Esta página define a sintaxe das extensões do Cloud SQL para as instruções de linguagem de definição de dados (DDL) do MySQL.
Instruções VECTOR
Esta seção contém informações sobre instruções VECTOR
.
CREATE VECTOR INDEX
Cria um índice de vetor.
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
Parâmetros
USING SCANN
: obrigatório. O tipo de índice a ser usado ao criar o índice de vetores. Esse algoritmo cria um índice ScaNN.SCANN
é o único valor aceito. Não é possível modificar esse parâmetro.QUANTIZER
: opcional. Esse parâmetro mapeia um vetor de alta dimensão para uma representação compactada.SQ8
é o único valor aceito. Não é possível modificar esse parâmetro.NUM_LEAVES
: opcional. Especifica quantas partições (folhas) serão criadas. Só mude essa configuração padrão se você tiver um bom entendimento da pesquisa de ANN e do seu conjunto de dados. O número especificado não pode ser maior que o número de incorporações na tabela base.DISTANCE_MEASURE
: obrigatório. Uma fórmula matemática que calcula a similaridade de dois vetores. É necessário definir a mesma medida de distância neste parâmetro como a distância nas opções de pesquisaapprox_distance
. As laterais compatíveis são:L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Exemplo
O exemplo a seguir mostra como criar um índice vetorial na tabela table_name
.
CREATE
VECTOR INDEX index1
ON table_name(vector_column_name)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
ALTER TABLE
Adiciona um índice de vetor a uma tabela. As pesquisas de vetor exigem SCANN
como a opção de índice, e o tipo de quantização precisa ser
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
Parâmetros
USING SCANN
: obrigatório. O tipo de índice a ser usado ao criar o índice de vetores. Esse algoritmo cria um índice ScaNN.SCANN
é o único valor aceito. Não é possível modificar esse parâmetro.QUANTIZER
: opcional. Esse parâmetro mapeia um vetor de alta dimensão para uma representação compactada.SQ8
é o único valor aceito. Não é possível modificar esse parâmetro.NUM_LEAVES
: opcional. Especifica quantas partições (folhas) serão criadas. Só mude essa configuração padrão se você tiver um bom entendimento da pesquisa de ANN e do seu conjunto de dados. O número especificado não pode ser maior que o número de incorporações na tabela base.DISTANCE_MEASURE
: obrigatório. Uma fórmula matemática que calcula a similaridade de dois vetores. É necessário definir a mesma medida de distância neste parâmetro como a distância nas opções de pesquisaapprox_distance
. As laterais compatíveis são:L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Exemplo
O exemplo a seguir mostra como adicionar um índice de vetor à tabela t1
.
ALTER TABLE t1 ADD VECTOR INDEX index1(j)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
A seguir
- Leia a visão geral sobre a pesquisa de vetor no Cloud SQL.
- Saiba como ativar e desativar embeddings de vetores na sua instância.
- Saiba como gerar embeddings de vetor.
- Saiba como criar índices de vetor.
- Saiba como realizar pesquisas em embeddings vetoriais.