选择性能好的向量数据库时，通常需要考虑以下几个因素：
查询速度：向量数据库在进行向量相似度匹配时需要快速的查询速度。因此，选择一个具有高效的查询算法，并且有良好的索引结构的向量数据库是很重要的。
存储效率：向量数据库需要高效地存储大量的向量数据。因此，选择一个存储效率高、能够有效管理内存和存储空间的向量数据库是必要的。
支持的功能：不同的向量数据库可能支持不同的功能，例如多种相似度度量方法、高维向量的支持、实时更新等。根据具体的需求选择一个功能强大的向量数据库。
可扩展性：随着数据规模的增大，向量数据库需要具备良好的可扩展性，能够快速地处理大规模数据。
社区支持和文档：选择一个有活跃的社区支持和完善的文档的向量数据库，能够帮助您解决问题和学习新的功能。
一些常见的向量数据库包括Milvus、faiss、Annoy等。您可以根据上述因素对这些向量数据库进行评估和比较，选择适合您需求的性能好的向量数据库。