向量索引指標

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本頁面列出與您在 AlloyDB Omni 中產生的向量索引相關的指標。安裝alloydb_scann擴充功能後，即可使用 pg_stat_ann_indexes 檢視畫面查看這些指標。

如要進一步瞭解如何查看指標，請參閱「查看向量索引指標」。

可用性指標

可用性指標包括可協助您瞭解索引使用狀態的指標，例如索引設定和索引掃描次數。

指標名稱 資料類型 說明
relid OID 包含向量索引的資料表的專屬 ID
indexrelid OID 向量索引的專屬 ID
schemaname NAME 擁有索引的結構定義名稱
relname NAME 包含索引的資料表名稱
indexrelname NAME 索引名稱
indextype NAME 索引類型。這個值一律會設為 alloydb_scann
indexconfig TEXT[] 建立索引時定義的設定，例如葉片計數和量化器
indexsize TEXT 索引大小
indexscan BIGINT 在索引上啟動的索引掃描次數

調整指標

調整指標可提供目前索引最佳化的洞察資料，讓您套用建議，加快查詢效能。

指標名稱 資料類型 說明
insertcount BIGINT 索引的插入作業數。這項指標也包含建立索引前存在的資料列數。
updatecount BIGINT 索引的更新作業數。這項指標不會將任何 HOT 更新納入考量。
deletecount BIGINT 索引的刪除作業數量。
distribution JSONB 索引所有分區的向量分布情形。

下列欄位會顯示分布情形：
  • maximum (INT8)：所有分區的向量數量上限。
  • minimum (INT8)：所有分區的向量數量下限。
  • average (FLOAT)：所有分區的平均向量數。
  • outliers (INT8[])：所有分區中的頂尖離群值。這個值會顯示前 20 個離群值。

注意：由於 K 平均值叢集演算法的固有特性，即使是初始建立索引時，向量在各個分割區的分布情況也一定會出現某種程度的差異。

根據指標調整建議

更改
insertcount、updatecount 和 deletecount 指標會一起顯示索引向量的變化或突變。
索引是使用特定數量的向量和分區建立而成。對向量索引執行插入、更新或刪除等作業時，只會影響向量所在的初始分割區集。因此，每個分區中的向量數量會隨時間波動，可能影響召回率、每秒查詢次數或兩者。
如果 ANN 搜尋查詢長期出現速度緩慢或準確度問題 (例如 QPS 偏低或召回率不佳)，請考慮查看這些指標。如果變動次數相對於向量總數偏高，可能表示需要重新建立索引。
分布
「distribution」指標會顯示所有分割區的向量分布情形。
建立索引時，系統會以特定數量的向量和固定分區建立索引。系統會根據這項考量進行分割程序和後續分配。如果新增其他向量，系統會將這些向量分配到現有分區，因此與建立索引時的分配方式不同。由於最終分配並未同時考量所有向量，因此可能會影響召回率、QPS 或兩者。
如果發現 ANN 搜尋查詢的成效逐漸下滑，例如回應時間變慢或結果準確度降低 (以 QPS 或喚回度衡量)，請考慮檢查這項指標並重新建立索引。