Halaman ini menentukan sintaksis untuk ekstensi Cloud SQL ke pernyataan bahasa definisi data MySQL (DDL).
Pernyataan VECTOR
Bagian ini berisi informasi tentang pernyataan VECTOR
.
CREATE VECTOR INDEX
Membuat indeks vektor.
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
: wajib diisi. Jenis indeks yang akan digunakan saat membuat indeks vektor. Algoritma ini membuat indeks ScaNN.SCANN
adalah satu-satunya nilai yang didukung. Anda tidak dapat mengubah parameter ini.QUANTIZER
: opsional. Parameter ini memetakan vektor berdimensi tinggi ke representasi yang dikompresi.SQ8
adalah satu-satunya nilai yang didukung. Anda tidak dapat mengubah parameter ini.NUM_LEAVES
: opsional. Menentukan jumlah partisi (daun) yang akan dibuat. Hanya ubah setelan ini dari setelan default-nya jika Anda memiliki pemahaman yang baik tentang penelusuran ANN dan set data Anda. Jumlah yang ditentukan tidak boleh lebih besar dari jumlah penyematan di tabel dasar.DISTANCE_MEASURE
: wajib diisi. Formula matematika yang menghitung kemiripan dua vektor. Anda harus menetapkan pengukuran jarak yang sama dalam parameter ini dengan jarak dalam opsi penelusuranapprox_distance
. Lateral yang didukung adalah:L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Contoh
Contoh berikut menunjukkan cara membuat indeks vektor pada tabel table_name
CREATE
VECTOR INDEX index1
ON table_name(vector_column_name)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
ALTER TABLE
Menambahkan indeks vektor ke tabel yang ada. Penelusuran vektor memerlukan SCANN
sebagai opsi indeks dan jenis kuantisasi harus
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
Parameter
USING SCANN
: wajib diisi. Jenis indeks yang akan digunakan saat membuat indeks vektor. Algoritma ini membuat indeks ScaNN.SCANN
adalah satu-satunya nilai yang didukung. Anda tidak dapat mengubah parameter ini.QUANTIZER
: opsional. Parameter ini memetakan vektor berdimensi tinggi ke representasi yang dikompresi.SQ8
adalah satu-satunya nilai yang didukung. Anda tidak dapat mengubah parameter ini.NUM_LEAVES
: opsional. Menentukan jumlah partisi (daun) yang akan dibuat. Hanya ubah setelan ini dari setelan default-nya jika Anda memiliki pemahaman yang baik tentang penelusuran ANN dan set data Anda. Jumlah yang ditentukan tidak boleh lebih besar dari jumlah penyematan di tabel dasar.DISTANCE_MEASURE
: wajib diisi. Formula matematika yang menghitung kemiripan dua vektor. Anda harus menetapkan pengukuran jarak yang sama dalam parameter ini dengan jarak dalam opsi penelusuranapprox_distance
. Lateral yang didukung adalah:L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Contoh
Contoh berikut menunjukkan cara menambahkan indeks vektor pada tabel t1
.
ALTER TABLE t1 ADD VECTOR INDEX index1(j)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
Langkah berikutnya
- Baca ringkasan tentang penelusuran vektor di Cloud SQL.
- Pelajari cara mengaktifkan dan menonaktifkan penyematan vektor di instance Anda.
- Pelajari cara membuat embedding vektor.
- Pelajari cara membuat indeks vektor.
- Pelajari cara melakukan penelusuran pada embedding vektor.