Cuộc Đấu Long Hổ: Postgres vs. Qdrant – Ai Sẽ Vô Địch Trong Thế Giới Vector Search AI?
Lê Lân0
So Sánh Hiệu Năng Postgres và Qdrant Trên 50 Triệu Embeddings: Ai Mới Thực Sự Dẫn Đầu?
Mở Đầu
Có một giả định phổ biến trong thế giới hạ tầng AI rằng để có hiệu năng vượt trội trên tác vụ tìm kiếm vector, bạn phải từ bỏ các cơ sở dữ liệu tổng quát như Postgres và chuyển sang các cơ sở dữ liệu vector đặc biệt như Qdrant.
Trong tuần lễ ra mắt Timescale Launch Week, chúng tôi đem đến một bộ benchmark mới nhằm đánh giá thực tế hiệu năng của Postgres so với Qdrant khi xử lý bộ dữ liệu lớn lên đến 50 triệu embeddings với 768 chiều mỗi vector. Kết quả không chỉ phá vỡ định kiến trên mà còn cho thấy Postgres có khả năng cung cấp cả tốc độ và độ trễ thấp, hoàn toàn đủ sức đáp ứng các ứng dụng AI sản xuất quy mô lớn. Bài viết này sẽ tóm tắt những phát hiện quan trọng và ý nghĩa đối với các nhóm phát triển AI hiện nay.
Benchmark: Postgres vs. Qdrant trên 50 Triệu Embeddings
Cách Tiến Hành Thử Nghiệm
- Sử dụng bộ dữ liệu gồm 50 triệu embeddings với mỗi vector có 768 chiều.
- Áp dụng chuẩn benchmark ngành ANN-benchmarks chuyên đánh giá tìm kiếm gần đúng (ANN - Approximate Nearest Neighbor).
- Chỉ tập trung vào tìm kiếm ANN, không sử dụng bộ lọc.
- Cả hai hệ thống chạy trên phần cứng AWS giống nhau về cấu hình để đảm bảo công bằng.
Kết Quả Chính
Postgres với các extension pgvector và pgvectorscale vượt trội về Throughput với độ trễ p99 dưới 100ms, phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực.
Hệ thống | Throughput (Queries per second) | Độ trễ p99 (ms) |
|---|---|---|
Postgres | 471.57 | < 100 |
Qdrant | 41.47 | Ổn định, nhưng thấp hơn Postgres ở Throughput |
Đợt benchmark cho thấy Qdrant có lợi thế về thời gian xây dựng chỉ mục nhanh và giảm độ trễ ở ngưỡng cuối (tail latencies), tuy nhiên Postgres thể hiện khả năng xử lý đa người dùng đồng thời vượt trội với Throughput cao hơn rõ rệt – điều quan trọng nhất đối với hạ tầng sản xuất.
Để xem chi tiết về các chỉ số, biểu đồ và môi trường thử nghiệm, bạn có thể tham khảo bài blog benchmark đầy đủ của Timescale .
Tại Sao Điều Này Quan Trọng: Hiệu Năng AI Mà Không Phải Viết Lại Toàn Bộ Hệ Thống
Lợi Ích Khi Chọn Postgres
- Độ trễ sản xuất chuẩn: p99 dưới 100 ms hoàn toàn đáp ứng các ứng dụng AI thời gian thực, tương tác nhanh nhạy.
- Khả năng xử lý đồng thời cao: hỗ trợ số lượng truy vấn lớn cùng lúc mà không cần tăng quy mô phần cứng đáng kể.
- Đơn giản hóa quản lý: không cần giữ thêm một hệ cơ sở dữ liệu riêng biệt, giảm thiểu phức tạp trong vận hành.
- Ưu thế về hệ sinh thái: tận dụng toàn bộ bộ công cụ, kiến thức vận hành, và khả năng phát triển SQL vốn có trong Postgres.
- Phát triển ưu tiên SQL: dễ dàng lọc, tham chiếu, kết hợp dữ liệu dạng vector với dữ liệu quan hệ, hạn chế phải học ngôn ngữ truy vấn mới.
