一些性能较好的向量数据库包括：
Faiss：Facebook AI Research团队开发的向量相似性搜索库，专门用于高效的向量检索。它支持大规模向量检索，提供GPU加速和多线程索引的功能。
Milvus：由Zilliz开发的开源向量数据库，支持向量存储、索引和查询，可用于处理大规模向量数据。它提供了多种向量相似性搜索算法和支持GPU加速。
Annoy：一个快速的C++库，用于构建近似最近邻（ANN）搜索数据结构。它可以用于高效地搜索大规模的向量空间。
NMSLIB：另一个用于近似最近邻搜索的库，支持多种索引结构和查询算法，适用于大规模向量检索。
这些数据库都可以帮助用户高效地存储、索引和查询向量数据，具有良好的性能和灵活性。用户可以根据自己的需求和使用场景选择合适的向量数据库。