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[请教]pgvector 的性能问题 - V2EX
fox0001 · 2025-05-17 · via PostgreSQL

这是一个创建于 394 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

背景:

  • 创建了一个商品推荐系统,商品信息按对应的分类( 100 个左右)生成不同维度的向量,并且按分类创建表(就是 100 个左右的表),保存商品的向量。
  • 向量的索引采用hnsw,向量类型halfvecm取 16 ,ef_construction为 100 ,距离计算L2 distance
  • 连接 PostgreSQL 的驱动采用asyncpg,即基于 Python 异步 IO 的驱动。
  • PostSQL 和 pgvector 参数全部默认。

问题:

使用 48 个不同分类的向量,分别搜索对应分类的相似商品向量。异步 IO 同时发送 48 个查询向量的 SQL 时,查询很慢,约 700ms~1600ms ,而且 48 个查询几乎同时返回。

简单优化:

改为每次同时发送 4 个查询,约 200ms 完成 48 个查询。

疑问:

  1. PostgreSQL 的并发查询能力应该没这么差,是不是参数未调优?
  2. 还是 pgvector 的问题?其向量查询的并发处理能力不足?
nasmatic

1

nasmatic      2025 年 5 月 17 日

pg 的向量查询我记得是适用小规模的。你可以把数据导入 milvus,Qdrant 对比试试

fox0001

2

fox0001      2025 年 5 月 18 日 via Android

@nasmatic #1 每个表数据不多,最多那个是 10 万级别,其它都是 1 万级别或以下。

已试过 Milvus ,没有问题。