Postgres với pgvector và pgvectorscale cho phép bạn có hiệu năng của cơ sở dữ liệu vector chuyên biệt mà không mất đi lợi thế của hệ sinh thái Postgres toàn diện.
Bí Quyết Thành Công: Pgvectorscale và StreamingDiskANN
Công Nghệ Đằng Sau
- Pgvectorscale (một thành phần trong gia đình dự án pgai) triển khai thuật toán StreamingDiskANN – một phương pháp thứ tự gần đúng dựa trên đĩa giúp cân bằng tốt giữa hiệu suất và chi phí lưu trữ.
- Kết hợp với Statistical Binary Quantization (SBQ), nó cải thiện cực kỳ khả năng sử dụng bộ nhớ mà vẫn duy trì tốc độ truy vấn cao.
- Nhờ vậy, Postgres có thể:
- Vận hành hiệu quả trên phần cứng đám mây tiêu chuẩn mà không cần máy chủ GPU đắt tiền.
- Đảm bảo hiệu năng ổn định ngay cả với tập dữ liệu lên tới hàng trăm triệu vectors.
Bạn đọc có thể xem chi tiết kỹ thuật trong bài viết của Timescale về cách làm cho PostgreSQL nhanh như Pinecone cho dữ liệu vector .
Khi Nào Nên Chọn Postgres Và Khi Nào Không
Trường hợp sử dụng | Nên chọn Postgres? | Giải thích |
|---|---|---|
Đã dùng Postgres và muốn mở rộng vector | ✅ | Giữ nguyên hệ sinh thái, không cần học thêm công nghệ |
Cần tốc độ xây dựng chỉ mục cực nhanh | ❌ | Qdrant có lợi thế về tốc độ xây dựng chỉ mục |
Muốn tối ưu tail latencies nhất | ❌ | Qdrant giảm độ trễ nằm ở vùng đuôi tốt hơn |
Cần tính năng vector đặc thù hoặc scale-out native | ❌ | Qdrant phù hợp hơn nhờ thiết kế chuyên biệt |
Chuyên gia khuyên: Nếu bạn chưa dùng Postgres, hoặc có yêu cầu rất đặc thù về vector, Qdrant vẫn là lựa chọn tuyệt vời. Tuy nhiên, với nhiều nhóm đã đầu tư vào hệ sinh thái Postgres, việc thêm Qdrant đôi khi sẽ làm phức tạp hệ thống không cần thiết.
Triển Khai Thử Nghiệm Với Pgvector và Pgvectorscale
Các Tài Nguyên Mở
Bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay với các dự án mã nguồn mở này:
Hoặc tiết kiệm thời gian hơn bằng cách đăng ký tài khoản miễn phí trên Timescale Cloud để tiếp cận cả hai cùng lúc và chạy thử nhiều tính năng nâng cao.
Lưu ý: Tìm kiếm vector trong Postgres không phải là mẹo hay hack, mà là một giải pháp chính thức, mạnh mẽ, và mở rộng được quy mô thực tế.
Sắp Tới Trong Tuần Lễ Timescale Launch Week
Chúng tôi sẽ tiếp tục mở rộng khả năng của Postgres:
- Stream dữ liệu từ S3 với Livesync for S3.
- Làm việc với dữ liệu S3 ngay trên Postgres bằng công cụ pgai Vectorizer.
Đây sẽ là những bước tiến mạnh mẽ giúp tích hợp linh hoạt hơn trong các luồng xử lý dữ liệu AI hiện đại.
Kết Luận
Bộ benchmark mới giữa Postgres và Qdrant trên 50 triệu embeddings cho thấy Postgres không chỉ đáp ứng mà còn vượt qua nhiều kỳ vọng về tìm kiếm vector ở quy mô lớn. Với khả năng giữ hiệu năng cao, độ trễ thấp và tận dụng sức mạnh hệ sinh thái Postgres, đội ngũ xây dựng AI có thể phát triển nhanh hơn, đơn giản hơn mà không phải hy sinh chất lượng. Nếu bạn đang cân nhắc giải pháp cơ sở dữ liệu cho ứng dụng AI trong năm 2025, Postgres cùng pgvector và pgvectorscale chắc chắn là một lựa chọn đáng giá.
Tham Khảo
- ANN Benchmarks
Loading...