# क्या अपेक्षा रखें: Approximate, Eventually Consistent, सामान्य Database नहीं — Vector Databases

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/vector-databases/b-expect

> सटीकता, consistency और queries के बारे में यथार्थवादी अपेक्षाएँ रखें।

## समझौते जानें

Vector databases ऐसे समझौते करते हैं जो आपको जानने चाहिए। **Approximate**: ANN खोज सच्चे पड़ोसी चूक सकती है, इसलिए recall एक setting है जिसे आप tune करते हैं। **Consistency बदलती है**: कुछ engines नई लिखावट को थोड़ी देरी के बाद या index segment बनने के बाद ही खोज योग्य बनाते हैं (**eventual consistency**), जबकि PostgreSQL जैसा transactional database vectors के लिए भी सामान्य ACID व्यवहार देता है। **सीमित query शक्ति**: समर्पित engines similarity और filters में उत्कृष्ट हैं पर सामान्य-उद्देश्य analytics या transaction engines नहीं; joins और aggregations नहीं या बुनियादी हो सकते हैं। **Scores संभावनाएँ नहीं हैं**: 0.8 की similarity अलग मॉडलों के लिए अलग अर्थ रखती है, इसलिए सीमाएँ अपने डेटा से चुनें। **लागत**: memory हावी है, क्योंकि अधिकांश तेज़ indexes vectors को RAM में चाहते हैं। इन्हें production में खोजने की जगह शुरू से योजना में रखें।

## अपने engine पर read-after-write परखें

एक record insert करें, फिर loop में उसे query करें और मापें कि दिखने में कितना समय लगता है। शून्य देरी न मानें।

**Quiz:** कुछ vector engines में नई लिखावट के लिए "eventual consistency" का क्या अर्थ है?

- [ ] वह लिखे जाने से पहले खोज योग्य है
- [x] वह थोड़ी देरी के बाद खोज योग्य बन सकती है
- [ ] वह कभी खोज योग्य नहीं
- [ ] वह index की जगह लेती है

*Answer:* वह थोड़ी देरी के बाद खोज योग्य बन सकती है. जब तक engine दस्तावेज़ न करे, read-your-writes न मानें।