LanceDB memuat 100 ribu embedding OpenAI 22 kali lebih cepat daripada pgvector, sementara pgvector menjawab beban kerja yang sama dari delapan klien simultan 1,8 kali lebih cepat. Kesenjangan dalam latensi single-thread dan efisiensi penyimpanan juga berpihak pada LanceDB, memberikan cara berbasis data bagi pengembang untuk memilih vector store.

Mengapa benchmark itu penting sekarang

Pencarian vektor telah berpindah dari laboratorium penelitian ke layanan produksi seperti mesin rekomendasi dan retrieval-augmented generation (RAG). Sebagian besar tim sudah menjalankan PostgreSQL, sehingga ekstensi pgvector menjanjikan pencarian kemiripan tanpa infrastruktur baru. Namun, penyimpanan khusus seperti LanceDB mengklaim latensi yang lebih rendah dan penyimpanan yang lebih murah. Tim harus memilih antara "menambahkannya ke apa yang sudah kami miliki" atau "menjalankan mesin yang dibuat khusus," sebuah keputusan yang berdampak pada biaya dan performa seiring bertambahnya dataset dan meningkatnya tingkat permintaan.

Bagaimana pengujian dilakukan

Kedua sistem mengindeks 100 ribu vektor yang sama, masing-masing berdimensi 1536, yang dihasilkan oleh model embedding OpenAI. Kami mengukur kecepatan ingest, penggunaan disk, latensi kueri single-thread, dan throughput dengan delapan klien konkuren.

Hasil head-to-head

  • Kecepatan ingest – LanceDB mencatat keunggulan 22×.
  • Jejak disk – LanceDB menyimpan vektor dalam ruang sekitar sepertiga dari yang digunakan pgvector.
  • Latensi single-thread – Kueri berjalan sekitar dua kali lebih cepat di LanceDB.
  • Skalabilitas konkurensi – Dengan delapan klien paralel, pgvector memberikan throughput 1,8× lebih tinggi daripada LanceDB.

Akar arsitektural dari perbedaan tersebut

LanceDB adalah library embedded yang berjalan di dalam proses Python yang menghosting aplikasi. Semua operasi tetap berada di dalam proses (in-process), sehingga data tidak pernah melewati batas jaringan dan indeks diperbarui dengan overhead minimal. Desain ini sangat unggul untuk beban kerja tugas tunggal, tetapi mencapai batas ketika beberapa thread Python memperebutkan Global Interpreter Lock (GIL), yang menghalangi eksekusi paralel sejati dari bytecode Python.

pgvector memperluas PostgreSQL di sisi server. Setiap koneksi klien meluncurkan proses server terpisah, sehingga sepenuhnya menghindari GIL. Planner PostgreSQL memutuskan cara memenuhi pencarian kemiripan, dan server dapat menjalankan banyak proses untuk melayani permintaan konkuren. Isolasi ini menjelaskan skalabilitas yang lebih baik di bawah beban kerja.

Keunikan filtering dan perencanaan kueri

Pipeline RAG di dunia nyata sering menggabungkan kemiripan vektor dengan filter tradisional (misalnya, WHERE user_id = 42). LanceDB menerapkan prefilter yang berperilaku terprediksi di setiap sesi. pgvector mengandalkan query planner PostgreSQL, yang mungkin memilih pemindaian indeks yang cepat atau beralih ke pemindaian eksak yang lebih lambat tergantung pada statistik. Menjalankan ANALYZE setelah melakukan bulk loading pada tabel pgvector akan menyegarkan statistik tersebut; tanpanya, recall dapat turun hingga mendekati nol, yang secara efektif merusak pencarian.

Kapan masing-masing opsi masuk akal

Pilih pgvector jika

  • Stack Anda sudah menyertakan PostgreSQL dan Anda ingin menghindari penambahan layanan lain.
  • Anda mengharapkan banyak pengguna simultan atau panggilan API.
  • Jaminan ACID dan alat DBA yang sudah dikenal itu penting.

Pilih LanceDB jika

  • Alur kerja Anda adalah pipeline ML yang sering melakukan ingest embedding baru.
  • Anda membutuhkan jalur tulis tercepat dan latensi rendah untuk agen permintaan tunggal (misalnya, chatbot).
  • Biaya disk menjadi perhatian dan Anda dapat mentoleransi batas performa single-thread.

Intinya: Jika kecepatan ingest mentah, penyimpanan minimal, dan latensi permintaan tunggal adalah yang paling penting, LanceDB pemenangnya. Jika Anda harus melayani banyak pengguna sekaligus dan mengandalkan deployment PostgreSQL yang sudah ada, keunggulan konkurensi pgvector menjadikannya pilihan yang lebih aman. Gunakan angka-angka dari benchmark ini untuk mencocokkan vector store dengan metrik paling kritis pada produk Anda.