本文档介绍了如何调整索引，以提高查询性能并提升检索率。
在构建 ScaNN 索引之前，请完成以下操作：
- 确保已创建包含数据的表。
- 请确保您为
maintenance_work_mem和shared_buffers标志设置的值小于机器总内存，以免在生成索引时出现问题。
调整 ScaNN 索引
请参考以下指南，在二级和三级 ScaNN 索引之间进行选择：
- 如果向量行数少于 1,000 万行，请选择两级索引。
- 如果向量行数超过 1 亿行，请选择三级索引。
- 如果矢量行数介于 1,000 万到 1 亿行之间，请选择三级索引以优化索引构建时间；如果矢量行数介于 1,000 万到 1 亿行之间，请选择二级索引以优化搜索召回率。
请考虑以下两个级别和三级 ScaNN 索引示例，它们展示了如何为包含 1000000 行的表设置调整参数：
两级索引
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)]);
三级索引
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);
分析查询
使用 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询数据分析，如以下 SQL 查询示例所示。
EXPLAIN ANALYZE SELECT result-column
FROM my-table
ORDER BY EMBEDDING_COLUMN <-> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector
LIMIT 1;
示例响应 QUERY PLAN 包含所用时间、扫描或返回的行数以及使用的资源等信息。
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
查看向量索引指标
您可以使用向量索引指标来查看向量索引的性能、确定需要改进的方面，并根据需要根据指标调整索引。
如需查看所有矢量索引指标，请运行以下使用 pg_stat_ann_indexes 视图的 SQL 查询：
SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;
如需详细了解指标的完整列表，请参阅矢量索引指标。