ANN-Benchmark 和 VectorDBBench 在评估处理基于向量的数据的系统（例如机器学习或相似性搜索应用中使用的系统）性能方面扮演着不同但互补的角色。ANN-Benchmark 侧重于比较近似最近邻 (ANN) 搜索算法的原始性能，而 VectorDBBench 则评估完整向量数据库系统的端到端能力。它们一起通过隔离不同层次的性能分析，帮助开发人员做出明智的决策。
ANN-Benchmark 设计用于在受控条件下测试算法效率。它测量不同 ANN 算法（如 HNSW、Annoy 或 FAISS）的查询速度（延迟）、准确性（召回率）和内存使用等指标。例如，它可能会显示，在 100 万向量的数据集上，HNSW 在每次查询 1 毫秒时达到 95% 的召回率，而 Annoy 在每次查询 2 毫秒时达到 90% 的召回率。这些比较有助于开发人员根据他们的特定需求选择最佳算法，例如在实时应用中优先考虑速度而非准确性。通过标准化数据集（例如 MNIST 或 GloVe 嵌入）和硬件配置，ANN-Benchmark 确保了在算法层面的公平、可重现的比较，且独立于数据库开销。
VectorDBBench 则评估整个向量数据库系统，例如 Milvus、Pinecone 或 Elasticsearch。它测试运营因素，如写入吞吐量、随着数据量增加的可扩展性、并发查询处理以及资源利用（CPU/GPU、内存、磁盘）。例如，它可能会显示，数据库 A 在 50% 的 CPU 使用率下每秒处理 10,000 次查询，而数据库 B 在处理 5,000 次查询时达到上限但使用更少的内存。这种更广泛的范围有助于开发人员评估实际可行性，例如数据库在从 100 万向量扩展到 1 亿向量时或平衡读/写工作负载时的性能。它还突出了系统层面的权衡，例如索引时间与查询延迟之间的关系，这些在仅针对算法的测试中是不可见的。
这两种工具针对开发的不同阶段。ANN-Benchmark 非常适合早期研究或原型设计，选择正确的算法至关重要。例如，一个构建自定义推荐系统的团队可能会使用它来确认 FAISS 对于其嵌入尺寸比 ScaNN 更快。当部署生产系统时，VectorDBBench 变得必不可少，此时诸如容错性、与现有基础设施的集成以及基于云解决方案的成本等因素都很重要。开发人员可能会使用它来比较 Vespa 的分布式架构是否比 Qdrant 的单节点设置更适合其工作负载。它们共同提供了一种分层方法：首先使用 ANN-Benchmark 进行算法优化，然后使用 VectorDBBench 进行系统级验证。