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火山引擎 RDS MySQL 向量索引：把高性能向量检索带到 MySQL 上
一语总结火山引擎 RDS MySQL 推出高性能向量索引，无需额外部署向量数据库即可在 MySQL 上实现高性能 ANN 检索，并在构建速度、索引大小和查询吞吐上优于 MariaDB 和 pgvector。
本文介绍了火山引擎 RDS MySQL 新推出的高性能向量索引能力。文章首先点出传统 MySQL 用户实现 RAG 架构需额外部署向量数据库的痛点，然后对比了 Oracle MySQL 9.0 与火山引擎方案的差异，强调后者在 MySQL 8.0/8.4 上即可支持且无需额外付费组件。核心部分通过基准测试，从索引构建速度、索引大小和查询吞吐三个维度，将火山引擎 RDS MySQL 与 MariaDB 13.1 和 pgvector 0.8.2 进行了横向对比：构建速度提升 4-6 倍，索引大小通过 SQ16/SQ8 量化可缩减至 pgvector 的 1/2 至 1/4，在高召回率场景下查询吞吐领先 1.3-2.3 倍。最后，文章介绍了其已适配 LangChain 和 LlamaIndex 两大 RAG 框架，开发者可通过标准 API 直接使用，无需手写 SQL。
- 火山引擎 RDS MySQL 补齐了 MySQL 生态在 AI 场景的向量检索短板。
用户无需额外部署 Milvus 等专用向量数据库，可在同一张 MySQL 表中同时处理常规业务查询和向量检索，降低架构复杂度和运维成本。
- 自研并行构建引擎显著提升索引构建速度。
相比 MariaDB 的串行构建，火山引擎 RDS MySQL 在百万级向量数据场景下，索引构建时间从 42 分钟缩短至 11 分钟以内，速度提升约 4 倍。
- 通过标量量化技术大幅降低索引存储成本。
支持 SQ16 和 SQ8 两种量化方式，相比 pgvector 的 Float32 存储，索引大小可缩减至 1/2 或 1/4，有效降低磁盘占用。
- 在高召回率业务场景下，查询吞吐量领先竞品。
基于 VectorDBBench 基准测试，在 95%-97% 召回率区间，火山引擎 RDS MySQL 的 QPS 约为 MariaDB 的 1.3-1.6 倍、pgvector 的 2.3 倍。
- 原生适配 LangChain 和 LlamaIndex，降低 AI 应用接入门槛。
将底层向量操作封装为标准 vector_store 接口，开发者通过调用框架标准 API 即可完成向量检索，无需手写 SQL。
火山引擎 RDS MySQL 向量索引：把高性能向量检索带到 MySQL 上
本文介绍了火山引擎 RDS MySQL 新推出的高性能向量索引能力。文章首先点出传统 MySQL 用户实现 RAG 架构需额外部署向量数据库的痛点，然后对比了 Oracle MySQL 9.0 与火山引擎方案的差异，强调后者在 MySQL 8.0/8.4 上即可支持且无需额外付费组件。核心部分通过基准测试，从索引构建速度、索引大小和查询吞吐三个维度，将火山引擎 RDS MySQL 与 MariaDB 13.1 和 pgvector 0.8.2 进行了横向对比：构建速度提升 4-6 倍，索引大小通过 SQ16/SQ8 量化可缩减至 pgvector 的 1/2 至 1/4，在高召回率场景下查询吞吐领先 1.3-2.3 倍。最后，文章介绍了其已适配 LangChain 和 LlamaIndex 两大 RAG 框架，开发者可通过标准 API 直接使用，无需手写 SQL。
文章金句
"火山引擎 RDS MySQL 为标准的 MySQL 补齐了向量数据存储与高性能向量索引能力，填补了 MySQL 生态在 AI 场景的短板。
"如果您正在为 AI 应用选择向量数据库，又想减少额外部署向量数据库的成本，可以选择火山引擎的 RDS MySQL，即可一站式落地企业 RAG 业务。