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版本：V1.1.0

seekdb MLDR 测试

本文介绍如何使用 MLDR 对 seekdb 进行性能测试。

什么是 MLDR​

MLDR 全称为 Multi-Lingual Document Retrieval，是一个数据集测试框架，用于评估和测试多语言文档检索系统的性能。支持多种查询类型（BM25、Dense Vector、混合检索等）。

支持的查询类型​

查询类型说明支持后端
bm25BM25 全文检索OceanBase 数据库、seekdb
denseDense 向量检索OceanBase 数据库、seekdb
hybrid_dense_bm25Dense+BM25 混合检索OceanBase 数据库、seekdb

评估指标​

  • Recall@10：前 10 个结果的召回率。
  • NDCG@10：归一化折损累积增益。
  • 平均查询时间：单次查询的平均响应时间。

环境准备​

测试前请按照如下要求进行测试环境准备：

  • Python 需要 3.11 及以上版本。

  • JDK：需使用 11 及以上版本（用于 pyserini）。

  • seekdb：使用服务器模式 seekdb，详细部署操作请参考 通过 yum install 部署 seekdb。

  • 部署的 seekdb 所对应的日志盘、clog 盘、data 盘分三块盘，性能级别 PL1，即在启动 seekdb 时，需在 /etc/oceanbase/seekdb.cnf 下设置以下参数：

    port=2881
    base-dir=/data/1/seekdb
    data-dir=/data/2/seekdb
    redo-dir=/data/3/seekdb

测试方案​

  • 本次测试需使用到 2 台机器，MLDR 部署在一台机器上。seekdb 部署在另一台机器上，seekdb 的规格为 4C8G，其日志盘、clog 盘、data 盘分三块盘，性能级别 PL1。

  • 测试数据量：200,000 条。

  • 使用 MLDR 数据集，对 seekdb 的召回进行评估。

使用 MLDR 工具手动执行 MLDR 测试​

步骤一：获取 seekdb 连接串​

mysql -hxx.xx.xx.xx -P2881 -uroot -p**** -A

步骤二：安装 Java 环境​

sudo dnf install java-11-openjdk-devel -y
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk
export JVM_PATH=$JAVA_HOME/lib/server/libjvm.so

步骤三：创建 Python 虚拟环境​

  1. 下载安装 Conda

    mkdir -p ~/miniconda3
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
    bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
    rm ~/miniconda3/miniconda.sh

  2. 重新打开终端，初始化 Conda

    source ~/miniconda3/bin/activate
    conda init --all

  3. 新建和初始化 MLDR 所需的 Python 环境

    conda create -n test python=3.11
    conda activate test

步骤四：下载 MLDR​

git clone https://github.com/oceanbase/ob-mldr-test
cd ob-mldr-test

步骤五：安装 Python 依赖​

  1. 升级 pip

    pip install --upgrade pip

  2. 安装依赖

    pip install -r requirements.txt

步骤六：配置数据库信息​

  1. 复制示例配置文件

    cp config.yaml.example config.yaml

  2. 编辑配置文件，将数据库信息替换为自己的配置

    vim config.yaml

    需要修改的主要配置项如下：

    oceanbase.host：数据库主机地址
    oceanbase.port：数据库端口号
    oceanbase.user：数据库用户名
    oceanbase.password：数据库密码
    oceanbase.database：数据库名称
    embedding.vector_download_url：向量文件下载 URL（如果使用向量检索）

步骤七：一键运行完整测试​

# 英文混合检索测试
python mldr_test_runner.py --lang en --query-type hybrid_dense_bm25

# 跳过数据插入（数据已存在）
python mldr_test_runner.py --lang en --query-type hybrid_dense_bm25 --skip-insert

有关参数介绍如下：

参数类型默认值说明
--langstren测试语言（如：en、zh 等）
--backendstroceanbase数据库后端（目前仅支持 oceanbase）
--query-typestrbm25查询类型，可选值：hybrid_dense_bm25（混合检索）、dense（向量检索）、bm25（全文检索）
--skip-insertflagFalse跳过数据插入步骤（数据已存在时使用）
--result-dirstr临时目录结果保存目录
--configstrNone配置文件路径（YAML 格式），默认使用当前目录下的 config.yaml

测试流程说明​

测试框架会自动执行以下步骤：

  1. 数据插入：插入 200,000 条测试数据并创建索引
  2. 预热测试（可选）：执行一次搜索预热
  3. 正式测试：执行指定次数的搜索和评估
  4. 结果输出：显示平均 Recall@10，NDCG@10，平均时延

测试结果​

测试结果可参考 seekdb MLDR 测试报告。

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