| 数据集 | 索引类型 | 召回率 | QPS | |
| 某开源向量数据库 | 百度智能云VectorDB | |||
| GIST_1M | HNSW（M=32，efConstruction=200） | 95% | 958 | 2856（↑198%） |
| 98% | 647 | 1632（↑152%） | ||
| 99% | 503 | 926（↑84%） |
