向量索引指标

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本页面列出了与您在 AlloyDB Omni 中生成的向量索引相关的指标。您可以使用安装 alloydb_scann 扩展程序时可用的 pg_stat_ann_indexes 视图查看这些指标。

如需详细了解如何查看指标，请参阅查看向量索引指标。

易用性指标

易用性指标包括一些指标，这些指标可帮助您通过指标（例如索引配置和索引扫描次数）了解索引利用率的状态。

指标名称 数据类型 说明
relid OID 包含向量索引的表的唯一标识符
indexrelid OID 向量索引的唯一标识符
schemaname NAME 索引所属架构的名称
relname NAME 包含索引的表的名称
indexrelname NAME 索引的名称
indextype NAME 索引的类型。此值始终设置为 alloydb_scann。
indexconfig TEXT[] 在创建索引时为其定义的配置，例如叶数量和量化器
indexsize TEXT 索引的大小
indexscan BIGINT 对索引启动的索引扫描的次数
partitioncount BIGINT 树中的分区（叶节点）数量。

调优指标

调优指标可让您深入了解当前索引优化，从而应用建议以提高查询性能。

指标名称 数据类型 说明
insertcount BIGINT 对索引执行的插入操作的次数。此指标还包括创建索引之前存在的行数。
updatecount BIGINT 对索引执行的更新操作的次数。此指标不会考虑任何热更新。
deletecount BIGINT 对索引执行的删除操作的次数。
distribution JSONB 索引的所有分区中的向量分布。

以下字段展示了分布情况：
  • maximum (INT8)：所有分区中的向量数上限。
  • minimum (INT8)：所有分区中的向量数下限。
  • average (FLOAT)：所有分区中的向量平均数。
  • outliers (INT8[])：所有分区中排名靠前的离群值。此值显示了前 20 个离群值。

注意：由于 K-means 聚类算法固有的特性，即使在最初创建索引时，向量在各个分区之间的分布也始终会存在一定程度的差异。

基于指标的调优建议

Mutation
insertcount、updatecount 和 deletecount 指标一起展示了索引向量中的更改或变更。
系统会使用特定数量的向量和分区来创建索引。对向量索引执行插入、更新或删除等操作时，它仅会影响向量所在的初始分区集。因此，每个分区中的向量数量会随时间推移而波动，这可能会影响召回率、QPS 或者同时影响两者。
如果您在一段时间内遇到 ANN 搜索查询速度较慢或准确性问题（例如 QPS 较低或召回率较差），请考虑查看这些指标。相对于向量总数，变更次数较多可能表示需要重新编制索引。
分布
distribution 指标展示所有分区中的向量分布。
当您创建索引时，系统会使用特定数量的向量和固定分区来创建索引。分区过程和后续分布过程会根据此考虑因素进行。如果添加了其他向量，则系统会在现有分区之间对其进行分区，导致分布与创建索引时的分布不同。由于最终分布不会同时考虑所有向量，因此召回率、QPS 或两者都可能会受到影响。
如果您发现 ANN 搜索查询的性能逐渐下降，例如响应时间变慢或结果准确性降低（按 QPS 或召回率衡量），请考虑检查此指标并重新编制索引。