为了确保在两个向量数据库系统之间进行公平的性能比较，必须控制直接影响结果的变量。这些变量包括硬件规格、索引配置参数、数据集特征和测试方法。以下是关键因素的结构化解释
1. 硬件一致性
两个系统必须在完全相同的硬件上进行测试，以消除因处理能力或内存差异引起的性能变化。这包括：
- CPU：相同的型号、核心数和时钟速度
- 内存 (RAM)：相同的容量和速度（例如，DDR4 对比 DDR5）
- 存储：使用可比较的存储类型（SSD 对比 HDD）和配置（例如，NVMe PCIe 4.0）
- 网络：如果测试分布式设置，确保网络延迟和带宽相同
例如，在一个拥有 128GB 内存的高端服务器上测试一个系统，而在一个拥有 64GB 内存的中端机器上测试另一个系统，结果将会失真[8]。
2. 索引构建和查询参数
向量数据库严重依赖于索引结构（例如，HNSW、IVF），其性能取决于配置设置。控制以下方面：
- 索引类型：使用相同的算法（例如，两个系统都使用 HNSW）。
- 构建参数：匹配诸如
ef_construction(HNSW) 或nlist(IVF) 等设置，以确保构建时间和精度之间有相似的权衡。 - 查询参数：标准化搜索范围（例如，HNSW 中的
ef_search）和检索的 top-k 结果数量。
例如，如果系统 A 使用 ef_construction=200，而系统 B 使用 ef_construction=100，它们的构建时间和查询精度将显著不同[8]。
3. 数据集和测试方法
- 数据集：使用具有相同维度、大小和分布的相同数据集（例如，100万个 768 维向量）。对数据进行统一预处理（归一化、量化）。
- 查询负载：通过一致的批量大小和并发级别来复制真实世界的场景。
- 预热运行：执行多次预热查询以考虑缓存效应。
- 测量：报告多次运行的平均值并排除异常值。
使用不同大小（例如，10万个对 100万个向量）或不同分布（随机对聚类）的数据集进行测试会使比较无效[8]。
通过严格控制这些因素，开发者可以隔离数据库设计选择的影响，而不是外部变量的影响。这种方法可以确保进行有意义的、同类项比较，以便做出决策。
参考文献： [8] multiple_comparisons