AlloyDB for PostgreSQL で次のベクトル インデックスをチューニングして、クエリ パフォーマンスの高速化と再現率の向上を実現する方法について説明します。
クエリを分析してベクトル インデックスの指標を表示し、クエリのパフォーマンスをモニタリングして改善することもできます。
IVF インデックスをチューニングする
lists、ivf.probes、quantizer パラメータに設定した値をチューニングすると、アプリのパフォーマンスを最適化できます。
| チューニング パラメータ | 説明 | パラメータのタイプ。 |
|---|---|---|
lists |
インデックスの構築中に作成されたリストの数。この値の設定の開始点は、最大 100 万行の場合は (rows)/1000、100 万行を超える場合は sqrt(rows) です。 |
インデックスの作成 |
quantizer |
K 平均法ツリーに使用する量子化ツールのタイプ。デフォルト値は SQ8 で、クエリのパフォーマンスが向上します。FLAT に設定すると、再現率が向上します。 |
インデックスの作成 |
ivf.probes |
検索時に探索する最近傍リストの数。この値の出発点は sqrt(lists) です。 |
クエリ ランタイム |
チューニング パラメータが設定された IVF インデックスを示す次の例について考えてみましょう。
SET LOCAL ivf.probes = 10;
CREATE INDEX my-ivf-index ON my-table
USING ivf (vector_column cosine)
WITH (lists = 100, quantizer = 'SQ8');
クエリを分析する
次の SQL クエリの例に示すように、EXPLAIN ANALYZE コマンドを使用してクエリ分析情報を分析します。
EXPLAIN ANALYZE SELECT result-column
FROM my-table
ORDER BY EMBEDDING_COLUMN <=> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector
LIMIT 1;
レスポンスの例 QUERY PLAN には、所要時間、スキャンまたは返された行数、使用されたリソースなどの情報が含まれます。
Limit (cost=0.42..15.27 rows=1 width=32) (actual time=0.106..0.132 rows=1 loops=1)
-> Index Scan using my-scann-index on my-table (cost=0.42..858027.93 rows=100000 width=32) (actual time=0.105..0.129 rows=1 loops=1)
Order By: (embedding_column <=> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector(768))
Limit value: 1
Planning Time: 0.354 ms
Execution Time: 0.141 ms
ベクトル インデックスの指標を表示する
ベクトル インデックスの指標を使用すると、ベクトル インデックスのパフォーマンスを確認して改善できる領域を特定し、必要に応じて指標に基づいてインデックスをチューニングできます。
すべてのベクトル インデックス指標を表示するには、pg_stat_ann_indexes ビューを使用する次の SQL クエリを実行します。
SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;
次のような出力が表示されます。
-[ RECORD 1 ]----------+---------------------------------------------------------------------------
relid | 271236
indexrelid | 271242
schemaname | public
relname | t1
indexrelname | t1_ix1
indextype | scann
indexconfig | {num_leaves=100,quantizer=SQ8}
indexsize | 832 kB
indexscan | 0
insertcount | 250
deletecount | 0
updatecount | 0
partitioncount | 100
distribution | {"average": 3.54, "maximum": 37, "minimum": 0, "outliers": [37, 12, 11, 10, 10, 9, 9, 9, 9, 9]}
distributionpercentile |{"10": { "num_vectors": 0, "num_partitions": 0 }, "25": { "num_vectors": 0, "num_partitions": 30 }, "50": { "num_vectors": 3, "num_partitions": 30 }, "75": { "num_vectors": 5, "num_partitions": 19 }, "90": { "num_vectors": 7, "num_partitions": 11 }, "95": { "num_vectors": 9, "num_partitions": 5 }, "99": { "num_vectors": 12, "num_partitions": 4 }, "100": { "num_vectors": 37, "num_partitions": 1 }}
指標の一覧については、ベクトル インデックスの指標をご覧ください。