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测试方法

最近更新时间：2023-10-16 11:38:21

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本页目录：

腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）采用开源工具 ann-benchmark 进行性能测试，并且为适应云上测试场景，对 ann-benchmark 工具进行了改造适配。本文详细介绍基于 ann-benchmark 工具进行数据库性能测试的方法。

下载并上传工具与数据集

1. 下载测试工具。
?ann-benchmarks-dev.zip?
2. 获取腾讯云向量数据库提供的数据集。
说明：
ann-benchamrk 官方数据集默认不需要提前下载，测试工具运行时会自动检查?./data?目录下是否存在数据集文件，如果不存在则会主动联网下载。
3. 登录云服务器 CVM 环境，使用 rz 命令上传测试工具于 CVM。CVM 要求，请参见 测试环境。
4. 执行unzip ann-benchmarks-dev.zip命令解压测试工具压缩包 ann-benchmarks-dev.zip。
5. 使用 rz 命令上传数据集于测试工具解压目录../ann-benchmarks-dev/ann-benchmarks/data。

测试 128 维数据在 HNSW 索引下单核查询性能

步骤1 : 安装工具环境依赖

进入已解压的测试工具包的路径，安装 python 运行依赖。
  cd?ann-benchmarks?
  pip3 install?-r?requirements.txt?

步骤2：修改配置文件

执行如下命令，拷贝配置文件，并打开配置文件，配置相关参数。需配置的参数信息，请参见下表，其余参数保持默认值即可。
cp?ann_benchmarks/algorithms/vector_db/config.yml?mytest.yml
vi?mytest.yml
配置文件参数
参数含义
建议值
arg_groups 下的第一个参数
索引类型为 HNSW 的参数 M，指每个节点在检索构图中可以连接多少个邻居节点
设置 16
HttpBase
连接向量数据库访问地址
获取向量数据库实例的内网 IP 地址与网络端口。具体操作，请参见 查看实例信息。
?
?
?
User
连接用户名
root
ApiKey
向量数据库的 API 访问密钥
如何获取，请参见 密钥管理。
IndexType
索引类型
HNSW
MetricType
相似度计算方法
L2
ColReplicaNum
副本数
2
Threads
单线程进行测试
1
ColShardNum
分片数量
3
EfConstruction
索引类型为 HNSW 的参数 ef，搜索时，指定寻找节点邻居遍历的范围
500
BuildIndexOnUpsert
指定插入数据时，同步更新索引
true：重新创建索引。
false：不重新创建索引。
query_args
指定了在数据插入完成后，需要进行ef为10，15，20 等的查询
[ 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 50, 60, 80, 120, 200, 400 ]
float:
  any:
    - base_args: [ '@metric' ]
      constructor: VectorDb
      disabled: false
      docker_tag: ann-benchmarks-vector_db
      module: ann_benchmarks.algorithms.vector_db
      name: vector_db
      run_groups:
        vector_db:
          arg_groups:
            - [ 16 ]
            - DbName: db-test
              HttpBase: http://127.0.0.1:18100
              NeedAuth: true
              User: root
              ApiKey: invalid-by-default
              DropDb: false
              CreateDb: true
              ReCreateCollection: false
              DropCollectionOnDone: false
              IndexType: HNSW
              MetricType: L2
              ColReplicaNum: 2
              ColShardNum: 
              EfConstruction: 500
              ExitOnError: true
              Threads: 1
              MultiCpuUpsert: true
              UpsertBatchSize: 500
              BuildIndexOnUpsert: true
              KNNSeekMode: false
              KNNSeeKStartEf: 90
              KNNSeekStep: 1
              KNNSeekExpect: 0.95
          args: { }
          query_args:
            - [ 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 50, 60, 80, 120, 200, 400 ]
            - RetrieveVector: false
?

步骤3：运行测试工具

执行如下命令，运行测试工具。其中，--dataset 指明数据集名称。 vector_db 指明了数据库名，数据库名从 mytest.yml 中获取。具体参数含义，请参见 测试工具。
说明：
euclidean 使用的是 L2 相似度算法，angular 使用的是 IP 算法。
python3 run.py --dataset sift-128-euclidean  --local --force --parallelism 1 --algorithm vector_db --definitions=mytest.yml --runs 1

步骤4：查看测试运行结果

测试结束后，测试结果保存在 results 文件夹中，需要使用如下命令将结果转换为可读的 csv 文件。如下所示，可通过生成的 mytest.csv 文件，查看 128 维数据在 HNSW 索引下单核的性能表现。
python3 data_export.py --output=mytest.csv

探索指定召回率，需设置的查询 EF 值

步骤1：打开探索模式

打开配置文件 mytest.yml，修改配置文件中的 KNNSeekMode 参数为 true， 该模式测试工具会反复运行不同 ef 值的查询，直到获得最匹配的召回率为止。
?
?
?

步骤2：配置探索参数

配置文件参数
参数含义
建议值
KNNSeekStartEF
指定开始查询 ef 设置的起始值，即从哪一个ef 参考值开始查询
90
KNNSeekStep
指定探索模式中，每次 ef 值变化几个单位。如1，则表示 KNNSeekStartEF+=1 或相减，每次递增或递减的步长
1
KNNSeekExpect
期望找到的召回率
0.95

步骤3：运行工具

具体参数含义，请参见 测试工具。
python3 run.py --dataset sift-128-euclidean  --local --force --parallelism 1 --algorithm vector_db --definitions=mytest.yml --runs 1 --only_query

步骤4： 查看运行结果

结果显示如下图所示，KNNSeekExpect=0.95，即在ef=61时，可获得最接近0.95的召回率。
?
?
?

Search 检索查询性能

步骤1：设置期望的 EF 值，压测查询配置

在配置文件中，如下使用 8 核压测查询ef=111的情况。 注意需要设置 KNNSeekMode为 false。
?
?
?

步骤2：运行工具

压测命令，压测时需要打开--batch 参数，同时设置--runs 为较大值以便长时间运行。具体参数含义，请参见 测试工具。
python3 run.py --dataset sift-128-euclidean  --local --force --parallelism 1 --algorithm vector_db --definitions=mytest.yml --runs 999 --only_query --batch
?

步骤3：查看结果

腾讯云向量数据库控制台提供了实例的 CPU，内存、QPS，时延等关键性能指标监控。具体操作，请参见 查看监控数据。
?
说明：
受限于 python 语言的线程模型，有时测试工具无法把测试压力打满，导致实例性能无法达到极限，此时可使用多进程或多台 CVM 同时进行压测。
?
中国站


http://www.vxiaotou.com