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来了#xff0c;来了#xff0c;腾讯面向产业互联网领域规格最高、规模最大、覆盖最广的年度科技盛会 -——- 腾讯全球数字生态大会。
9 月 7 日#xff0c;我们将聚焦产业未来发展新趋势#xff0c;针对云计算、大数据、人工…
9月7-8日深圳国际会展中心18号馆
来了来了腾讯面向产业互联网领域规格最高、规模最大、覆盖最广的年度科技盛会 -——- 腾讯全球数字生态大会。
9 月 7 日我们将聚焦产业未来发展新趋势针对云计算、大数据、人工智能、安全、SaaS 等核心数字化工具做关键进展发布并联合生态伙伴推出最新行业场景解决方案。同时携手全球权威商业杂志榜单与中国最佳 CEO 探讨数实融合发展趋势与中国 500 强企业解析产业焕新最佳实践。畅谈国产化、企业出海、行业大模型等应用实例探讨如何构筑企业安全免疫力以及如何通过 SaaS 产品组织协同缔造业务新增长等焦点议题。 由于本次大会的信息量太大西红柿将聚焦“向量数据库”为大家带来详细的介绍和评测。 一、什么是向量数据库 向量数据库是一种专门用于存储和处理向量数据的数据库系统它通过优化存储结构和查询算法提供了高效的向量数据存储、相似度搜索、聚类和分类等功能。在图像、音频、文本等领域的应用中向量数据库发挥着重要的作用。
向量数据库通常提供了丰富的查询接口和功能如范围查询、k 近邻查询、相似性匹配等。同时向量数据库还支持高并发和分布式部署以应对大规模数据和高并发访问的需求。 向量数据库的工作流程包括以下步骤
1、向量数据的存储向量数据通常是高维的数值型数据如图像特征向量、文本词向量等向量数据库使用基于向量的存储结构以便快速查询和处理2、向量索引向量数据库使用 PQ、LSH 或 HNSW 等算法为向量编制索引并将向量映射到数据结构以便更快地进行搜索3、向量查询向量数据库将查询向量与数据库中的向量进行比较从而找到最近邻的向量4、查询结果的返回向量数据库返回查询结果通常包括与给定向量最相似的向量列表、向量之间的相似度得分等信息该环节可以使用不同的相似性度量对最近邻重新排序。 二、腾讯云向量数据库 - 测试准备 准备工作概述一台向量数据库 一个执行测试代码的客户端 ann-benchamrk 官方的测试数据集和方法。
2.1 环境准备
1、登录腾讯云https://console.cloud.tencent.com2、创建向量数据库从腾讯云控制台 一键创建 向量数据库实例。 ps.腾讯云向量数据库面向用户提供丰富的实例规格可按需挑选。
操作系统选择: 版本建议使用‘TencentOS Server 3.1 (TK4)’, 此版本实测过程中安装 python3 相关的依赖 较顺利;磁盘大小选择: 建议预留足够大的磁盘空间200G 应该能满足实际测试需要也可参考实际数据集的 大小创建;内存大小选择: 因实际测试过程中每一个进程都需要将被测试数据集全集加载进内存可参考数据 集大小的 130% * 测试工具进程数 选择机器内存;
稍等几分钟就建好啦效果如下
2.2 数据准备
2.1 上传测试工具及数据集到测试客户端
测试数据来源 ann-benchamrk 官方数据集测试工具可自动从外网官方站点下载。 官网地址https://ann-benchmarks.com/
2.2 安装测试工具依赖
软件依赖: python 版本大于 3.6.8, 使用建议的操作系统版本上的 python3 即可
2.2.1 安装操作系统依赖包
yum install python3-pillow-devel.x86_64
2.2.2 解决测试工具并安装 python 运行依赖
cd ann-benchmarks pip3 install -r requirements.txt
2.2.3 需要的依赖包
ansicolors1.1.8 docker h5py matplotlib numpy pyyaml psutil scikit-learn jinja2 pytest dataclasses-json0.5.7 dacite urllib3 enum34 typing tqdm threadpool 三、性能测试 3.1 测试 128 维数据在 HNSW 索引下的单核查询性能
从测试数据集说明中找到 ann-benchamrk 已存在的名为 sift-128-euclidean 的数据集正 好是 128 维度可使用该数据集做测试。 该数据集命令以 euclidean 结尾表示使用 L2 相似算法。
执行测试后看看数据库的资源表现吧。 CPU 使用率接近 100%内存和磁盘使用率较低 请求方面
请求量 QPS(Count/s) 最大值: 1092.92 最小值: 0.00 平均值: 63.90请求成功率(%) 最大值: 100.00 最小值: 0.00 平均值: 6.39请求超时率(%) 最大值: 0.00 最小值: 0.00 平均值: 0.00请求异常率(%) 最大值: 0.00 最小值: 0.00 平均值: 0.00失败请求量 QPS(Count/s) 最大值: 0.00 最小值: 0.00 平均值: 0.00请求平均耗时(ms) 最大值: 0.70 最小值: 0.00 平均值: 0.04 网络方面在西红柿下载测试结果时造成了一个峰值的。 向量数据库的单核性能表现令人赞叹。它展现出出色的处理能力和高效的计算速度。无论是在数据存储、索引构建还是查询处理方面向量数据库都能够快速进行并行计算并在单个核心上实现卓越的性能。 四、小结 腾讯云向量数据库专注于处理大规模的向量数据并采用了高效的索引和查询算法能够快速地进行相似度搜索和高维向量计算。使用户能够轻松地进行复杂的数据分析和机器学习任务。
腾讯云向量数据库还具备出色的可扩展性和稳定性。它支持自动水平扩展能够根据数据规模和用户需求进行弹性扩容保证了数据库的高可用性和性能稳定性。同时腾讯云向量数据库提供了友好的管理界面和灵活的API接口使得用户可以方便地进行数据操作和管理。
除此之外腾讯云向量数据库还注重数据安全和隐私保护。它采用了多层次的安全措施包括数据加密、访问控制和防火墙等保证了用户数据的安全性和隐私保护。
总之腾讯云向量数据库以其高性能、可扩展性和数据安全性而备受推崇为用户提供了强大的数据处理和分析能力是一项令人印象深刻的云端数据库解决方案。
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