在与你的实际用例非常相似的数据集上测试向量数据库的性能至关重要，因为你的数据的特征直接影响数据库的运行效率。向量数据库依赖于算法来索引和搜索高维数据，它们的性能在很大程度上取决于向量维度、分布和查询模式等因素。 例如，由像 BERT 这样的模型生成的文本嵌入具有不同的属性（例如，768 维，密集值），而来自 ResNet 模型的图像嵌入（例如，2048 维，稀疏模式）也是如此。 如果你使用通用数据集进行测试，你可能会针对不相关的场景进行优化，从而导致糟糕的实际性能。 为较低维度文本嵌入优化的数据库可能难以处理高维度图像数据，从而导致查询速度变慢或准确性降低。
近似最近邻 (ANN) 算法（例如 HNSW 或 IVF）的行为对数据分布很敏感。 例如，如果你的应用程序涉及搜索相似的医学图像，那么在产品缩略图的数据集上进行测试可能会误导你。 医学图像可能在向量空间的特定区域中聚集了细微的特征，这需要不同的索引参数（例如，IVF 中的聚类计数或 HNSW 中的图形连通性）。 同样，如果你的嵌入是由自定义模型生成的，则它们的缩放或归一化可能与标准基准不同。 在不匹配的数据上进行测试可能会导致高估召回率或低估延迟。 例如，由于特征复杂性的差异，即使两个都是基于图像的，在 MNIST 数字上实现 95% 召回率的数据库在卫星图像上可能会下降到 80%。
最后，只有在使用具有代表性的数据进行测试时，才能看到可伸缩性和硬件限制等实际约束。 假设你的用例涉及频繁更新嵌入（例如，实时推荐）。 具有静态向量的数据集不会显示数据库如何处理动态数据，例如索引重建开销或内存使用峰值。 同样，特定领域的边缘情况（如法律文件中罕见的关键词或细粒度的产品类别）可能会以通用数据集无法实现的方式对分区或过滤逻辑进行压力测试。 例如，使用密集文本嵌入的法律搜索系统可能会遇到独特的查询模式（例如，长尾术语），这会导致缓存使用效率低下或碎片之间负载分布不均。 如果没有模拟这些条件，性能优化可能会变得不相关或适得其反。