本文說明如何調整索引,在 AlloyDB Omni 中加快查詢速度並提升召回率。
事前準備
建立 ScaNN
索引前,請先完成下列步驟:
- 確認已建立含有資料的表格。
- 為避免產生索引時發生問題,請確保為
maintenance_work_mem
和shared_buffers
旗標設定的值小於機器總記憶體。
調整 ScaNN
索引
請參考下列指引,選擇兩層或三層的 ScaNN 索引:
- 如果向量資料列數少於 1 千萬列,請選擇雙層索引。
- 如果向量資料列數量超過 1 億列,請選擇三層索引。
- 如果向量資料列數介於 1 千萬到 1 億列之間,請選擇三層索引來縮短索引建構時間,或選擇兩層索引來提高搜尋召回率。
請參考以下兩層和三層 ScaNN
索引的範例,瞭解如何為含有 1000000 個資料列的資料表設定調整參數:
兩層索引
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)]);
三層索引
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);
分析查詢
使用 EXPLAIN ANALYZE
指令分析查詢洞察,如下列 SQL 查詢範例所示。
EXPLAIN ANALYZE SELECT result-column
FROM my-table
ORDER BY EMBEDDING_COLUMN <-> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector
LIMIT 1;
範例回應 QUERY PLAN
包含所花時間、掃描或傳回的資料列數,以及使用的資源等資訊。
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
查看向量索引指標
您可以運用向量索引指標查看向量索引的成效、找出需要改進的地方,並視需要根據指標調整索引。
如要查看所有向量索引指標,請執行下列 SQL 查詢 (使用
pg_stat_ann_indexes
檢視區塊):
SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;
如要進一步瞭解完整的指標清單,請參閱「向量索引指標」。