Auf dieser Seite wird die Syntax für Cloud SQL-Erweiterungen der MySQL-DDL-Anweisungen (Data Definition Language) definiert.
VECTOR-Anweisungen
Dieser Abschnitt enthält Informationen zu VECTOR
-Anweisungen.
CREATE VECTOR INDEX
Erstellt einen Vektorindex.
CREATE VECTOR INDEX index_name
[opt_index_type]
ON table_name (column_name)
[index_options]
where opt_index_type is:
| USING SCANN
where index_option is :
USING SCANN
| [QUANTIZER=SQ8]
| [NUM_LEAVES=int_value]
| DISTANCE_MEASURE=L2_SQUARED|DOT_PRODUCT|COSINE
Parameter
USING SCANN
: erforderlich. Der Indextyp, der beim Erstellen des Vektorindexes verwendet werden soll. Mit diesem Algorithmus wird ein ScaNN-Index erstellt.SCANN
ist der einzige unterstützte Wert. Dieser Parameter kann nicht geändert werden.QUANTIZER
: Optional. Dieser Parameter ordnet einen hochdimensionalen Vektor einer komprimierten Darstellung zu.SQ8
ist der einzige unterstützte Wert. Dieser Parameter kann nicht geändert werden.NUM_LEAVES
: Optional. Gibt an, wie viele Partitionen (Blätter) erstellt werden sollen. Ändern Sie diese Einstellung nur, wenn Sie sich mit der ANN-Suche und Ihrem Datenpool auskennen. Die angegebene Zahl darf nicht größer sein als die Anzahl der Einbettungen in der Basistabelle.DISTANCE_MEASURE
: erforderlich. Eine mathematische Formel, mit der die Ähnlichkeit zweier Vektoren berechnet wird. In diesem Parameter muss dieselbe Entfernungseinheit festgelegt werden wie in den Suchoptionen fürapprox_distance
. Folgende Laterale werden unterstützt:L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Beispiel
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie ein Vektorindex für die Tabelle table_name
erstellt wird.
CREATE
VECTOR INDEX index1
ON table_name(vector_column_name)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
ALTER TABLE
Fügt einer vorhandenen Tabelle einen Vektorindex hinzu. Für Vektorsuchen ist SCANN
als Indexoption erforderlich und der Quantisierungstyp muss SQ8
sein.
ALTER TABLE table_name
ADD VECTOR INDEX index_name(key_part)[index_option];
WHERE key_part is:{ _col_name_[(_length_)] | (_expr_) }
WHERE
index_option
is:USING
SCANN
| [QUANTIZER = SQ8]
| [NUM_LEAVES = int_value]
| DISTANCE_MEASURE
= L2_SQUARED | DOT_PRODUCT | COSINE
Parameter
USING SCANN
: erforderlich. Der Indextyp, der beim Erstellen des Vektorindexes verwendet werden soll. Mit diesem Algorithmus wird ein ScaNN-Index erstellt.SCANN
ist der einzige unterstützte Wert. Dieser Parameter kann nicht geändert werden.QUANTIZER
: Optional. Dieser Parameter ordnet einen hochdimensionalen Vektor einer komprimierten Darstellung zu.SQ8
ist der einzige unterstützte Wert. Dieser Parameter kann nicht geändert werden.NUM_LEAVES
: Optional. Gibt an, wie viele Partitionen (Blätter) erstellt werden sollen. Ändern Sie diese Einstellung nur, wenn Sie sich mit der ANN-Suche und Ihrem Datenpool auskennen. Die angegebene Zahl darf nicht größer sein als die Anzahl der Einbettungen in der Basistabelle.DISTANCE_MEASURE
: erforderlich. Eine mathematische Formel, mit der die Ähnlichkeit zweier Vektoren berechnet wird. In diesem Parameter muss dieselbe Entfernungseinheit festgelegt werden wie in den Suchoptionen fürapprox_distance
. Folgende Laterale werden unterstützt:L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Beispiel
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie der Tabelle t1
einen Vektorindex hinzufügen.
ALTER TABLE t1 ADD VECTOR INDEX index1(j)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
Nächste Schritte
- Übersicht über die Vektorsuche in Cloud SQL
- Informationen zum Aktivieren und Deaktivieren von Vektoreinbettungen in Ihrer Instanz
- Weitere Informationen zum Generieren von Vektoreinbettungen
- Weitere Informationen zum Erstellen von Vektorindexen
- Weitere Informationen zum Suchen in Vektoreinbettungen