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性能指南

基准测试方法论

所有基准测试使用：

• 编译器: Nim 2.2.0 配合 -d:release --opt:speed
• CPU: AMD Ryzen 9 5900X (12 cores / 24 threads)
• 内存: 64 GB DDR4-3600
• 存储: Samsung 980 Pro NVMe SSD

nim c -d:ssl -d:release -r benchmarks/bench_all.nim

存储引擎基准测试

LSM-Tree 键值

指标	值
写入吞吐量	~580,000 ops/s
读取吞吐量	~720,000 ops/s
平均写入延迟	1.7 µs
平均读取延迟	1.4 µs

B-Tree 索引

指标	值
插入吞吐量	~1,200,000 ops/s
点查询吞吐量	~1,500,000 ops/s
范围扫描 (1000 keys)	~0.3 ms

向量引擎基准测试

HNSW 索引

指标	值
插入 (dim=128)	~45,000 vectors/s
搜索 top-10 (n=100K)	~8 ms
每向量内存 (dim=128)	~580 bytes

参数: M=16, efConstruction=200, efSearch=64。

SIMD 距离函数

操作	dim=128	dim=768	dim=1536
Cosine distance	4.2M/s	850K/s	420K/s
L2 (Euclidean)	4.5M/s	920K/s	450K/s
Dot product	4.8M/s	980K/s	480K/s

协议基准测试

协议	连接数	查询/秒	p99 延迟
Binary (localhost)	1	45,000	0.4 ms
Binary (localhost)	100	380,000	1.2 ms
HTTP/REST	1	12,000	2.1 ms
HTTP/REST	100	95,000	5.8 ms

调优指南

写密集型工作负载

BARADB_MEMTABLE_SIZE_MB=256
BARADB_WAL_SYNC_INTERVAL_MS=10
BARADB_COMPACTION_INTERVAL_MS=30000

读密集型工作负载

BARADB_CACHE_SIZE_MB=1024
BARADB_BLOOM_BITS_PER_KEY=10
BARADB_COMPACTION_INTERVAL_MS=120000

向量搜索

BARADB_VECTOR_EF_CONSTRUCTION=200
BARADB_VECTOR_EF_SEARCH=128
BARADB_VECTOR_M=32

图分析

BARADB_GRAPH_PAGE_RANK_ITERATIONS=20
BARADB_GRAPH_LOUVAIN_RESOLUTION=1.0