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。
HNSW インデックスをチューニングする
m、ef_construction、hnsw.ef_search パラメータに設定した値を調整すると、アプリケーション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。 |
|---|---|---|
m |
グラフ内のノードからの最大接続数。デフォルト値の 16（デフォルト）から始めて、データセットのサイズに応じて値を大きくしてテストできます。 |
インデックスの作成 |
ef_construction |
グラフの構築中に維持される動的候補リストのサイズ。このリストでは、ノードの最近傍の現在の最良の候補が常に更新されます。この値は、m 値の 2 倍を超える値に設定します。例: 64（デフォルト）。 |
インデックスの作成 |
ef_search |
検索時に使用される動的候補リストのサイズ。この値は最初は m または ef_construction に設定し、その後は再現率を監視しながら変更できます。デフォルト値は 40 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 hnsw 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 hnsw.ef_search = 40;
CREATE INDEX my-hnsw-index ON my-table
USING hnsw (vector_column cosine)
WITH (m = 16, ef_construction = 200);
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。