在AI时代，随着大模型应用的深入，高维向量数据的规模日益庞大，应用场景对快速、实时的相似性搜索和复杂查询提出了更高要求。
这需要向量数据库具备高性能的特点，海量数据库Vastbase向量版，能够高效存储、索引和处理向量数据，确保低延迟响应和高精度检索，同时支持大规模数据的扩展和并行处理，满足大模型在实际应用中的高效性和实时性需求。
本期为您解读Vastbase向量版特性——高性能。
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如何衡量向量数据库的性能？
向量数据库是支撑AI应用的数据底座，需要应对大规模向量数据的检索和查询压力。
针对传统的关系型数据库，TPCC测试模型可测试其性能表现，通过tpmC（系统每分钟处理的订单数量）反映数据库的性能。
针对向量数据库，我们通过如下指标来衡量其性能：
召回率：反映系统在检索过程中找到所有相关结果的能力，即数据库的相似检索能力。召回率越高，说明数据库检索的越全面，漏掉的相关结果越少。
召回率=检索到的相关向量数量/总相关向量数量
QPS（每秒查询率）：反映系统每秒响应请求的数量，即数据库的最大吞吐量。吞吐量越大，说明数据库每秒响应的请求数量越多，性能表现越好。
Vastbase向量版
亿级数据，毫秒级检索
海量数据库Vastbase向量版在保证99%以上的高召回率下，单节点可承载超1亿数据量（1024维数据），QPS吞吐量大于2000。
相较于目前市面主流的某专有向量数据库产品，在同等环境下，Vastbase向量版表现出更高的吞吐量，具有更加极致的性能表现。
场景1
在同等条件下，数据集为100万（SIFT-128维），在保证召回率（97.7%）前提下，分别测试在不同并发情况下，Vastbase与目前市面主流某款向量数据库的QPS数值。
场景2
在同等硬件条件下，数据集为1000万（SIFT-128维），保证召回率（99%）的情况下，调用HNSW索引，分别测试在不同并发情况下，Vastbase与目前市面主流某款向量数据库的QPS数值。
Vastbase向量版保有了关系型数据库的强一致性，即插入的数据即可查看。而某专用向量数据库在即刻可查（强一致模式）下，查询性能会大幅衰减。即刻可查（强一致模式）、同等召回率下，Vastbase向量版的QPS是某专用向量数据库的10~30倍。
高性能背后的“黑科技”
Vastbase向量版高性能的背后，是系统底层和算法层面的深度优化，实现了从算法到内核、从存储到检索的全方位技术突破。
1、通过构图算法、指令加速、索引优化、内存布局等技术，可以显著降低高维向量数据计算复杂度，让检索效率提升10-20%；
2、借助复杂场景预取、系统调度优化、广域冗余指令消除等机制，可以有效减少资源消耗，让系统并行计算效率提高15%；
3、利用多标签向标量联合检索能力，可以将查询精度提升15%。
通过上述一系列技术革新，Vastbase向量版成功实现了高维向量数据处理中的高效检索与计算，显著提升了系统的性能和精度，还大幅降低了资源消耗，为企业落地AI应用提供强有力的数据支撑。
未来以来，在当前AI和大模型的浪潮下，向量数据库不仅是智能时代的数据基座，更是推动技术创新的引擎。选择一款高性能的向量数据库，才能让数据检索更高效，让AI应用更智能！
