购买实例之前，请了解向量数据库所支持的实例类型、节点类型与节点规格，本文从实际经验给出选择实例规格的建议或评估方法，帮助您选择与业务场景高度匹配的数据库实例。
选择实例类型
实例类型 | 部署模式 | 节点数量 | 集合副本数 | 节点类型 | 节点规格 | 适用场景 |
免费测试版 | 单可用区 | 1 | 0 | 存储型 | CPU ：1核 内存：1GB 磁盘：20 GB | 仅供快速测试使用。 |
单机版 | 单可用区 | [1,10] | 0 | 存储型 计算型 | CPU 与内存：节点规格? 磁盘：20 GB ~ 1000 GB | 适用于对高可用性和容错性要求不高的场景，推荐个人、小型企业或测试/开发环境使用。不承诺服务可用性水平。 |
高可用版 | 多节点分布式架构，支持选择两可用区、三可用区 | 两可用区：[2,10] 三可用区：[3,10] | 两可用区：[1,节点数-1] 三可用区：[2,节点数-1] | ? | ? | |
选择节点类型
腾讯云向量数据库依据存储节点 CPU 与内存资源分配比例不同，分为存储型和计算型两类。
节点类型 | 主要特点 | 适用场景 | 典型业务 |
存储型 | 主要用于存储和管理大规模的向量数据，计算性能较弱 价格相对较低 | 特别适用于数据量大、数据增长快、查询 QPS 相对较低的场景 | 数据清洗、审核流等 |
计算型 | 主要用于快速查找和检索向量数据，计算性能非常高 价格相对较高 | 特别适用于高并发查询请求、流量大、延迟敏感的场景 | 实时推荐、广告投放等 |
选择节点规格
腾讯云向量数据库基于 CPU 计算能力、内存大小及其存储能力，将节点规格划分为不同层级。具体信息，请参见下表。
节点类型 | CPU | 内存（GB） | 建议向量数据规模 （基于1536维32位 Float 存储下估算的向量规模，不包含标量数据） | 建议向量数据规模
（基于768维32位 Float 存储下估算的向量规模，不包含标量数据） |
存储型 | 1 | 8 | 1,000,000 | 2,000,000 |
? | 2 | 16 | 2,000,000 | 4,000,000 |
? | 4 | 32 | 4,000,000 | 8,000,000 |
? | 8 | 64 | 8,000,000 | 16,000,000 |
? | 16 | 128 | 16,000,000 | 32,000,000 |
计算型 | 2 | 4 | 500,000 | 1,000,000 |
? | 4 | 8 | 1,000,000 | 2,000,000 |
? | 8 | 16 | 2,000,000 | 4,000,000 |
? | 16 | 32 | 4,000,000 | 8,000,000 |
? | 32 | 64 | 8,000,000 | 16,000,000 |
? | 48 | 96 | 12,000,000 | 24,000,000 |
选择业务匹配的节点规格，需要依据实际业务数据量所需的内存来评估。
单节点所需内存 = 向量索引内存 + 标量索引内存
其中，向量索引内存是用来存储向量数据的索引信息，标量索引内存是用来存储非向量数据的索引信息。可根据如下公式进行内存用量预估（非精确计算）：
单节点所需内存 = 1.2 × 向量数据量 × 向量维度 × 4 ÷ (1024^3)
1.2：是一个经验系数，用来考虑索引的压缩率和其他因素。
向量数据量：指向量数据的总量。
向量维度：指向量数据的维度。
4：是一个常数，表示一个浮点数在内存中占用的字节数。
1024^3：表示1GB的字节数。
例如，业务有100万数据，向量数据为1536维，QPS 要求不高，则：向量索引所需内存 = 1.2 × 1000000 × (1536 × 4 + 16 × 10) ÷ (1024 ^ 3) ≈ 7.04GB，对照 节点规格 列表可选择存储型
1核8GB规格。按照此计算方式选择的规格已预留一定内存，若业务需要存储更多标量字段，或者可能存在扩展，可选择更大规格实例。选择节点数量
腾讯云向量数据库采用分布式架构，支持多节点通信与协调，目前支持1~10个节点。默认选择3个节点来保证高可用。如果单个节点的规格小于业务所需内存，那么就需要使用多个节点来组成一个集群，以满足业务需求。可以按照以下公式将单个节点所需的内存大小转化为节点数，计算需要的节点数量。
节点数 = 单节点所需内存 × (1+副本数) ÷ 单节点规格
单节点所需内存：指一个节点需要的内存大小，包括向量索引内存和标量索引内存。
单节点规格：指每个节点的内存规格，即每个节点可以提供的内存大小。
副本数：指每个节点的副本数量。
说明：
当前支持的副本数量最大不超过实例的节点数量，两可用区最少为1个（不包含主节点），三可用区最少为2个，单机版不支持设置数据副本。
搜索请求量越高的索引，建议设置越多的副本数，避免负载不均衡。并且，副本默认为可读，可以分担主节点的读压力，提升系统性能。
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