使用优化型读取和 pgvector，提高 Amazon Aurora 上生成式人工智能工作负载的性能
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内容提要
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Q&A
Amazon Aurora 优化型读取如何提升向量工作负载的性能？
Amazon Aurora 优化型读取通过结合 pgvector HNSW 索引，提升查询性能，减少资源使用，查询吞吐量可提高多达九倍。
使用 HNSW 索引的优势是什么？
HNSW 索引相比于 IVFFlat 索引，查询性能提升可达 20 倍，适合处理大规模向量数据。
Aurora 优化型读取适合哪些应用场景？
适合超出数据库实例内存容量的大型数据集应用，如实时高性能向量比较和相似度搜索。
Aurora 优化型读取的成本效益如何？
优化型读取实例的查询成本比标准实例低 75-80%，提供高性价比的解决方案。
Aurora 优化型读取在基准测试中的表现如何？
基准测试显示，优化型读取实例的查询吞吐量平均高出 6 到 7 倍，CPU 利用率可达 95%。
并非所有向量工作负载都能从优化型读取中受益，为什么？
更新频繁的向量数据可能不适用优化型读取，因为它主要缓存未修改的被逐出分页。
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