Rust测试工具库lance-testing的使用,提供高效可靠的测试框架和功能检测
以下是关于Rust测试工具库lance-testing的使用介绍,提供高效可靠的测试框架和功能检测的内容:
Lance Logo
Lance是一个现代列式数据格式,专为机器学习工作流程和数据集优化。Lance非常适合以下场景:
- 构建搜索引擎和特征存储。
- 需要高性能IO和随机访问的大规模ML训练。
- 存储、查询和检查深度嵌套的数据(如机器人数据或图像、点云等大型二进制数据)。
Lance的关键特性包括:
- 高性能随机访问:比Parquet快100倍,同时不牺牲扫描性能。
- 向量搜索:在毫秒级找到最近邻,并结合OLAP查询与向量搜索。
- 零拷贝自动版本控制:无需额外基础设施即可管理数据版本。
- 生态系统集成:支持Apache Arrow、Pandas、Polars、DuckDB、Ray、Spark等。
快速开始
安装
cargo add lance-testing
示例代码
以下是一个完整的测试示例,展示如何使用lance-testing
进行高效测试:
use lance_testing::assert_batches_eq;
use arrow::record_batch::RecordBatch;
use arrow::array::{Int32Array, StringArray};
use arrow::datatypes::{DataType, Field, Schema};
// 创建一个测试用的RecordBatch
fn create_test_batch() -> RecordBatch {
let schema = Schema::new(vec![
Field::new("id", DataType::Int32, false),
Field::new("name", DataType::Utf8, false),
]);
let ids = Int32Array::from(vec![1, 2, 3]);
let names = StringArray::from(vec!["Alice", "Bob", "Charlie"]);
RecordBatch::try_new(
schema.into(),
vec![
Arc::new(ids),
Arc::new(names),
],
).unwrap()
}
// 测试两个RecordBatch是否相等
#[test]
fn test_record_batch_equality() {
let batch1 = create_test_batch();
let batch2 = create_test_batch();
// 使用lance-testing提供的断言
assert_batches_eq(&["id", "name"], &[batch1], &[batch2]);
}
// 测试向量搜索功能
#[test]
fn test_vector_search() {
let vectors = vec![
vec![1.0, 2.0, 3.0],
vec![4.0, 5.0, 6.0],
vec![7.0, 8.0, 9.0],
];
let query = vec![1.1, 2.1, 3.1];
let result = lance_testing::nearest_neighbors(&vectors, &query, 1);
assert_eq!(result[0], 0); // 最近的向量是第一个
}
测试功能说明
assert_batches_eq
:用于比较两个RecordBatch
是否相等,支持指定列的顺序。nearest_neighbors
:提供向量搜索功能的测试支持,可以快速验证最近邻算法的正确性。- 性能测试工具:内置性能测试框架,可以测量数据读取、写入和搜索的延迟。
基准测试
Lance在以下场景中表现优异:
- 向量搜索:对100个随机查询向量,平均响应时间<1ms(在2023款M2 MacBook Air上)。
- 对比Parquet:在随机访问场景中比Parquet快100倍。
为什么选择Lance?
Lance专为多阶段ML开发周期设计,解决了以下问题:
- 学术界常用的XML/JSON格式难以集成到数据基础设施中。
- 工业界使用的数据湖(如Delta Lake、Iceberg)需要转换为训练友好格式(如TFRecord)。
- Lance提供了统一的格式,支持从数据收集到模型部署的全流程。
社区案例
Lance目前被以下项目用于生产环境:
- LanceDB:一个无服务器、低延迟的ML应用向量数据库。
- 领先的多模态生成式AI公司,用于处理PB级多模态数据。
- 自动驾驶公司,用于大规模多模态数据的存储和检索。
总结
lance-testing
提供了强大的测试工具和框架,特别适合需要高性能数据访问和向量搜索的ML应用。通过上述示例和工具,开发者可以快速验证功能的正确性和性能。
完整示例代码
use std::sync::Arc;
use lance_testing::{assert_batches_eq, nearest_neighbors};
use arrow::{
array::{Int32Array, StringArray, Float32Array},
datatypes::{DataType, Field, Schema},
record_batch::RecordBatch,
};
/// 创建测试数据批次 - 包含ID和名称
fn create_user_batch() -> RecordBatch {
let schema = Schema::new(vec![
Field::new("id", DataType::Int32, false),
Field::new("name", DataType::Utf8, false),
]);
RecordBatch::try_new(
schema.into(),
vec![
Arc::new(Int32Array::from(vec![1, 2, 3])),
Arc::new(StringArray::from(vec!["Alice", "Bob", "Charlie"])),
],
).unwrap()
}
/// 创建测试向量数据
fn create_vector_data() -> (Vec<Vec<f32>>, Vec<f32>) {
let vectors = vec![
vec![1.0, 2.0, 3.0],
vec![4.0, 5.0, 6.0],
vec![7.0, 8.0, 9.0],
];
let query = vec![1.1, 2.1, 3.1];
(vectors, query)
}
/// 测试RecordBatch比较功能
#[test]
fn test_batch_comparison() {
let batch1 = create_user_batch();
let batch2 = create_user_batch();
assert_batches_eq(&["id", "name"], &[batch1], &[batch2]);
}
/// 测试向量搜索功能
#[test]
fn test_vector_search_functionality() {
let (vectors, query) = create_vector_data();
let result = nearest_neighbors(&vectors, &query, 1);
assert_eq!(result[0], 0, "应该返回最接近的向量索引");
}
/// 性能测试示例
#[test]
fn test_performance() {
use std::time::Instant;
let (vectors, query) = create_vector_data();
let start = Instant::now();
for _ in 0..100 {
nearest_neighbors(&vectors, &query, 1);
}
let duration = start.elapsed();
println!("100次向量搜索耗时: {:?}", duration);
assert!(duration.as_millis() < 100, "性能不达标");
}
这个完整示例包含:
- 创建测试数据的工具函数
- RecordBatch比较测试
- 向量搜索功能测试
- 简单的性能测试示例
- 详细的注释说明每个测试的目的
代码中使用了lance-testing提供的主要功能:
assert_batches_eq
用于数据验证nearest_neighbors
用于向量搜索测试- 性能测量工具用于验证响应时间
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