高性能なベクトル検索はベクトルインデックスに依存し、インスタンスメモリに要件を課します。このトピックでは、一般的なディメンションのさまざまな量のベクトルデータに対する最小インスタンス仕様を提供します。
推奨されるインスタンス仕様
次の表は、インメモリインデックスのみの推奨仕様を示しています。HGraph インデックスを使用し、precise_io_type パラメーターを reader_io (メモリとディスクのハイブリッドインデックス) に設定すると、より多くのベクトルデータをサポートできます。
以下の表は、単一テーブルシナリオの推奨最小インスタンス仕様をリストしています。パフォーマンスをテストし、インスタンスサイズを増やして、クエリ/秒 (QPS) とレイテンシーの要件を満たすことができます。
完全一致に基づいてベクトル検索を実行する場合は、ベクトルインデックスを作成する必要はありません。次の表に基づいてインスタンス仕様をスケールアウトします。
ベクトル次元 | ベクトルテーブルの行数 | 推奨される最小インスタンス仕様 |
128 | 0.2 億未満 | 32 CPU コア |
0.2 億～ 0.4 億 | 64 CPU コア | |
4 億超 | 128 CPU コア以上 | |
256 | 6,000 万未満 | 32 CPU コア |
6,000 万～ 1 億 2,000 万 | 64 CPU コア | |
1 億 2,000 万超 | 128 CPU コア以上 | |
512 | 3,000 万未満 | 32 CPU コア |
3,000 万～ 6,400 万 | 64 CPU コア | |
6,400 万超 | 128 CPU コア以上 | |
768 | 2,400 万未満 | 32 CPU コア |
2,400 万～ 4,800 万 | 64 CPU コア | |
4,800 万超 | 128 CPU コア以上 | |
1024 | 1,600 万未満 | 32 CPU コア |
1,600 万～ 3,200 万 | 64 CPU コア | |
3,200 万超 | 128 CPU コア以上 | |
1536 | 1,000 万未満 | 32 CPU コア |
1,000 万～ 2,000 万 | 64 CPU コア | |
2,000 万超 | 128 CPU コア以上 |