向量数据库VikingDB
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向量数据库VikingDBVikingDB 向量库向量库新版本（V2）常见问题性能常见问题
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问问助手- 向量数据库 SDK 调用检索有点慢，有什么优化方法吗？
首先请参考测试工具 V2检查公网延迟。如果是因为公网网络延迟，建议使用私网连接可改善耗时，请参考VikingDB 私网连接方式。
- CPU 使用率受哪些因素的影响？
- QPS：高 QPS 会使 CPU 使用率升高，因为单位时间内要处理更多任务。
- topk 太大：会增加 CPU 的计算量和排序筛选工作，提高 CPU 使用率。
- DSL 太过复杂：复杂的 DSL 会让 CPU 花费更多的运算资源来解析和执行相应的检索逻辑。
- 数据插入与查询同时进行时，查询性能会下降吗？
不会，因为我们是存算分离的架构，因此数据的写入不会影响在线检索。
- 向量库数据写入效率的限制是多少？
同步写入限流是 1000 条数据/秒；异步写入限流是 10000 条数据/秒，对于需向量化的数据还需要考虑 Token 限流情况。
- 插入、删除或更新数据后，是否需要刷新才能查询到最新数据？
不需要刷新即可直接查询到数据。
- 为什么索引创建页面显示的预估 QPS 和实际测下来的 QPS 不符？
索引创建页面中显示的 QPS 是根据 CU 估算出来的值。然而，单次请求占用的 CPU 和请求参数（limit 值、检索条件等）紧密相关，不同场景下的 CPU 消耗会有较大的差别，进而导致在相同 CU 配置条件下，能支持的 QPS 差别也比较大。
- 如何根据业务场景预估资源使用量？
目前建议联系产品解决方案或产研进行辅助预估，后续将上线资源自动预估功能。
- 单个数据集的数据量上限是多少？数据量达到多少量级会导致检索速度变慢？
单个数据集数据量没有上限。
百万以上的数据量会对检索速度产生影响，具体影响程度与向量维度、检索条件、索引类型和量化方式等都有关系。
- 向量库使用时有几个副本对外提供服务，副本如何分配计算资源？
向量数据库使用时会有至少两个副本提供服务，计算资源在流量上是均分的。
- 为什么 CU 未达到上限但是 search 请求被限流了，返回报错 "Code":"TooManyRequests","message":"请求次数已达上限, 请控制访问频率"？
可能是因为接口调用方式不符合预期，导致 collection 或 index 查询接口被限流，需要检查使用方法。
使用时，index 和 collection 只需初始化一次，不需要每次检索都重新初始化。
- 调用豆包模型如何正确上量，避免接口调用异常？
1、上量前需提前通知火山引擎 VikingDB 相关对接人员，以便做好资源预留准备。
2、按照梯度爬坡逐步提升用量，具体爬坡策略可参考：起始流量 200wTPM，每 5 分钟涨 200wTPM
3、以图片数据的 token 消耗为例，300 KB 图片大约消耗 1000 token。实际 token 以具体数据为准。
- 调用豆包 Embedding Vision 模型时遇到限流 / 接口异常，如何处理？
接口限流多由突发流量触发，如遇到限流，请暂停流量增长并联系火山引擎 VikingDB 对接人员。