VectorDBBench——向量数据库性能测试工具
VectorDBBench 提供多个主流向量数据库和云服务的性能测试结果，是客观对比不同向量数据库性能和性价比的不二之选。VectorDBBench 易于操作，即使是非专业人士也可轻松复现性能测试结果或测试新系统性能。使用 VectorDBBench，您可轻而易举从一众向量数据库云服务和开源向量数据库中做出合适的选择。
立即使用 VectorDBBench，挑选适合您的向量数据库。
- Zilliz Cloud
- Milvus
- Elastic Cloud
- PgVector
- Pinecone
- Qdrant Cloud
- Weaviate Cloud
- 中型数据集（2 个数据集：Cohere, 100 万 768 维向量；OpenAI, 50 万 1536 维向量）
- 大型数据集（2 个数据集：Cohere, 1000 万 768 维向量；OpenAI, 500 万 1536 维向量）
标量过滤
- 无
- 低 (>=1%)
- 高 (>=99%)
性能测试结果对比
性能排名表（QPS）可反映向量数据库的吞吐量，展示了主流向量数据库基于 QPS 和召回率的综合评分和排名。
性能排名表（P99 延时）可反映向量数据库的响应速度，展示了主流向量数据库基于 P99 延时和召回率的综合评分和排名。
性价比排名表通过对比主流向量数据库的价格，展示了向量数据库基于 QP$（每百万次查询所花费的价格）的性价比排名。
- 性能排名（QPS）
- 性能排名（P99 延时）
- 性价比排名
排名 基于向量数据库的综合 QPS 评分进行排名。 | 向量数据库（不同硬件配置） | QPS 评分 综合评分体现向量数据库的搜索性能。具体详情请参见评分规则。 | 测试时间 | QPS/召回率中型数据集, OpenAI | QPS/召回率中型数据集, OpenAI | QPS/召回率中型数据集, OpenAI | QPS/召回率中型数据集, Cohere | QPS/召回率中型数据集, Cohere | QPS/召回率中型数据集, Cohere |
1 | ZillizCloud-8cu-perf-v2024.1 | 100 | 2024-01 | 5115.53 / 0.947 | 3685.077 / 0.974 | 4742.162 / 0.994 | 6054.443 / 0.916 | 4104.26 / 0.951 | 4252.127 / 0.996 |
2 | Milvus-16c64g-hnsw-v2.2.12 standalone mode | 23.5105 | 2023-08 | 722.032 / 0.976 | 599.421 / 0.996 | 2098.211 / 1 | 1258.704 / 0.98 | 1075.878 / 0.98 | 1494.849 / 1 |
3 | ZillizCloud-1cu-perf-v2024.1 | 15.7792 | 2024-01 | 633.603 / 0.919 | 467.58 / 0.99 | 1509.329 / 1 | 873.371 / 0.948 | 571.426 / 0.967 | 1156.29 / 0.999 |
4 | QdrantCloud-4c16g-5node | 14.7192 | 2023-08 | 626.524 / 0.995 | 434.406 / 0.918 | 975.25 / 0.994 | 789.123 / 0.94 | 544.62 / 0.977 | 930.916 / 0.997 |
5 | ZillizCloud-2cu-cap-v2024.1 | 10.967 | 2024-01 | 503.228 / 0.968 | 413.323 / 0.981 | 730.7 / 0.959 | 537.498 / 0.89 | 467.179 / 0.97 | 596.794 / 0.969 |
6 | Pinecone-p2.x1-8node | 9.0181 | 2023-08 | 322.7 / 0.948 | 303.8 / 0.948 | 526.885 / 1 | 536.073 / 0.973 | 372.047 / 0.89 | 431.751 / 1 |
7 | Milvus-4c16g-disk-v2.2.12 standalone mode | 8.7228 | 2023-08 | 321.605 / 0.989 | 303.255 / 0.988 | 445.329 / 1 | 392.883 / 0.958 | 343.82 / 0.968 | 411.765 / 0.997 |
8 | ZillizCloud-1cu-cap-v2024.1 | 5.9353 | 2024-01 | 269.546 / 0.978 | 240.036 / 0.982 | 425.549 / 0.994 | 365.084 / 0.945 | 325.527 / 0.945 | 313.512 / 1 |
9 | Milvus-2c8g-hnsw-v2.2.12 standalone mode | 5.7511 | 2023-08 | 228.4 / 0.935 | 181.5 / 0.935 | 394.542 / 1 | 274.541 / 0.981 | 236.567 / 0.981 | 309.483 / 1 |
10 | QdrantCloud-4c16g-1node | 5.2012 | 2023-08 | 188.644 / 0.918 | 179.003 / 0.994 | 218.063 / 0.994 | 261.798 / 0.926 | 189.44 / 0.889 | 216.677 / 0.997 |
11 | Pinecone-p2.x1 | 4.1044 | 2023-08 | 180.276 / 0.994 | 155.699 / 0.917 | 205.7 / 0.959 | 240.721 / 0.889 | 166.185 / 0.926 | 138.948 / 0.998 |
12 | Pinecone-p1.x1 | 1.6747 | 2023-08 | 67.63 / 0.806 | 63.35 / 0.807 | 176.7 / 1 | 100.667 / 0.991 | 101.14 / 0.991 | 121.717 / 0.969 |
13 | Milvus-2c8g-disk-v2.2.12 standalone mode | 1.3607 | 2023-08 | 46.862 / 0.996 | 37.07 / 0.998 | 81.192 / 1 | 67.912 / 0.991 | 42.486 / 0.874 | 75.706 / 1 |
14 | Pinecone-s1.x1-2node | 0.4735 | 2023-08 | 43.502 / 0.996 | 17.327 / 0.996 | 45.067 / 1 | 63.137 / 0.991 | 20.299 / 0.929 | 52.261 / 1 |
15 | Pinecone-s1.x1 | 0.3937 | 2023-08 | 37.432 / 0.998 | 16.18 / 0.879 | 41.544 / 1 | 46.619 / 0.874 | 18.362 / 0.874 | 32 / 1 |
16 | ElasticCloud-upTo2.5c8g | 0.3891 | 2023-08 | 16.34 / 0.879 | 15.13 / 0.807 | 36.11 / 1 | 20.744 / 0.929 | 15.175 / 0.989 | 30.136 / 1 |
17 | WeaviateCloud-standard | 0.2894 | 2023-08 | 15.33 / 0.806 | 1.839 / 0.996 | 26.26 / 1 | 18.763 / 0.874 | 10.851 / 0.89 | 27.618 / 1 |
18 | WeaviateCloud-bus_crit | 0.2815 | 2023-08 | 11.295 / 0.996 | 1.567 / 0.996 | 17.41 / 1 | 15.227 / 0.989 | 0.764 / 0.991 | 26.472 / 1 |
19 | PgVector-2c8g | 0.098 | 2023-08 | 0.884 / 0.853 | 0.894 / 0.853 | 1.215 / 0.749 | 10.627 / 0.89 | 0.751 / 0.991 | 25.274 / 0.998 |
排名：基于向量数据库综合 QPS 评分排名。
评分：综合评分结果反映向量数据库的搜索吞吐量。具体详情请参见评分规则。
QPS：QPS 体现了向量数据库每秒可处理的并发查询量。QPS 越高，向量数据库性能越好
召回率：召回率体现了向量数据库的搜索准确性。召回率越高，搜索结果越准确。
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