DataVec向量引擎

创建向量表

DataVec新增多种向量数据类型（vector、bitvector、sparsevector等），向量表的创建与openGauss原生语法保持一致，创建时指定存储向量类型即可。

CREATE TABLE [TABLE_NAME]
(
    COL1 DATATYPE,
    ...,
    COLN VECTORTYPE,
);

示例1：创建一个带有3维向量的表。

openGauss=# CREATE TABLE items (val vector(3));

数据插入

向量的数据插入与openGauss原生语法保持一致，使用INSERT或者COPY插入，指定数据类型即可。

INSERT INTO [TABLE_NAME] VALUES 
(
    DATA1,
    ...,
    [0.1, 0.3, 0.6, ...]
);

示例2：向量数据的插入。

openGauss=# INSERT INTO items (val) VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]');

向量索引创建

DataVec目前支持了IVFFLAT、HNSW及HNSWPQ等算法的向量索引，基于openGauss中的ASTORE和USTORE存储实现，通过索引结构能够高效地检索出查询结果。

CREATE INDEX [INDEX_NAME]
ON [TABLE_NAME]
USING [ivfflat|hnsw|...]
WITH (
    lists=<LISTS>,|
    m=<M>,
    ef_construction=<EF_CONSTRUCTION>,
    ...
);

示例3：索引创建。

openGauss=# CREATE INDEX ON items USING ivfflat (val vector_l2_ops) WITH (lists = 100);
openGauss=# CREATE INDEX ON items USING hnsw (val vector_cosine_ops) WITH (m = 16, ef_construction=200);

向量检索

通过ANN索引，DataVec可以进行高效的近似搜索；此外还可以进行非索引的精确检索。

SELECT COL1, COLN 
FROM [TABLE_NAME] 
ORDER BY COLN [VECTOR_OPERATER]  '[0.1, 0.3, 0.7, ...]' 
LIMIT <TOPK>;

示例4：计算最近邻。

openGauss=# SELECT * FROM items ORDER BY val <-> '[3,1,2]' LIMIT 5;
openGauss=# SELECT * FROM items ORDER BY val <#> '[3,1,2]' LIMIT 5;
openGauss=# SELECT * FROM items ORDER BY val <=> '[3,1,2]' LIMIT 5;

说明： 如果使用当前索引中不存在的距离计算操作符来进行扫描，即使关闭顺序扫描后仍会执行顺序扫描。

约束

不兼容B模式

更多使用细节请参考：