Page 114 - 《软件学报》2026年第3期

邱海浪 等: LSMDiskANN: 更新友好型磁盘向量索引框架 1077

接影响插入操作延迟. 因此, 插入 QPS 受内存索引转换频率影响较大, 且该转换频率与合并操作频率形成一个取
舍关系.

FreshDiskANN LSMDiskANN
2 200 650 1.75
98.75
2 000 600 98.50 1.50
1 800 550 1.25
QPS 1 600 QPS 500 Recall@5 98.25 Memory (GB) 1.00
1 400 98.00 0.75
1 200 450 97.75 0.50
1 000 400 97.50 0.25
0 25 50 75 100 0 25 50 75 100 0 25 50 75 100 0 25 50 75 100
Iterations Iterations Iterations Iterations
(a) Insert throughput (b) Query throughput (c) Query accuracy (d) Memory usage
17
18 22
Latency (ms) 16 Latency (ms) 16 Latency (ms) 20 Latency (ms) 250
17
15
200
14
15
150
18
13
14
12
50
12
11 13 16 100
11 14
0 25 50 75 100 0 25 50 75 100 0 25 50 75 100 0 25 50 75 100
Iterations Iterations Iterations Iterations
(e) Query P90 latency (f) Query P95 latency (g) Query P99 latency (h) Query P99.9 latency
图 13 SIFT1M 数据集下索引稳定更新实验总体表现

FreshDiskANN LSMDiskANN
93.0
900 500
92.5 4
800 450 92.0
QPS 700 QPS 400 Recall@5 91.5 Memory (GB) 3
600 350 2
300 91.0
500
250 90.5 1
400
0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100
Iterations Iterations Iterations Iterations
(a) Insert throughput (b) Query throughput (c) Query accuracy (d) Memory usage
60 140 500
30
50
Latency (ms) 25 Latency (ms) 40 Latency (ms) 120 Latency (ms) 400
100
300
80
30
60
200
20
15 20 40 100
20
0
0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100
Iterations Iterations Iterations Iterations
(e) Query P90 latency (f) Query P95 latency (g) Query P99 latency (h) Query P99.9 latency
图 14 GIST1M 数据集下索引稳定更新实验总体表现

● Q3: LSMDiskANN 是否可以获得比 FreshDiskANN 更稳定的查询表现?
图 10–图 15 的查询延迟分位点变化图结果显示, 在多项查询延迟指标 (P90、P95、P99、P99.9) 上, LSMDiskANN
均显著优于 FreshDiskANN. 例如, 在 SIFT1M 上, 最大可降低查询延迟 73.45%; 在 GIST1M 上, 最大可降低查询延
迟 64.5%; 在 DEEP10M 上最大可降低查询延迟 71.42%.
虽然磁盘层多层的设计使得冗余查询增多, 在仅考虑查询操作时, 会不可避免地使得查询延迟上升, 但在查询-
更新混合负载下, 这种设计使得系统资源的整体状态更加稳定, 变化幅度小, 可用计算资源增多, 进而显著降低了
复杂场景下查询的极端查询延迟, 在实际生产环境中, 提供给用户更佳的查询体验.