redis/vector-db-benchmark
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。
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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。
vector-db-benchmark
A Rust-based benchmarking tool for vector databases. Measures upload throughput, search QPS, latency percentiles, and recall for various vector search engines.
Supported Engines
| Engine | Client Library | Protocol |
|---|---|---|
| Redis (RediSearch) | redis 0.27 | Redis protocol |
| VectorSets | redis 0.27 | Redis protocol |
| Elasticsearch | elasticsearch 8.15 | HTTP/REST |
| OpenSearch | opensearch 2.3 | HTTP/REST |
| Qdrant | qdrant-client 1.17 | gRPC |
| PgVector | postgres 0.19 + pgvector 0.4 | PostgreSQL |
| Weaviate | tonic 0.12 / prost 0.13 (gRPC) + reqwest (REST) | gRPC (search) + HTTP/REST (schema) |
| Milvus | reqwest (REST API v2) | HTTP/REST |
| MongoDB (Atlas Search) | mongodb 3 (sync) | MongoDB protocol |
| Valkey (Valkey Search) | redis 0.27 | RESP protocol |
| Turbopuffer | turbopuffer-client 0.0.4 | HTTP/REST (cloud) |
Quick Start
bash# Show help docker run --rm redis/vector-db-benchmark --help # List available datasets docker run --rm redis/vector-db-benchmark --describe datasets # List available engine configurations docker run --rm redis/vector-db-benchmark --describe engines
Running a Benchmark
bash# Start Redis docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis:8.8.0 # Run benchmark against localhost Redis docker run --rm --network host \ -v $(pwd)/datasets:/code/datasets \ -v $(pwd)/results:/code/results \ redis/vector-db-benchmark \ --host localhost --engines 'redis*' --datasets 'glove-25-angular'
CLI Options
| Flag | Description | Default |
|---|---|---|
--engines <PATTERN> | Engine patterns to run (supports wildcards) | * |
--datasets <PATTERN> | Dataset patterns to run (supports wildcards) | * |
--host <HOST> | Redis / engine host | localhost |
--skip-upload | Skip the upload phase | — |
--skip-search | Skip the search phase | — |
--skip-if-exists | Skip if results already exist | — |
--parallels <N,N,...> | Filter by parallel thread counts | — |
--ef-runtime <N,N,...> | Filter by ef runtime values | — |
--update-search-ratio <U:S> | Mixed benchmark: interleave U updates per S searches | — |
--describe <TYPE> | Describe datasets or engines | — |
-v, --verbose | Verbose output for --describe | — |
--exit-on-error | Stop on first error | — |
--timeout <SECS> | Timeout in seconds | 86400 |
Mixed Benchmarks (Update + Search)
Interleave vector updates with searches to measure write impact on search performance:
bash# 1 update per 10 searches against Redis docker run --rm --network host \ -v $(pwd)/datasets:/code/datasets \ -v $(pwd)/results:/code/results \ redis/vector-db-benchmark \ --host localhost --engines redis-docker-test --datasets random-100 \ --update-search-ratio 1:10
The ratio format is U:S (e.g., 1:10 = 1 update per 10 searches per cycle). Supported engines: Redis, VectorSets, Valkey. Results include separate search and update metrics (RPS, latencies). Omitting the flag runs standard search-only benchmarks.
Volume Mounts
| Container Path | Purpose |
|---|---|
/code/datasets | Dataset files (HDF5, NPY, JSONL) |
/code/results | Benchmark result JSON files |
The image includes the random-100 dataset (228KB) for quick smoke tests. For larger datasets, mount your local datasets/ directory.
Docker Compose Example
yamlservices: redis: image: redis:8.8.0 healthcheck: test: ["CMD", "redis-cli", "ping"] interval: 1s timeout: 3s retries: 10 benchmark: image: redis/vector-db-benchmark:latest depends_on: redis: condition: service_healthy volumes: - ./datasets:/code/datasets - ./results:/code/results command: - "--engines" - "redis*" - "--datasets" - "glove-25-angular" - "--host" - "redis"
Source Code
https://github.com/RedisLabs/vector-db-benchmark
更多相关 Docker 镜像与资源
以下是 redis/vector-db-benchmark 相关的常用 Docker 镜像，适用于 不同场景 等不同场景：
- library/redis Docker 镜像说明（官方标准版本，适合通用场景）
- bitnami/redis Docker 镜像说明（企业级配置，适合生产环境）
- redislabs/redis Docker 镜像说明（官方实验与扩展版本）
- arm64v8/redis Docker 镜像说明（Redis 数据库，ARM64 架构版本）
- mcp/redis Docker 镜像说明（Redis 的 MCP 服务端，适合缓存/数据访问的自动化集成）
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>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull redis/vector-db-benchmark:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"