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Redis 官方镜像

用于向量搜索引擎基准测试的框架,支持Redis(含RediSearch和Vector Sets)、Weaviate、Milvus等多种向量数据库,可分析精度与性能权衡,提供实时监控和详细结果报告。

1 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:Redis 官方镜像仓库类型:镜像最近更新:3 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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Redis向量数据库基准测试工具

一个全面的向量数据库基准测试工具,支持Redis(包括RediSearch和Vector Sets)、Weaviate、Milvus、Qdrant、OpenSearch、Postgres等多种向量数据库。通过简单的命令行工具,您可以获取精度与性能权衡分析、实时性能指标等详细基准测试结果。

快速开始

bash
# 拉取最新镜像
docker pull redis/vector-db-benchmark:latest

# 查看帮助信息
docker run --rm redis/vector-db-benchmark:latest run.py --help

# 查看可用数据集
docker run --rm redis/vector-db-benchmark:latest run.py --describe datasets

# 基础Redis基准测试(需本地Redis)
docker run --rm -v $(pwd)/results:/app/results --network=host \
  redis/vector-db-benchmark:latest \
  run.py --host localhost --engines redis-default-simple --dataset random-100

核心功能

  • 42+ 数据集:预配置25到10亿+向量的数据集
  • 多引擎支持:兼容Redis、Qdrant、Weaviate、Milvus等多种向量数据库
  • 实时监控:基准测试过程中的实时性能指标
  • 精度分析:详细的精度与性能权衡分析
  • 便捷探索:通过--describe命令查看数据集和引擎信息

可用标签

  • latest - 来自update.redisearch分支的最新开发构建

Redis快速开始

带RediSearch的Redis 8.2

bash
# 启动带内置向量支持的Redis 8.2
docker run -d --name redis-test -p 6379:6379 redis:8.2-rc1-bookworm

# 运行基准测试
docker run --rm -v $(pwd)/results:/app/results --network=host \
  redis/vector-db-benchmark:latest \
  run.py --host localhost --engines redis-default-simple --dataset glove-25-angular

常用使用模式

探索可用选项

bash
# 列出所有数据集
docker run --rm redis/vector-db-benchmark:latest run.py --describe datasets

# 列出所有引擎
docker run --rm redis/vector-db-benchmark:latest run.py --describe engines

运行基准测试

bash
# 使用小型数据集进行快速测试
docker run --rm -v $(pwd)/results:/app/results --network=host \
  redis/vector-db-benchmark:latest \
  run.py --host localhost --engines redis-default-simple --dataset random-100

# 使用多种配置进行全面基准测试
docker run --rm -v $(pwd)/results:/app/results --network=host \
  redis/vector-db-benchmark:latest \
  run.py --host localhost --engines "*redis*" --dataset glove-25-angular

# 带Redis认证的测试
docker run --rm -v $(pwd)/results:/app/results --network=host \
  -e REDIS_AUTH=mypassword -e REDIS_USER=myuser \
  redis/vector-db-benchmark:latest \
  run.py --host localhost --engines redis-default-simple --dataset random-100

结果分析

bash
# 查看精度摘要
jq '.precision_summary' results/*-summary.json

# 查看详细结果
jq '.search' results/*-summary.json

卷挂载

  • /app/results - 基准测试结果(JSON文件)
  • /app/datasets - 数据集存储(可选,自动下载)

环境变量

  • REDIS_HOST - Redis服务器主机名(默认:localhost)
  • REDIS_PORT - Redis服务器端口(默认:6379)
  • REDIS_AUTH - Redis密码(默认:无)
  • REDIS_USER - Redis用户名(默认:无)
  • REDIS_CLUSTER - 启用Redis集群模式(默认:0)

性能提示

  1. 使用--network=host - 与本地Redis配合使用时获得最佳性能
  2. 挂载结果卷 - 持久化基准测试数据
  3. 从小型数据集开始 - 使用random-100、glove-25-angular等小型数据集进行测试
  4. 使用通配符模式 - 测试多种配置:--engines "*-m-16-*"

示例输出

json
{
  "precision_summary": {
    "0.91": {
      "qps": 1924.5,
      "p50": 49.828,
      "p95": 58.427
    },
    "0.94": {
      "qps": 1819.9,
      "p50": 51.68,
      "p95": 66.83
    }
  }
}

支持

  • GitHub:https://github.com/redis-performance/vector-db-benchmark
  • 问题反馈:在GitHub上报告错误和功能请求
  • 文档:完整文档可在仓库中获取

许可证

本项目采用MIT许可证 - 详见仓库获取详情。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 vector-db-benchmark 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/redis/vector-db-benchmark:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull redis/vector-db-benchmark:<标签>

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