对向量查询性能进行调优

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本文档介绍了如何在 AlloyDB Omni 中对索引进行调优,以实现更快的查询性能和更高的召回率。

准备工作

在构建 ScaNN 索引之前,请完成以下操作:

  • 确保已创建包含您数据的表。
  • 如需避免在生成索引时出现问题,请确保您为 maintenance_work_memshared_buffers 标志设置的值小于机器总内存。

ScaNN 索引进行调优

请按照以下指导信息在二级和三级 ScaNN 索引之间进行选择:

  • 如果向量行数少于 1000 万行,请选择二级索引。
  • 如果向量行数超过 1 亿行,请选择三级索引。
  • 如果向量行数介于 1000 万行到 1 亿行之间,可选择三级索引以针对索引构建时间进行优化,或是选择二级索引以针对搜索召回率进行优化。

请考虑以下关于二级和三级 ScaNN 索引的示例,它们展示了如何为包含 1000000 行的表设置调优参数:

二级索引

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

如以下 SQL 查询示例所示,使用 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询分析洞见。

  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,以及在需要时根据指标对索引进行调优。

如需查看所有向量索引指标,请运行以下 SQL 查询,该查询使用 pg_stat_ann_indexes 视图:

SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;

如需详细了解指标的完整列表,请参阅向量索引指标

后续步骤