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。
对 IVF 索引进行调优
对您为 lists、ivf.probes 和 quantizer 参数设置的值进行调优可能会有助于优化应用性能：
| 调优参数 | 说明 | 参数类型 |
|---|---|---|
lists |
在索引构建期间创建的列表数量。为此值设置的初始值：最多 100 万行时为 (rows)/1000，超过 100 万行时为 sqrt(rows)。 |
索引创建 |
quantizer |
您要用于 K-means 树的量化器的类型。默认值为 SQ8，用于提高查询性能。将其设置为 FLAT 可提高召回率。 |
索引创建 |
ivf.probes |
在搜索期间要探索的最近邻列表的数量。此值的初始值为 sqrt(lists)。 |
查询运行时 |
请考虑以下示例，其中显示设置了调优参数的 IVF 索引：
SET LOCAL ivf.probes = 10;
CREATE INDEX my-ivf-index ON my-table
USING ivf (vector_column cosine)
WITH (lists = 100, quantizer = 'SQ8');
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。