Cette page définit la syntaxe des extensions Cloud SQL aux instructions LDD (langage de définition de données) MySQL.
Instructions VECTOR
Cette section contient des informations sur les instructions VECTOR
.
CREATE VECTOR INDEX
Crée un index vectoriel.
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
Paramètres
USING SCANN
: obligatoire. Type d'index à utiliser lors de la création de l'index vectoriel. Cet algorithme crée un index ScaNN.SCANN
est la seule valeur acceptée. Vous ne pouvez pas modifier ce paramètre.QUANTIZER
: facultatif. Ce paramètre mappe un vecteur haute dimensionnalité à une représentation compressée.SQ8
est la seule valeur acceptée. Vous ne pouvez pas modifier ce paramètre.NUM_LEAVES
: facultatif. Spécifie le nombre de partitions (feuilles) à créer. Ne modifiez ce paramètre que si vous avez une bonne compréhension de la recherche ANN et de votre ensemble de données. Le nombre spécifié ne peut pas être supérieur au nombre d'embeddings dans la table de base.DISTANCE_MEASURE
: obligatoire. Formule mathématique qui calcule la similarité de deux vecteurs. Vous devez définir la même mesure de distance dans ce paramètre que la distance dans les options de rechercheapprox_distance
. Les canaux latéraux acceptés sont les suivants :L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Exemple
L'exemple suivant montre comment créer un indice vectoriel sur la table table_name
.
CREATE
VECTOR INDEX index1
ON table_name(vector_column_name)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
ALTER TABLE
Ajoute un indice vectoriel à une table existante. Les recherches vectorielles nécessitent SCANN
comme option d'index, et le type de quantification doit être SQ8
.
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
Paramètres
USING SCANN
: obligatoire. Type d'index à utiliser lors de la création de l'index vectoriel. Cet algorithme crée un index ScaNN.SCANN
est la seule valeur acceptée. Vous ne pouvez pas modifier ce paramètre.QUANTIZER
: facultatif. Ce paramètre mappe un vecteur haute dimensionnalité à une représentation compressée.SQ8
est la seule valeur acceptée. Vous ne pouvez pas modifier ce paramètre.NUM_LEAVES
: facultatif. Spécifie le nombre de partitions (feuilles) à créer. Ne modifiez ce paramètre que si vous avez une bonne compréhension de la recherche ANN et de votre ensemble de données. Le nombre spécifié ne peut pas être supérieur au nombre d'embeddings dans la table de base.DISTANCE_MEASURE
: obligatoire. Formule mathématique qui calcule la similarité de deux vecteurs. Vous devez définir la même mesure de distance dans ce paramètre que la distance dans les options de rechercheapprox_distance
. Les canaux latéraux acceptés sont les suivants :L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Exemple
L'exemple suivant montre comment ajouter un indice vectoriel à la table t1
.
ALTER TABLE t1 ADD VECTOR INDEX index1(j)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
Étape suivante
- Consultez la présentation de la recherche vectorielle dans Cloud SQL.
- Découvrez comment activer et désactiver les embeddings vectoriels sur votre instance.
- Découvrez comment générer des embeddings vectoriels.
- Découvrez comment créer des index vectoriels.
- Découvrez comment effectuer des recherches sur des embeddings vectoriels.