要找到性能好的向量数据库，可以考虑以下几点：
查询速度：向量数据库的核心功能是快速检索和匹配向量数据。因此，要选择一个具有快速查询速度的向量数据库，可以通过查询压力测试和性能比较来选择性能优异的向量数据库。
索引结构：向量数据库通常使用不同的索引结构来加速查询速度，如K-D 树、LSH（局部敏感哈希）、ANNOY、FAISS 等。不同的索引结构适用于不同的场景和数据特征，可以根据需求选择合适的索引结构来提高性能。
支持的数据规模：确保向量数据库能够支持处理您的数据规模，包括数据量、向量维度等方面。性能好的向量数据库应该能够高效处理大规模的向量数据。
支持的功能：根据具体需求，考虑向量数据库是否支持您需要的功能，例如实时插入、更新、删除数据、多维度向量查询、精确匹配等功能。
社区支持和文档资料：选择一个有活跃社区支持和丰富文档资料的向量数据库，可以帮助您更好地使用和维护向量数据库，解决问题和学习新功能。
常见的性能好的向量数据库包括Milvus、FAISS、Annoy等，您可以通过比较它们的特性和性能指标，选择适合您需求的向量数据库。