Ajustar a performance da consulta de vetor no AlloyDB Omni

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Este documento descreve como ajustar seus índices para alcançar um desempenho de consulta mais rápido e um recall melhor no AlloyDB Omni.

Antes de começar

Antes de criar um índice ScaNN, faça o seguinte:

  • Verifique se uma tabela com seus dados já foi criada.
  • Para evitar problemas ao gerar o índice, verifique se o valor definido para a flag maintenance_work_mem e shared_buffers é menor que a memória total da máquina.

Ajustar um índice ScaNN

Use as orientações a seguir para escolher entre um índice ScaNN de dois ou três níveis:

  • Escolha um índice de dois níveis se o número de linhas de vetor for menor que 10 milhões.
  • Escolha um índice de três níveis se o número de linhas de vetor exceder 100 milhões.
  • Escolha um índice de três níveis para otimizar o tempo de criação do índice ou um índice de dois níveis para otimizar a recuperação da pesquisa se o número de linhas de vetor estiver entre 10 milhões e 100 milhões.

Considere os exemplos a seguir para índices ScaNN de dois e três níveis que mostram como os parâmetros de ajuste são definidos para uma tabela com 1.000.000 de linhas:

Índice de dois níveis

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)]);

Índice de três níveis

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);

Analisar suas consultas

Use o comando EXPLAIN ANALYZE para analisar os insights de consulta, conforme mostrado no exemplo de consulta SQL a seguir.

  EXPLAIN ANALYZE SELECT result-column
  FROM my-table
  ORDER BY EMBEDDING_COLUMN <-> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector
  LIMIT 1;

O exemplo de resposta QUERY PLAN inclui informações como o tempo gasto, o número de linhas verificadas ou retornadas e os recursos usados.

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

Visualizar métricas de índice vetorial

Use as métricas de índice de vetor para analisar a performance dele, identificar áreas de melhoria e ajustar o índice com base nas métricas, se necessário.

Para conferir todas as métricas de índice de vetor, execute a seguinte consulta SQL, que usa a visualização pg_stat_ann_indexes:

SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;

Para mais informações sobre a lista completa de métricas, consulte Métricas de índice vetorial.

A seguir