Postgres Đánh Bại Qdrant: Bí Mật Đằng Sau Hiệu Năng Vector Search Khủng Khiếp!

Lê Lân

20/07/2025

Timescale Launch Week: So Sánh Hiệu Suất Postgres và Qdrant Trên 50 Triệu Embeddings

Mở Đầu

Bạn có biết rằng không cần phải từ bỏ cơ sở dữ liệu đa dụng để đạt hiệu suất cao cho các tác vụ tìm kiếm vector phức tạp? Đây chính là thông điệp quan trọng từ sự kiện Timescale Launch Week năm nay.

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng lan rộng, việc xử lý và tìm kiếm trên các tập dữ liệu lớn với hàng triệu embedding trở thành một thử thách lớn đối với cơ sở hạ tầng. Một quan điểm phổ biến cho rằng cần phải sử dụng các cơ sở dữ liệu vector chuyên biệt như Qdrant để đạt hiệu năng tốt. Tuy nhiên, kết quả benchmark được công bố gần đây cho thấy Postgres với pgvector và pgvectorscale không chỉ đáp ứng mà còn vượt trội ở nhiều khía cạnh khi xử lý tới 50 triệu embeddings. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết về thử nghiệm này, những lợi ích mà Postgres mang lại, cũng như lý do tại sao bạn không nhất thiết phải chuyển đổi hoàn toàn hạ tầng khi xây dựng ứng dụng AI.

Thử Nghiệm Benchmark: Postgres vs. Qdrant trên 50 Triệu Embeddings

Bối Cảnh Thử Nghiệm

Bạn có thể hình dung thử nghiệm này như một cuộc đua tốc độ và độ chính xác giữa hai nền tảng:

50 triệu embeddings, mỗi embedding có 768 chiều dữ liệu

Sử dụng công cụ benchmark chuẩn ngành: ANN-benchmarks

Tập trung vào tìm kiếm Approximate Nearest Neighbor (ANN) mà không có bộ lọc bổ sung

Môi trường thử nghiệm trên phần cứng AWS đồng nhất

Kết Quả Nổi Bật

Chỉ số	Postgres (pgvector + pgvectorscale)	Qdrant
Throughput (QPS)	471.57 queries per second	41.47
Latency p99	Dưới 100 ms	Tốt ở tail latency
Thời gian xây dựng chỉ mục	Chậm hơn một chút	Nhanh hơn

Điểm quan trọng: Postgres ghi điểm mạnh mẽ về throughput và độ trễ thấp cần thiết cho ứng dụng sản xuất thực tế, trong khi Qdrant thể hiện thế mạnh ở thời gian xây dựng chỉ mục và độ trễ đuôi (tail latency).

Chi tiết kỹ thuật, biểu đồ và cấu hình thử nghiệm có thể tìm thấy tại bài đăng benchmark đầy đủ của Timescale .

Tại Sao Điều Này Quan Trọng: Hiệu Suất AI Mà Không Cần Phá Vỡ Hệ Thống

Lợi Ích Khi Chọn Postgres

Độ trễ p99 dưới 100 ms, đảm bảo khả năng phản hồi nhanh cho các ứng dụng AI thời gian thực

Khả năng xử lý đồng thời rất lớn, giúp phục vụ nhiều người dùng cùng lúc mà không cần mở rộng phần cứng quá mức

Giảm thiểu độ phức tạp vận hành khi không cần tích hợp thêm một cơ sở dữ liệu chuyên biệt khác

Dùng lại được toàn bộ hệ sinh thái và công cụ quen thuộc của Postgres

Phát triển theo mô hình SQL-first, cho phép dễ dàng kết hợp truy vấn vector và dữ liệu quan hệ trong cùng một câu lệnh

Thông Điệp Chính

Bạn có thể tận dụng được hiệu suất của một cơ sở dữ liệu vector chuyên biệt mà vẫn không đánh mất sự tiện lợi và sức mạnh của hệ sinh thái Postgres.

Bí Quyết Đằng Sau Thành Công: Pgvectorscale và StreamingDiskANN

Công Nghệ Cốt Lõi

pgvectorscale là một tiện ích mở rộng cho pgvector, thuộc gia đình pgaI của Timescale

Áp dụng thuật toán StreamingDiskANN, một dạng chỉ mục ANN dựa trên đĩa, giúp xử lý quy mô lớn vượt trội

Kết hợp với Statistical Binary Quantization (SBQ) để cân bằng tối ưu giữa dung lượng bộ nhớ và hiệu năng, vượt trội hơn mô hình HNSW dùng bộ nhớ

Ý Nghĩa Thực Tiễn

Thực thi tìm kiếm vector quy mô lớn trên phần cứng đám mây tiêu chuẩn

Không cần các cụm máy chủ đắt tiền sử dụng GPU hoặc bộ nhớ lớn

Hiệu suất ổn định ngay cả khi dữ liệu mở rộng tới hàng trăm triệu vector

Hoàn toàn chạy trong môi trường Postgres quen thuộc, không cần chuyển đổi công nghệ

Khi Nào Nên Chọn Postgres Và Khi Nào Không

Điểm Mạnh Của Qdrant

Thời gian xây dựng chỉ mục nhanh hơn

Độ trễ tail latency thấp hơn trong một số trường hợp

Sử dụng cho các kịch bản cần mở rộng quy mô theo chiều ngang và các tính năng vector chuyên biệt

Khuyến Nghị

Nếu bạn chưa sử dụng Postgres và cần các tính năng vector phức tạp, Qdrant là một lựa chọn đáng cân nhắc

Nhưng đối với nhóm phát triển đã có hạ tầng Postgres ổn định và muốn tối ưu đồng thời hiệu suất và chi phí vận hành, sử dụng pgvector với pgvectorscale là giải pháp phù hợp

Việc thêm một cơ sở dữ liệu mới chỉ để xử lý vector search có thể làm tăng độ phức tạp hệ thống mà không thực sự cần thiết.

Muốn Thử Ngay?

Bạn có thể trải nghiệm và áp dụng công nghệ này dễ dàng với hai dự án mã nguồn mở:

pgvector trên GitHub

pgvectorscale trên GitHub

Hoặc tiết kiệm thời gian bằng cách tạo một tài khoản miễn phí trên Timescale Cloud để dùng ngay các tiện ích này.

Kết Luận

Tóm lại, Postgres với pgvector và pgvectorscale là một bước tiến vượt bậc để xử lý tìm kiếm vector quy mô lớn với hiệu suất cao, độ trễ thấp, và khả năng mở rộng mà không cần phải từ bỏ hệ sinh thái cơ sở dữ liệu đã quen thuộc. Đây là tin vui cho các nhóm phát triển AI khi có thể duy trì sự nhất quán, giảm độ phức tạp vận hành và vẫn đạt hiệu năng hàng đầu cho ứng dụng của mình.

Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng AI sản xuất trong năm 2025, đừng bỏ lỡ cơ hội thử nghiệm và áp dụng giải pháp này để có được hiệu suất đỉnh cao mà không phải thay đổi kiến trúc nguyên bản.

Tham Khảo

Timescale Blog - Postgres vs. Qdrant trên 50 Triệu Embeddings

GitHub - pgvector

GitHub - pgvectorscale

Timescale Blog - So sánh pgvector và Pinecone

ANN-Benchmarks - Standard Tool for Approximate Nearest Neighbor Search

Timescale Blog - Balance giữa bộ nhớ và hiệu năng với Statistical Binary Quantization