随着 LLM 和多模态 AI 的兴起，非结构化数据的规模呈指数级增长，这对数据存储、检索和分析提出了更高的要求。LanceDB 是 AI 原生多模态数据湖产品，采用自研的开源数据格式 Lance，以解决传统数据格式在大规模非结构化数据场景中的局限性，已被多家 AI 公司，如 Runway 和 Midjourney 等采纳。
LanceDB 在存储后端方面提供了多种选择，以满足用户在成本、延迟、可扩展性和可靠性方面的不同需求。近期，我们对 LanceDB 在不同存储方案中的性能进行了测试，测试涵盖 JuiceFS、本地 NVMe、AWS EBS、EFS、FSx for Lustre 等方案。结果表明，JuiceFS 在性能上优于 AWS EFS 和 FSx for Lustre，接近 EBS，能够稳定支持 LanceDB 的查询。
LanceDB 概述
LanceDB 是一个专为多模态数据设计的高性能向量数据库，旨在高效管理和搜索大规模的向量数据，特别适合用于 AI/ML 等应用场景，尤其是在多模态数据（如图像与文本嵌入）场景。
JuiceFS 概述
JuiceFS 是一个为云原生环境设计的分布式 POSIX 文件系统。它采用元数据与数据分离架构，从而实现了对跨多个存储后端的大型数据集的高效管理。JuiceFS 提供了极高的可扩展性，适用于需要多个节点并行访问数据的场景，如大规模的 AI/ML 工作负载。
