pgvector

1. 概述

向量数据库是生成式人工智能(GenAI)的关键组成部分。pgvector作为PostgreSQL的重要扩展，不仅能够支持高达16000维度的向量计算，还提供了强大的向量操作和索引功能，使得PostgreSQL能够直接转化为高效的向量数据库。由于IvorySQL基于PostgreSQL研发，这使得它具备了与pgvector扩展无缝集成的能力，从而为用户提供了更广泛的数据处理和分析选项。在Oracle兼容模式下，pgvector扩展同样可用，这为Oracle用户使用向量数据库提供了极大的便利，使其能够轻松地迁移和管理数据，实现更高效的业务操作。

2. 原理介绍

IVFFLAT和HNSW是PGVector的两个索引算法

2.1. IVFFLAT

IVFFLAT的工作原理是将相似的向量聚类为区域，并建立一个倒排索引，将每个区域映射到其向量。这使得查询可以集中在数据的一个子集上，从而实现快速搜索。通过调整列表和探针参数，ivfflat 可以平衡数据集的速度和准确性，使 PostgreSQL 有能力对复杂数据进行快速的语义相似性搜索。通过简单的查询，应用程序可以在数百万个高维向量中找到与查询向量最近的邻居。对于自然语言处理、信息检索等，ivfflat 是一个比较好的解决方案 在建立 ivfflat 索引时，你需要决定索引中包含多少个 list。每个 list 代表一个 "中心"；这些中心通过 k-means 算法计算而来。一旦确定了所有中心，ivfflat 就会确定每个向量最靠近哪个中心，并将其添加到索引中。当需要查询向量数据时，你可以决定要检查多少个中心，这由 ivfflat.probes 参数决定。这就是 ANN 性能/召回率的结果：访问的中心越多，结果就越精确，但这是以牺牲性能为代价的。

2.2. HNSW

HNSW (Hierarchical Navigating Small World) 是一种基于图的索引算法，它由多层的邻近图组成，因此称为分层的 NSW 方法。它会为一张图按规则建成多层导航图，并让越上层的图越稀疏，结点间的距离越远；越下层的图越稠密，结点间的距离越近。HNSW 算法是一种经典的空间换时间的算法，它的搜索质量和搜索速度都比较高，但是它的内存开销也比较大，因为不仅需要将所有的向量都存储在内存中。还需要维护一个图的结构，也同样需要存储。

3. 安装

环境中已经安装了IvorySQL3.0及以上版本，安装路径为/usr/local/ivorysql/ivorysql-3

3.1. 源码安装

  • 设置PG_CONFIG环境变量

export PG_CONFIG=/usr/local/ivorysql/ivorysql-3/bin/pg_config

  • 拉取pg_vector源码

git clone --branch v0.6.2 https://github.com/pgvector/pgvector.git

  • 安装 pgvector

cd pgvector

sudo --preserve-env=PG_CONFIG make
sudo --preserve-env=PG_CONFIG make install

  • 创建pgvector扩展

[ivorysql@localhost ivorysql-3]$ psql
psql (16.4)
Type "help" for help.

ivorysql=# create extension vector;
CREATE EXTENSION

至此，pgvector扩展安装已完成。 更多用例，请参考 pgvector文档

4. Oracle兼容性

在IvorySQL Oracle兼容模式下，pgvector扩展同样可以正确运行

建议用户使用1521端口进行测试， psql -p 1521

4.1. 数据类型

ivorysql=# CREATE TABLE items5 (id bigserial PRIMARY KEY, name varchar2(20), num number(20), embedding bit(3));
CREATE TABLE
ivorysql=# INSERT INTO items5 (name, num, embedding) VALUES ('1st oracle data',0, '000'), ('2nd oracle data', 111, '111');
INSERT 0 2
ivorysql=# SELECT * FROM items5 ORDER BY bit_count(embedding # '101') LIMIT 5;
 id |      name       | num | embedding
----+-----------------+-----+-----------
  2 | 2nd oracle data | 111 | 111
  1 | 1st oracle data | 0   | 000

4.2. 匿名块

ivorysql=# declare
i vector(3) := '[1,2,3]';
begin
raise notice '%', i;
end;
ivorysql-# /
NOTICE:  [1,2,3]
DO

4.3. 存储过程（PROCEDURE）

ivorysql=# CREATE OR REPLACE PROCEDURE ora_procedure()
AS
p vector(3) := '[4,5,6]';
begin
raise notice '%', p;
end;
/
CREATE PROCEDURE
ivorysql=# call ora_procedure();
NOTICE:  [4,5,6]
CALL

4.3.1. 函数（FUNCTION）

ivorysql=# CREATE OR REPLACE FUNCTION AddVector(a vector(3), b vector(3))
RETURN vector(3)
IS
BEGIN
RETURN a + b;
END;
/
CREATE FUNCTION
ivorysql=# SELECT AddVector('[1,2,3]','[4,5,6]') FROM DUAL;
 addvector
----------------
 [5,7,9]
(1 row)