Menyesuaikan performa kueri vektor di AlloyDB untuk PostgreSQL

Halaman ini menjelaskan cara menyesuaikan indeks untuk mencapai performa kueri yang lebih cepat dan perolehan yang lebih baik di AlloyDB untuk PostgreSQL.

Menyesuaikan indeks HNSW

Menyesuaikan nilai yang Anda tetapkan untuk parameter m, ef_construction, dan hnsw.ef_search dapat membantu mengoptimalkan performa aplikasi.

Parameter penyesuaian Deskripsi Jenis parameter
m Jumlah maksimum koneksi per dari node dalam grafik. Anda dapat memulai dengan nilai default sebagai 16(default) dan bereksperimen dengan nilai yang lebih tinggi berdasarkan ukuran set data Anda. Pembuatan indeks
ef_construction Ukuran daftar kandidat dinamis yang dipertahankan selama konstruksi grafik, yang terus memperbarui kandidat terbaik saat ini untuk tetangga terdekat untuk sebuah node. Tetapkan nilai ini ke nilai yang lebih tinggi dari dua kali nilai m—misalnya, 64(default). Pembuatan indeks
ef_search Ukuran daftar kandidat dinamis yang digunakan selama penelusuran. Anda dapat mulai menyetel nilai ini ke m atau ef_construction, lalu mengubahnya sambil mengamati ingatan. Nilai defaultnya adalah 40. Waktu proses kueri

Pertimbangkan contoh berikut yang menunjukkan indeks hnsw dengan parameter penyesuaian yang ditetapkan:

SET LOCAL hnsw.ef_search = 40;

CREATE INDEX my-hnsw-index ON my-table
  USING hnsw (vector_column cosine)
  WITH (m = 16, ef_construction = 200);

Menganalisis kueri Anda

Gunakan perintah EXPLAIN ANALYZE untuk menganalisis insight kueri Anda seperti yang ditunjukkan dalam contoh kueri SQL berikut.

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

Respons contoh QUERY PLAN mencakup informasi seperti waktu yang diperlukan, jumlah baris yang dipindai atau ditampilkan, dan resource yang digunakan.

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

Melihat metrik indeks vektor

Anda dapat menggunakan metrik indeks vektor untuk meninjau performa indeks vektor, mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan, dan menyesuaikan indeks berdasarkan metrik, jika diperlukan. Tampilan pg_stat_ann_indexes membantu Anda memahami status pemanfaatan indeks, sedangkan tampilan pg_stat_ann_index_creation memberikan informasi tentang baris yang dibuat pada saat pembuatan indeks.

Untuk melihat metrik pemanfaatan indeks, jalankan perintah berikut:

SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;

Anda akan melihat output yang mirip dengan berikut ini:

-[ 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 }}

Untuk melihat jumlah baris yang dibuat pada saat pembuatan indeks, jalankan perintah berikut:

SELECT * FROM pg_stat_ann_index_creation;

Anda akan melihat output yang mirip dengan berikut ini:

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

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang daftar lengkap metrik, lihat Metrik indeks vektor.

Langkah berikutnya