本文记录 Doris 在两类场景下的性能测试结果：一是使用 TPCH 标准数据集测试的 SQL 查询耗时，二是在不同数据规模下的向量检索 QPS 与延时表现。

场景一：TPCH 标准查询测试

测试环境

• 集群配置：1 个 FE，3 个 BE。
• 机器配置：32 核 128GB（单台规格）。

整体查询耗时

数据集	查询时长
TPCH-100G	85.5 s
TPCH-1T	902.4 s

各 Query 查询耗时

TPCH-100G

Query	查询时长(ms)
q1	7348
q2	1344
q3	4694
q4	3916
q5	8140
q6	2730
q7	3813
q8	4050
q9	5249
q10	4314
q11	1152
q12	3015
q13	1608
q14	2456
q15	4447
q16	1045
q17	2361
q18	6376
q19	3547
q20	3194
q21	9598
q22	1099

TPCH-1T

Query	查询时长(ms)
q1	72781
q2	9150
q3	49165
q4	39305
q5	41875
q6	40327
q7	45646
q8	47825
q9	57510
q10	61967
q11	5349
q12	61020
q13	25246
q14	34268
q15	38923
q16	3921
q17	15001
q18	113991
q19	35330
q20	15445
q21	83132
q22	5217

场景二：向量检索测试

向量检索测试按数据规模分为两组：百万级向量测试对比不同数据集在同一索引类型下的表现；亿级向量测试对比同一数据集在不同索引类型下的表现。

百万级向量：不同数据集对比

测试环境：1 FE（16 核 24G 内存），1 BE（12 核 24G 内存），使用 IVF_HNSW_FLAT 索引，单 Partition。

数据集	度量	索引参数	Top10 95% 召回率 QPS	Top10 95% 召回率 EF	Top10 99% 召回率 QPS	Top10 99% 召回率 EF
SIFT 128 维	l2	M:16 efConstruction:200	7087.949	50	5544.566	140
COHERE 768 维	cosine	M:32 efConstruction:200	4132.796	50	2027.883	200
GIST 960 维	l2	M:32 efConstruction:200	1583.219	240	670.594	1000

三个数据集使用的索引参数（M、efConstruction）不完全相同，QPS 差异同时受向量维度和索引参数影响，不能仅归因于数据集本身。

亿级向量：不同索引类型对比

数据集：LAION 768 维，1 亿向量，度量 L2。

IVF_HNSW_FLAT 索引

• 测试环境：1 FE（32 核 128G 内存），5 BE（各 32 核 128G 内存）。
• 索引参数：M:32 efConstruction:200。

并发量	Top10 95% 召回率 QPS	平均延时(ms)	P99 延时(ms)	查询参数
200	308	648	777	ivf_nprobes:50 hnsw_ef:100

IVF_RQ 索引

• 测试环境：1 FE，1 BE（各 32 核 128G 内存）。

并发量	Top10 95% 召回率 QPS	平均延时(ms)	P99 延时(ms)	查询参数
200	432	462	901	ivf_nprobes:15 refine_factor:2 splits_per_be:1

两组测试的集群规模不同（IVF_HNSW_FLAT 用 5 BE，IVF_RQ 用 1 BE），QPS 和延时差异同时受集群规模和索引类型影响，不能仅归因于索引类型本身。