Auf der Suche nach einer leistungsstarken, kosteneffizienten Datenbank für Ihre KI-gestützten Anwendungen? Vektorsuche ist nur einer von vielen kritischen Bereichen, in denen die einheitliche Datenplattform von Couchbase MongoDB™ messbar schlägt. Dieser neue Vektorsuche-Benchmark-Bericht vergleicht Couchbase 8.0 und MongoDB 8.0 in Bezug auf Recall, Latenz und Durchsatz mit VectorDBBench, der Standard-Benchmark-Suite für Vektor-Workloads. Couchbase übertraf MongoDB sowohl für Standard- als auch für groß angelegte Datensätze deutlich:
- 100 Millionen Vektoren-Datensatz mit 768 Dimensionen – Couchbase erreichte einen höheren Durchsatz für alle Recall-Stufen, während es höhere Stufen und geringere Latenzen bot
- 1B-Vektor-Datensatz mit 128 Dimensionen – Couchbase zeigte nur geringfügig geringere Leistung, während MongoDB keine produktionsreifen Leistungen mehr erzielen konnte
Der Bericht enthält vollständige Details zur Testmethodik, Hardwarekonfigurationen und Workloads sowie eine Diskussion der Ergebnisse.