选择性能好的向量数据库时，可以考虑以下几点：
查询速度：向量数据库的速度取决于其索引结构和查询算法。选择支持高效查询的向量索引结构，如倒排索引、KD树、VP树等。可以查看不同向量数据库的性能指标，如查询速度、插入速度等信息。
索引能力：向量数据库的索引能力直接影响查询速度和准确性。选择支持大规模向量索引的数据库，能够处理数百万甚至数十亿级别的向量数据。
支持度量：不同的向量数据库可能支持不同的相似度度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。根据实际需求选择支持所需相似度度量方法的向量数据库。
扩展性：对于需要处理大规模向量数据的场景，选择具有良好扩展性的向量数据库很重要。考虑向量数据库是否支持分布式部署，是否容易扩展节点和存储容量。
开源与商业：根据自身需求和预算考虑选择开源或商业向量数据库。开源数据库通常具有灵活性和社区支持，而商业数据库可能提供更多高级功能和技术支持。
在选择性能好的向量数据库时，可以综合考虑以上因素，并根据实际需求权衡各项指标，找到最合适的向量数据库。