벡터 쿼리 성능 조정

이 문서에서는 색인을 조정하여 더 빠른 쿼리 성능과 향상된 검색 결과를 얻는 방법을 설명합니다.

ScaNN 색인을 빌드하기 전에 다음을 완료합니다.

  • 데이터가 포함된 테이블이 이미 생성되었는지 확인합니다.
  • 색인을 생성하는 동안 문제를 방지하려면 maintenance_work_mem 및 shared_buffers 플래그에 설정하는 값이 총 머신 메모리보다 작아야 합니다.

ScaNN 색인 조정

다음 안내에 따라 2단계 및 3단계 ScaNN 색인 중에서 선택하세요.

  • 벡터 행 수가 1,000만 개 미만인 경우 2단계 색인을 선택합니다.
  • 벡터 행 수가 1억 개를 초과하는 경우 3단계 색인을 선택합니다.
  • 색인 빌드 시간에 최적화하려면 3단계 색인을 선택하고, 벡터 행 수가 1,000만~1억 개인 경우 검색 검색 결과 가져오기에 최적화하려면 2단계 색인을 선택합니다.

다음은 1,000,000개의 행이 있는 테이블에 튜닝 매개변수가 설정되는 방식을 보여주는 2단계 및 3단계 ScaNN 색인의 예입니다.

2단계 색인

SET LOCAL scann.num_leaves_to_search = 1;
SET LOCAL scann.pre_reordering_num_neighbors=50;

CREATE INDEX my-scann-index ON my-table
  USING scann (vector_column cosine)
  WITH (num_leaves = [power(1000000, 1/2)]);

3단계 색인

SET LOCAL scann.num_leaves_to_search = 10;
SET LOCAL scann.pre_reordering_num_neighbors=50;

CREATE INDEX my-scann-index ON my-table
  USING scann (vector_column cosine)
  WITH (num_leaves = [power(1000000, 2/3)], max_num_levels = 2);

쿼리 분석

다음 SQL 쿼리 예와 같이 EXPLAIN ANALYZE 명령어를 사용하여 쿼리 통계를 분석합니다.

  EXPLAIN ANALYZE SELECT result-column
  FROM my-table
  ORDER BY EMBEDDING_COLUMN <-> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector
  LIMIT 1;

응답 예시 QUERY PLAN에는 소요 시간, 스캔 또는 반환된 행 수, 사용된 리소스와 같은 정보가 포함됩니다.

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

벡터 색인 측정항목 보기

벡터 색인 측정항목을 사용하여 벡터 색인의 성능을 검토하고, 개선이 필요한 영역을 파악하고, 필요한 경우 측정항목을 기반으로 색인을 조정할 수 있습니다.

모든 벡터 색인 측정항목을 보려면 pg_stat_ann_indexes 뷰를 사용하는 다음 SQL 쿼리를 실행합니다.

SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;

전체 측정항목 목록에 관한 자세한 내용은 벡터 색인 측정항목을 참고하세요.

다음 단계