ScaNN 索引参考文档

本页面提供了 ScaNN 索引的参考资料。

调参参数

以下索引参数和数据库标志可搭配使用，以便找到检索率和 QPS 之间的适当平衡点。

选项类型 索引创建 查询运行时

调优参数	说明	选项类型
max_num_levels	K-means 聚类树的中心点层级数上限。 两级树索引：默认情况下，对于两级树（1 个重心级别 + 底部叶级别），此值设为 1。 三层树索引：默认设置为 2，适用于三层树（2 个重心层级 + 底部叶级） 如果矢量行数超过 1 亿行，请将此值设置为 2。 如果矢量行数少于 1,000 万行，请将此值设为 1。 如果向量行数介于 1,000 万到 1 亿行之间，请将其设置为 1 或 2，以针对索引构建时间（设置为 2）或搜索召回率（设置为 1）进行优化。	索引创建 （可选）
num_leaves	要应用于此索引的分区数。创建索引时应用到的分区数量会影响索引性能。通过为固定数量的向量增加分区，您可以创建更精细的索引，从而提高召回率和查询性能。不过，代价是索引创建时间会延长。 由于三级树的构建速度比二级树快，因此您可以在创建三级树索引时增加 num_leaves_value，以便获得更好的性能。 两级索引：将此值设置为介于 1 和 1048576 之间的任意值。 如需创建一个可平衡快速索引构建和良好搜索性能的索引，请使用 sqrt(ROWS) 作为起点，其中 ROWS 是向量行数。每个分区包含的矢量数量由 ROWS/sqrt(ROWS) = sqrt(ROWS) 计算得出。 由于可以在矢量行数少于 1,000 万的数据集上创建两级树索引，因此每个分区将包含的矢量数量将少于 (sqrt(10M)) 矢量，即 3200 矢量。为了获得最佳的向量搜索质量，建议尽可能减少每个分区中的向量数量。建议的分区大小为每个分区约 100 个矢量，因此请将 num_leaves 设置为 ROWS/100。如果您有 1,000 万个向量，则将 num_leaves 设置为 10 万。 三级索引：将此值设置为介于 1 和 1048576 之间的任意值。 如果您不确定如何选择确切值，请使用 power(ROWS, 2/3) 作为起点，其中 ROWS 是矢量行数。每个分区包含的矢量数量由 ROWS/power(ROWS, 2/3) = power(ROWS, 1/3) 计算得出。 由于三级树索引可在矢量行数超过 1 亿的数据集上创建，因此每个分区将包含超过 (power(100M, 1/3)) 个矢量，即 465 个矢量。为了获得最佳的向量搜索质量，建议尽可能减少每个分区中的向量数量。建议的分区大小为每个分区约 100 个矢量，因此请将 num_leaves 设置为 ROWS/100。如果您有 1 亿个向量，则应将 num_leaves 设置为 100 万。	索引创建 （必需）
quantizer	您要为 K 均值树使用的量化器类型。默认值设为 SQ8，可在最大限度地减少召回率损失（通常低于 1-2%）的情况下提供更好的查询性能。 如果需要召回率达到 99% 或更高，请将其设为 FLAT。	索引创建 （可选）
scann.enable_pca	启用主成分分析 (PCA)，这是一种降维技术，用于尽可能自动缩减嵌入的大小。此选项默认处于启用状态。 如果您发现回想能力下降，请将其设为 false。	索引创建 （可选）
scann.num_leaves_to_search	此数据库标志用于控制要搜索的叶或分区的绝对数量，以便您在召回率和 QPS 之间进行权衡。默认值为 num_leaves 中设置的值的 1%。 值越高，召回率越高，但 QPS 越低。同样，值越低，召回率越低，但 QPS 越高。	查询运行时 （可选）
scann.pre_reordering_num_neighbors	设置数据库标志后，该标志会指定在初始搜索确定一组候选项后，重新排序阶段要考虑的候选邻居数量。将此参数设置为高于您希望查询返回的邻居数量的值。 值越高，召回率越高，但 QPS 越低。将此值设置为 0 可停用重新排序。如果在创建索引期间未启用 PCA，则默认值为 0。否则，默认值为 50 x K，其中 K 是查询中指定的 LIMIT。	查询运行时 （可选）
scann.num_search_threads	多线程搜索的搜索器线程数。这有助于在对延迟敏感的应用中为 ScaNN ANN 搜索使用多个线程，从而缩短单个查询的延迟时间。如果数据库已达到 CPU 瓶颈，此设置不会缩短单个查询的延迟时间。默认值为 2。	查询运行时 （可选）

后续步骤

• 使用 AlloyDB AI 开始使用向量嵌入。