AlloyDB for PostgreSQL の AI 関数のスマートバッチ処理を使用すると、AI モデルを呼び出す SQL クエリを実行する際のパフォーマンスを最適化できます。複雑なバッチ処理クエリを作成しなくても、 配列ベースの関数 と同等以上のパフォーマンスを実現できます。AI 関数の詳細については 、 AI 関数の概要をご覧ください。
スマートバッチ処理は、次の AI 関数をサポートしています。
ai.if: スマートバッチ処理は、関数がWHERE句にあるSELECTクエリにのみ適用されます。スキャンごとに 1 つのai.if関数をサポートし、シーケンシャル スキャン、インデックス スキャン、ビットマップ ヒープ スキャンで動作します。クエリに複数のテーブル スキャン（異なるテーブル、リレーション、共通テーブル式（CTE）など）が含まれている場合は、スキャンごとに 1 つのai.if関数を高速化できます。ai.rank: スマートバッチ処理は、関数がORDER BY句にあるSELECTクエリにのみ適用されます。スキャンごとに 1 つのai.rank関数をサポートします。クエリに複数のテーブル スキャン（異なるテーブル、リレーション、CTE など）が含まれている場合は、スキャンごとに 1 つのai.rank関数を高速化できます。
AI 関数のスマートバッチ処理を有効にする
AI 関数のスマートバッチ処理を有効にするには、
google_ml_integration.enable_ai_function_acceleration フラグを on に設定します。このフラグはデフォルトで無効になっており、クエリ エグゼキュータが、高速化のために AI 関数の適用ノードに適切な AI オペレーションをオフロードできるかどうかを制御します。
設定しない場合、または off に設定した場合、すべてのクエリ オペレーションは標準の PostgreSQL エグゼキュータによって実行されます。
このフラグは、セッション レベルまたはインスタンス レベルで構成できます。
インスタンス レベルで AI 関数のスマートバッチ処理を有効にするには、gcloud
alloydb instances update コマンドを使用します。
gcloud alloydb instances update INSTANCE_ID \
--database-flags google_ml_integration.enable_ai_function_acceleration=on \
--region=REGION_ID \
--cluster=CLUSTER_ID \
--project=PROJECT_ID次のように置き換えます。
INSTANCE_ID: 更新するインスタンスの ID。REGION_ID: クラスタが配置されているリージョンの ID。詳細については、サポート対象の地域をご覧ください。CLUSTER_ID: クラスタの ID。PROJECT_ID: プロジェクトの ID。
インスタンス レベルのフラグを設定する方法については、データベース フラグを構成するをご覧ください。
AI 関数のスマートバッチ処理を確認する
AI 関数のスマートバッチ処理が有効になっていることを確認するには、EXPLAIN ステートメントを使用してクエリを分析します。
ai.if クエリの AI 関数のスマートバッチ処理を確認する
次の例は、現在のセッションで AI 関数のスマートバッチ処理を有効にし、ai.if 関数を使用してクエリを実行する方法を示しています。
SET google_ml_integration.enable_ai_function_acceleration = on;
EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT r.name
FROM restaurant_reviews r
WHERE ai.if('Is the following a positive review? Review: '||r.review) AND r.city = 'Los Angeles'
GROUP BY r.name
HAVING count(*) > 20
ORDER BY r.name;
EXPLAIN ステートメントを使用してクエリを分析すると、クエリプランに AI Function Apply ノードが表示されます。
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
GroupAggregate
Group Key: name
Filter: (count(*) > 20)
-> Sort
Sort Key: name
-> AI Function Apply
Filter: ai.if((('Is the following a positive review? Review: '::text || review)), NULL::character varying)
-> Index Scan using idx_restaurant_reviews_city on restaurant_reviews r
Index Cond: ((city)::text = 'Los Angeles'::text)
ai.rank クエリの AI 関数のスマートバッチ処理を確認する
次の例は、現在のセッションで AI 関数のスマートバッチ処理を有効にし、ai.rank 関数を使用してクエリを実行する方法を示しています。
SET google_ml_integration.enable_ai_function_acceleration = on;
EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT r.name, r.review
FROM restaurant_reviews r
WHERE r.city = 'Los Angeles'
ORDER BY ai.rank('Rank these reviews based on how much they emphasize high-quality ingredients. Review: ' || r.review) DESC
LIMIT 50;
EXPLAIN ステートメントを使用してクエリを分析すると、クエリプランに AI Function Apply ノードが表示されます。
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Limit
-> Sort
Sort Key: (ai.rank(('Rank these reviews based on how much they emphasize high-quality ingredients. Review: ' || r.review'), NULL)) DESC
-> AI Function Apply
-> Bitmap Heap Scan on restaurant_reviews r
Recheck Cond: (city = 'Los Angeles')
-> Bitmap Index Scan on idx_restaurant_reviews_city
Index Cond: (city = 'Los Angeles')
クエリプランの AIFunctionApply ノードは、クエリが AI 関数のスマートバッチ処理を使用したことを示します。このノードが存在しない場合、クエリは標準の PostgreSQL 実行を使用しました。
制限事項
- 関数の基本的な引数のみがサポートされています。
ai.ifとai.rankの場合、prompt引数は列参照または列参照と連結された文字列リテラルにする必要があります。他の引数は定数にする必要があります。 サポートされているprompt引数の例を次に示します。ai.if(r.review)ai.if('Is this true? : ' || r.review)ai.rank(r.review)ai.rank('Rate this review: ' || r.review)
WHERE句にai.ifがあるSELECTクエリ、またはORDER BY句にai.rankがあるクエリのみがサポートされています。- テーブル スキャンごとに 1 つの AI 関数のみがサポートされています。
- デフォルトの Gemini モデルのみがサポートされています。詳細については、Gemini モデルをご覧ください。別のモデルを使用するには、
google_ml_integration.default_llm_modelフラグを使用するモデルの ID に設定します。 - この機能は、
gemini-2.5-flash-liteモデルをサポートするリージョン、またはgoogle_ml_integration.default_llm_modelフラグを使用して設定した LLM モデルのリージョンでのみ使用できます。詳細については、サポート対象の地域をご覧ください。
次のステップ
- AI 関数を使用してインテリジェントな SQL クエリを実行する。
- 最適化された関数を使用して AI クエリを高速化する。
- 配列ベース関数を使用してフィルタリングを行う