向量检索不仅在的跨模态检索场景中应用广泛，随着chat gpt的或者，利用es的向量检索，在Ai领域发挥着越来越大的作用。
本文，主要测试es的向量检索性能。我从8.x就开始关注ES的向量检索了。当前ES已经发布到 8.10 版本。以下是官方文档的链接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/release-highlights.html
本文，在测试的时候使用的是8.3版本（因为测试的时候只发布到这里
）。
在本文中，妥妥滴都是干货，因为不仅有性能测试，还有搜索性能优化。这里预告以下，在千万规模数据中做的测试，将检索性能提升了将近100倍。在本文中可以看看性能是如何被优化的。
一、背景
测试ES - KNN向量检索性能、写入性能、准确度、资源占用情况。针对该需求，搭建一个8.3.0版本的ES节点，使用ES8.3.0版本的java Client高级API来调用KNN搜索。
测试资源介绍
| 机器情况 | ES情况 | 插件 | 数据规模 | 数据情况 |
| 单台机器 48核心 64G内存 | 单个节点 单个索引 单个分片 不带副本 优化后的段的个数为1 ES版本 8.3.0 | elastiknn
|
| 数据结构（索引结构和配置） 结构：三个字段，一个向量字段存放512维度的向量数据。一个路径字段，存放图片路径，一个文档id |
二、测试结果
写入性能
批量写数据，使用es bulk提交数据，数据刷新间隔时间30s（近实时）。
| 数据量 | 总耗时 | 平均每张耗时 |
| 340507 | 170s | 0.5ms |
写入数34万，耗时170s。
最佳查询性能
最终的性能如下表,千万级别的检索可以在毫秒级别。经历了两轮优化。
| 数据规模 | 检索 top-N | 平均耗时 | 最长耗时 |
| 34w （512维度） | 检索 top-1 | [3] ms | [110] ms |
| 检索 top-10 | [6] ms | [150] ms | |
| 检索 top-100 | [26] ms | [810] ms | |
| 1000W （512维度） | 检索 top-1 | [14] ms | [390] ms |
| 检索 top-10 | [22] ms | [220] ms | |
| 检索 top-100 | [42] ms | [73] ms |
~ps 最长耗时是非常重要的指标，要重点关注。这很可能是用户在第一次点击搜索的时候出现的情况。短板效应。
检索优化过程
说明：使用ES原生KNN检索，尝试做了三轮优化。第一轮是对写入的数据，进行一次合并优化；第二轮使用使用开源的插件elastiknn进行优化。第三轮是将数据放在SSD磁盘的机器上。每轮提升两倍。整体性能提升近10倍。（测试结果会受到了Linux os cache的影响，磁盘上的数据从磁盘读取到os cache中 ）如果追求检索性能，应该增加内存，来达到将更多的数据放在缓存中去做检索的目的。
ps~ 以下相同颜色做对比。第一轮对比，是forceMerge的优化。第二轮是插件优化。第三轮在千万数据集下做测试，接近生产需求，并且包含了三项优化一起做的场景。把三种优化，放在一起，带来更多的提升！
其中forceMerge优化，只能对不再发生变化的数据做优化。比如昨天入库的数据不再新增和修改，则优化可以生效。但是不适用于实时入库的数据！
| 数据规模 | 优化项 | 检索 top-N | 调用次数 | 总耗时 | 平均耗时 | 最长耗时 |
| 30W | 不优化 | 检索 top-2 | 22727 | [1148351] ms | [50] ms | - |
| force Merge | 检索 top-2 | 22727 | [698089] ms | [30] ms | - | |
| 不优化 | 检索 top-10 | 22727 | [1962618] ms | [86] ms | [5183] ms | |
| 插件优化 | 检索 top-10 | 22727 | [795893] ms | [35] ms | [360] | |
| force Merge | 检索 top-10 | 22727 | [1385920] ms | [60] ms | [2016] ms | |
| 1000W | 不优化（HDD） | 检索 top-10 | - | - | 10 - 20 s | 20s |
| SSD 优化 | 检索 top-10 | 22727 | [2781526] ms | [122] ms | 5s | |
| SSD + 插件 优化 | 检索 top-10 | 22727 | [1046376] ms | [46] ms | 5s | |
| SSD + 插件 + merge优化 | 检索 top-10 | 22727 | [] ms | [22] ms | [220] ms |
使用elastiknn插件优化检索（只看插件优化)
| 数据合并 | 检索 top-N | 调用次数 | 总耗时 | 平均耗时 | 最长耗时 |
| 优化前 | 检索 top-10 | 22727 | [1161129] ms | [51] ms | [387] |
| 优化后 | 检索 top-10 | 22727 | [795893] ms | [35] ms | [360] |
| 优化后 | 检索 top-100 | 22727 | [5776099] ms | [254] ms | [8759] |
华为云es + 自研插件 性能（性能比原生好10倍左右）
测试数据集
DataSet1：SIFT开源数据集，维度128，Base数据集100万条
DataSet2：SIFT10M开源数据集，维度128，Base数据集1100万条
DataSet3：GIST开源数据集，维度960，Base数据集100万条
检索性能
| 数据 | 索引类型 | 查询Top1 | 查询Top10 | 查询Top100 | ||||||
| Rec | RT | QPS | Rec | RT | QPS | Rec | RT | QPS | ||
| SIFT | GRAPH | 0.992 | 2.63 | 6200 | 0.998 | 2.66 | 6000 | 0.992 | 3.79 | 4200 |
