Ajustar el rendimiento de las consultas vectoriales en AlloyDB para PostgreSQL

En esta página se describe cómo ajustar los índices para conseguir un rendimiento de las consultas más rápido y una mejor recuperación en AlloyDB para PostgreSQL.

Analizar tus consultas

Usa el comando EXPLAIN ANALYZE para analizar las estadísticas de tus consultas, tal como se muestra en la siguiente consulta SQL de ejemplo.

  EXPLAIN ANALYZE SELECT result-column
  FROM my-table
  ORDER BY EMBEDDING_COLUMN <-> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector
  LIMIT 1;

La respuesta de ejemplo QUERY PLAN incluye información como el tiempo empleado, el número de filas analizadas o devueltas y los recursos utilizados.

Limit  (cost=0.42..15.27 rows=1 width=32) (actual time=0.106..0.132 rows=1 loops=1)
  ->  Index Scan using my-scann-index on my-table  (cost=0.42..858027.93 rows=100000 width=32) (actual time=0.105..0.129 rows=1 loops=1)
        Order By: (embedding_column <-> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector(768))
        Limit value: 1
Planning Time: 0.354 ms
Execution Time: 0.141 ms

Ver métricas de índices vectoriales

Puede usar las métricas de índice vectorial para revisar el rendimiento de su índice vectorial, identificar áreas de mejora y ajustar su índice en función de las métricas, si es necesario. La vista pg_stat_ann_indexes le ayuda a comprender el estado de la utilización del índice , mientras que la vista pg_stat_ann_index_creation proporciona información sobre las filas creadas en el momento de la creación del índice.

Para ver las métricas de utilización de índices, ejecuta el siguiente comando:

SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;

Verá un resultado similar al siguiente:

-[ RECORD 1 ]----------+---------------------------------------------------------------------------
relid                  | 271236
indexrelid             | 271242
schemaname             | public
relname                | t1
indexrelname           | t1_ix1
indextype              | scann
indexconfig            | {num_leaves=100,quantizer=SQ8}
indexsize              | 832 kB
indexscan              | 0
insertcount            | 250
deletecount            | 0
updatecount            | 0
partitioncount         | 100
distribution           | {"average": 3.54, "maximum": 37, "minimum": 0, "outliers": [37, 12, 11, 10, 10, 9, 9, 9, 9, 9]}
distributionpercentile |{"10": { "num_vectors": 0, "num_partitions": 0 }, "25": { "num_vectors": 0, "num_partitions": 30 }, "50": { "num_vectors": 3, "num_partitions": 30 }, "75": { "num_vectors": 5, "num_partitions": 19 }, "90": { "num_vectors": 7, "num_partitions": 11 }, "95": { "num_vectors": 9, "num_partitions": 5 }, "99": { "num_vectors": 12, "num_partitions": 4 }, "100": { "num_vectors": 37, "num_partitions": 1 }}

Para ver el número de filas creadas en el momento de la creación del índice, ejecuta el siguiente comando:

SELECT * FROM pg_stat_ann_index_creation;

Verá un resultado similar al siguiente:

-[ RECORD 1 ]----------+---------------------------------------------------------------------------
relid                         | 271236
indexrelid                    | 271242
schemaname                    | public
relname                       | t1
indexrelname                  | t1_ix1
index_rows_at_creation_time   | 262144

Para obtener más información sobre la lista completa de métricas, consulta el artículo Métricas del índice de Vector.

Siguientes pasos