Couchbase Hyperscale Vector Index（HVI）は、独立した10億スケールのベンチマークでMongoDBに対して画期的なパフォーマンスを提供します。

カリフォルニア州サンノゼ-2025年10月23日-。 Couchbase, Inc., AI社会における重要なアプリケーションのための開発者向けデータプラットフォームであるCouchbaseは、本日、Couchbaseが実施した調査結果を発表しました。 ベンチマーク は、Couchbaseのハイパースケール・ベクター・インデックス（HVI）が10億ベクター・スケールで競合ソリューションよりも卓越したパフォーマンス上の利点を提供することを実証する独立したツールを使用したテストを実施しました。業界標準のVectorDBBench手法を使用して実施された包括的なテストは、Couchbaseがサブ秒のレイテンシと高い精度で毎秒700以上のクエリ（QPS）を達成することを示しており、これは同じ条件下でMongoDB Atlasよりも350倍高速です。.

厳密な直接比較では、768次元の1億ベクトル、128次元の10億ベクトルのデータセットに対してCouchbaseとMongoDBをテストし、複数の検索構成でQPS、応答レイテンシ、リコール精度を測定しました。ベンチマークの結果は、アプリケーションがより高い想起精度レベルを必要とするほど、さらに顕著になる劇的なパフォーマンスの違いを明らかにした。.

“CouchbaseのCEOであるBJ Schaknowskiは、次のように述べています。「AIアプリケーションを大規模に構築する場合、パフォーマンスは単なる ”あったらいいな “ではなく、アプリケーションを採用する価値がある価値を提供できるかどうかを決定します。「CouchbaseのCEOであるBJ Schaknowski氏は、次のように述べています。彼らは今、AIイニシアチブを可能にするか、何年も苦労することになるボトルネックを作り出すか、インフラの決定を下しています。これらのベンチマーク結果は、私たちがすでに知っていることを示しています：億ベクトルスケールでは、アーキテクチャの選択は、GenAIを搭載したアプリケーションとして実際に提供できるものに大きな影響を与えます。Couchbaseは、企業が必要とするパフォーマンスと精度を、2つの間の伝統的なトレードオフなしに提供し、すべての総所有コストを削減します。”

主なベンチマーク調査結果

このテストは、Couchbaseのアーキテクチャが、ベクトル検索アプリケーションにおいて、卓越したパフォーマンスと高い精度の両方を同時に達成することを可能にすることを示している。.

最適化された速度設定では、Couchbaseは66%のリコール精度で28ミリ秒のレイテンシで19,057 QPSを提供したのに対し、MongoDBは62.6秒のレイテンシで57%のリコールで6 QPSしか達成できず、Couchbaseの3,176倍のパフォーマンスアドバンテージを示しました。Couchbaseは、高精度の検索用に構成された場合、93%のリコール精度で703QPSを維持し、レイテンシは369ミリ秒でした。対照的に、MongoDBのパフォーマンスは、89%リコールで40秒以上のレイテンシでわずか2 QPSに低下し、Couchbaseに350倍のスループットの優位性を与えながら、より高い精度を実現しました。.

技術的アプローチによるパフォーマンスの優位性

CouchbaseのHVIは、Vamana有向グラフ構築アルゴリズムとDiskANN最近傍探索アルゴリズムを活用し、分散処理のためにインメモリやパーティション化されたディスク間で動作する柔軟性を提供し、拡張しながら卓越したクエリ性能を維持します。このアーキテクチャにはスカラー量子化（SQ4）のサポートが含まれており、精度を維持しながらメモリ フットプリントを削減します。.

ベンチマークテストでは、両プラットフォームのAmazon Web Services（AWS）インフラ上でハードウェアを同等に構成し、各システムに4つのクエリノード（各64コア、128GB RAM）と3つのデータノード（各32コア、128GB RAM）を使用した。両システムは、より広い検索設定がより高い想起精度をもたらす、同等の検索幅レベルに最適化されたパラメータ構成で、同じワークロードに対してテストされた。.

完全なテスト方法と詳細な結果は、テクニカルでご覧いただけます。 レポート “VectorDBBenchを使用したベンチマークによるMongoDBとCouchbaseのベクトル検索機能の比較”結果は、Couchbaseがより少ないレイテンシで、より多くの作業を提供し、操作あたりのコストが大幅に低いことを示しています。.

エンタープライズAIアプリケーションへの影響

AIアプリケーションにおける1秒の遅れは、ユーザーの不満、トランザクションの放棄、収益の損失につながります。AIを大規模に展開する企業にとって、データベースのパフォーマンスは単なる技術的な詳細ではなく、ビジネス価値を提供するAIと高価なシェルフウェアとなるAIとの違いです。ベンチマークの結果は、アーキテクチャの選択がアプリケーションの応答性、インフラコスト、スケーラビリティに重大な影響を与えることを示しています。.

空室状況

HVI機能を備えたCouchbase 8.0。 発表済み は今週、セルフマネージドおよびカペラベースの両方のデプロイメントで一般的に利用できるようになった。組織は、AIアプリケーションの要件をサポートするために、オンプレミス、クラウド、エッジ環境に展開することができます。.

その他のリソース

• Couchbaseのベクトル検索機能の詳細と完全なベンチマークレポートへのアクセスは、以下をご覧ください。 https://www.couchbase.com/products/vector-search/.
• Couchbaseがどのように顧客の最も重要なAI課題に対処するのを支援するかについては、以下をクリックしてください。 これ.