使用API方案的话，人脸库增加，并不会增加检索耗时，例如千级别人脸库和万级别人脸库，检索耗时都在500ms左右。简单讲：这块的检索我们做过架构优化

肯定会有影响

那得看你到底有多少用户数据，几千几万影响不大，要是几十万几百万肯定慢

根据实际业务场景进行group分组来决定搜索底库的数据量，这种模式势必是最优方案。即使是百度的搜索和识别引擎，也会因为数据量的问题造成一定的延迟的。这个问题最好是在设计初期就定好，个人推荐采用分组模式。

这个问题角度可能需要官方人员来做解答了。我召唤一下

我的问题是用户组会不会对搜索的性能有影响，比如现在有10w用户，每个用户9张照片。

第一种方式是将所有照片放到一个group下，之后也在这一个group搜索。

另一种是将用户按照一定规则分组，搜索时在指定的组下搜索。

对于这两种操作，搜索的效率是一样的吗？还是说，无论哪种操作，对于搜索的效率并没有影响。

你的大量是到什么程度呢？百度云的计算速度不需要开发者来考虑，性能肯定是快的。像百度世界大会、百度开发者大会的人脸会议签到都是用的云上计算。万人级别都没问题