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内容提要
Pinecone推出了专用读取节点（DRN），为其向量数据库提供可预测的性能和成本，适用于高吞吐量应用。DRN通过专用硬件确保查询稳定性，消除基础定价波动，支持快速查询和低延迟，适合严格服务水平的应用。与按需模式相比，DRN在成本可预测性和扩展性上表现更佳。
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关键要点
- Pinecone推出了专用读取节点（DRN），旨在为高吞吐量应用提供可预测的性能和成本。
- DRN通过专用硬件确保查询稳定性，消除基础定价波动，适合需要快速查询和低延迟的应用。
- 与按需模式相比，DRN在成本可预测性和扩展性上表现更佳。
- DRN为查询操作分配专用计算和内存资源，确保数据在内存和本地SSD存储中保持热状态。
- DRN采用每节点每小时定价，而不是按请求计费，使得持续流量的工作负载成本更可预测。
- DRN的架构可以通过增加副本和分片来扩展，支持高查询吞吐量和存储容量。
- DRN特别适合具有严格服务水平目标和一致需求模式的应用。
- DRN的性能基准显示其在高负载下的优越能力，能够支持数千个查询每秒。
- DRN的固定小时定价使团队能够更好地预测支出并优化性价比。
- 用户可以通过Pinecone控制台或API创建DRN索引，通常在约30分钟内达到完全读取能力。
- Pinecone的解决方案与其他向量数据库（如Milvus、Qdrant、Weaviate和pgvector）相比，提供了不同的架构模式和管理方式。
- Milvus支持大规模数据集的高性能，适合需要分布式部署的工作负载。
- Qdrant强调低延迟和强大的负载过滤，适合快速最近邻结果的工作负载。
- Weaviate结合了语义向量搜索和结构化元数据模型，适合需要更高表达能力的应用。
- pgvector扩展了PostgreSQL以支持近似最近邻搜索，适合较小或混合工作负载。
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