Tarantool против Qdrant и pgvector: честный эксперимент на 1,18 млн векторов

Источник
Tarantool против Qdrant и pgvector: честный эксперимент на 1,18 млн векторов

Многие СУБД сегодня поддерживают поиск ближайших соседей, нужный для рекомендательных систем и антифрода. Но на практике системы даже с одинаковым алгоритмом «под капотом» могут решать эту задачу с разной эффективностью: пропускная способность (QPS) и задержки могут сильно различаться из-за накладных расходов движка хранения и модели блокировок. И для бизнеса эта разница может обернуться лишними затратами на инфраструктуру или деградацией UX в пиковые часы. Поэтому к этим параметрам нередко пре…

Описание из RSS. Читать у источника →

Читайте также

Похожие новости

RAG-бот по материалам эксперта: как я мерил качество поиска и почему гибрид оказался хуже чистого вектора

Эксперт попросил бота, который отвечает его голосом и только по его собственным материалам: курсам в PDF, расшифровкам видео и записям заня…

Как устроено автоматическое охлаждение данных в in-memory HTAP СУБД: разбор механизма на примере Tarantool Column Store

Классические базы данных в современных высоконагруженных сценариях быстро упираются в потолок: когда от одной системы требуются миллионы тр…

Поиск по Loople

Назад