| SIFT10M | GRAPH | 0.998 | 3.20 | 5000 | 0.998 | 3.31 | 4800 | 0.985 | 4.82 | 3400 |
| GIST | GRAPH | 0.971 | 10.0 | 1500 | 0.963 | 12.0 | 1350 | 0.911 | 20.1 | 600 |
| GIST | GRAPH_PQ | 0.954 | 4.06 | 4000 | 0.934 | 6.54 | 2450 | - | - | - |
说明：
Rec表示Topk召回率，RT表示平均查询时延（毫秒），QPS表示查询吞吐量；
由于GIST的维度较高，通过使用GRAPH_PQ加速能够极大地提升查询性能，以损失精准度为代价，来提升速度
三、索引结构
以下索引，30万数据规模用一个分片即可。1000万数据规模，给3个分片。
"knn_image_index": {"aliases": {},"mappings": {"properties": {"my_image_vector": {"type": "dense_vector","dims": 512,"index": true,"similarity": "l2_norm"},"pic": {"type": "keyword"},"pic_path": {"type": "keyword"}}},"settings": {"index": {"routing": {"allocation": {"include": {"_tier_preference": "data_content"}}},"refresh_interval": "30s","number_of_shards": "1","provided_name": "knn_image_index","creation_date": "1681825402139","number_of_replicas": "0","uuid": "KjqLhlv2SMGxlwWIjgJCMw","version": {"created": "8030099"}}}}
}四、资源使用情况
磁盘占用量
30W数据，占用1.7G磁盘空间。
内存占用量
内存使用量极少。
五、测试结论
ES支持ANN检索、支持删除、支持修改、数据写入性能平均每条耗时5ms。数据存储不占用内存空间，都在磁盘上。1000W图片占用磁盘空间50GB。
检索性能以下为最佳状态。存储使用SSD盘、使用elastiknn插件做优化、对数据做合并，merge成一个segment。能够达到最好的性能如下表。
| 数据规模 | 检索 top-N | 平均耗时 | 最长耗时 |
| 34w （512维度） | 检索 top-1 | [3] ms | [110] ms |
| 检索 top-10 | [6] ms | [150] ms | |
| 检索 top-100 | [26] ms | [810] ms | |
| 1000W （512维度） | 检索 top-1 | [14] ms | [390] ms |
| 检索 top-10 | [22] ms | [220] ms | |
| 检索 top-100 | [42] ms | [73] ms |
是否能够满足使用需求
六、插件调研、开源测试工具调研、向量算法
KNN - plugin
| 插件 | 优点 | 缺点 | git地址 | 活跃度 |
| elastiknn | 1、性能提升一倍 2、社区持续活跃，一直跟着最新版本的ES版本去发布的插件 3、不用改官方的检索语法 | 暂未发现待调研 | GitHub - alexklibisz/elastiknn: Elasticsearch plugin for nearest neighbor search. Store vectors and run similarity search using exact and approximate algorithms. | 最后一次更新一天前。持续活跃 |
| k-NN | 相对elastiknn，该插件支持把底层生成hnsw一个结构加载进内存 | 基于内存构建 | GitHub - opendistro-for-elasticsearch/k-NN: ��� A machine learning plugin which supports an approximate k-NN search algorithm for Open Distro. | 最后一次更新时间在2021年 |
| GSI's Elasticsearch K-NN Plugin | 据说是使用GPU加速的插件 | 未开源，找不到 | GSI's Elasticsearch k-NN Plugin | GSI Technology | - |
开源向量性能测试工具
| 项目 | 优点 | 缺点 | git地址 | 活跃度 |
| 对N个向量检索数据库做性能测试 | GitHub - erikbern/ann-benchmarks: Benchmarks of approximate nearest neighbor libraries in Python | 最近两天 | ||
| 对十亿规模的向量数据做测试 | GitHub - harsha-simhadri/big-ann-benchmarks: Framework for evaluating ANNS algorithms on billion scale datasets. | 最近两天 | ||
| GSI's Elasticsearch K-NN Plugin | GitHub - jobergum/dense-vector-ranking-performance: Performance evaluation of nearest neighbor search using Vespa, Elasticsearch and Open Distro for Elasticsearch K-NN | 两年前（21年） |
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