Auf dieser Seite werden Cloud SQL-Funktionen beschrieben.
Vektorkonvertierungsfunktionen
In der folgenden Tabelle sind die Funktionen aufgeführt, mit denen Sie Vektorinformationen in einer SELECT
-Anweisung bearbeiten können.
Funktion | Beschreibung | |
vector_to_string | Eingabe: VECTOR
Ausgabe: STRING |
Wandelt ein Argument in einen String in einem für Menschen lesbaren Vektorformat um.
Eingabe:ein Argument vom Typ Ausgabe: String Syntax:
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string_to_vector | Eingabe: STRING
Ausgabe: VECTOR |
Wandelt einen String in ein für Menschen lesbares Vektorformat um. So können Sie die Werte schreiben, die in einem Vektor dargestellt werden sollen.
Eingabe: String Syntax:
Ausgabe:Ein Wert vom Typ „Vektor“. |
Suchfunktionen
In diesem Abschnitt werden die Suchfunktionen von Cloud SQL beschrieben.
KNN-Funktionen
In der folgenden Tabelle sind die Funktionen aufgeführt, mit denen Sie die KNN-Vektordistanz berechnen können.
Funktion | Datentyp | Beschreibung |
vector_distance | Eingabe: VECTOR
Ausgabe: REAL |
Berechnet den Vektorabstand zwischen zwei VECTOR . Die beiden VECTOR s müssen dieselben Abmessungen haben.
Input: Erforderlich. Nimmt zwei Vektorwerte an. Ein optionales drittes Stringargument gibt das Maß für die Entfernung an. Der Standardwert ist „l2_squared_distance“. Weitere Optionen sind „cosine_distance“ und „dot_product“. Ausgabe: Der Abstand zwischen den beiden Vektoren. Beispiel:
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cosine_distance | Eingabe: VECTOR
Ausgabe: REAL |
Algorithmus zum Berechnen des Kosinus des Winkels zwischen zwei Vektoren. Je kleiner der Wert, desto ähnlicher sind die Vektoren.
Input: Nimmt zwei Vektorwerte an. Dies können Spaltennamen oder Konstanten sein. Ausgabe: Der Kosinusabstand zwischen den beiden Vektoren. Beispiel:
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dot_product | Eingabe: VECTOR
Ausgabe: REAL |
Algorithmus, der die Punktprodukt-Berechnung zwischen zwei Eingabevektoren durchführt, um einen einzelnen Skalarwert zu berechnen und auszugeben.
Input: Nimmt zwei Vektorwerte an. Dies können Spaltennamen oder Konstanten sein. Ausgabe: das Skalarprodukt der beiden Vektoren. Beispiel:
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l2_squared_distance | Eingabe: VECTOR
Ausgabe: REAL |
Algorithmus, der die quadrierte Entfernung in jeder Dimension zwischen zwei Eingabevektoren addiert, um die euklidische Entfernung zwischen ihnen zu messen.
Input: Nimmt zwei Vektorwerte an. Dies können Spaltennamen oder Konstanten sein. Ausgabe: Die quadrierte euklidische Distanz zwischen den beiden Vektoren. Beispiel:
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ANN-Funktion
In der folgenden Tabelle ist die Funktion aufgeführt, mit der Sie den Vektorabstand berechnen können.
Funktion | Datentyp | Beschreibung |
approx_distance | Eingabe: VECTOR
Ausgabe: REAL |
Hiermit werden die K nächstgelegenen Zeilen ermittelt, die mithilfe des ausgewählten Algorithmus die Distanzmessung erfüllen. Mit dieser Funktion werden die ungefähren nächsten Nachbarn aus einer Vektorspalte zu einem konstanten Wert abgefragt. Der VECTOR -Typ der beiden Einbettungsspalten und die Konstante VECTOR müssen dieselben Dimensionen haben. In einigen Fällen greift diese Funktion auf eine KNN-Suche (genaue Suche) zurück, anstatt eine ANN-Suche durchzuführen. Sie müssen Abfragen, in denen diese Funktion verwendet wird, ein Limit hinzufügen.
Syntax:
Eingaben:
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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