Leistung von Vektorabfragen optimieren

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In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Ihre Indexe optimieren, um eine schnellere Abfrageleistung und einen besseren Recall in AlloyDB Omni zu erzielen.

Hinweis

Bevor Sie einen ScaNN-Index erstellen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Prüfen Sie, ob bereits eine Tabelle mit Ihren Daten erstellt wurde.
  • Damit beim Generieren des Index keine Probleme auftreten, muss der Wert, den Sie für das Flag maintenance_work_mem und shared_buffers festlegen, kleiner als der gesamte Arbeitsspeicher der Maschine sein.

ScaNN-Index optimieren

Verwenden Sie die folgende Anleitung, um zwischen einem zwei- und einem dreistufigen ScaNN-Index zu wählen:

  • Wählen Sie einen zweistufigen Index aus, wenn die Anzahl der Vektorzeilen weniger als 10 Millionen beträgt.
  • Wählen Sie einen dreistufigen Index aus, wenn die Anzahl der Vektorzeilen mehr als 100 Millionen beträgt.
  • Wählen Sie einen dreistufigen Index aus, um die Indexerstellungszeit zu optimieren, oder einen zweistufigen Index, um den Such-Recall zu optimieren, wenn die Anzahl der Vektorzeilen zwischen 10 und 100 Millionen liegt.

In den folgenden Beispielen für zwei- und dreistufige ScaNN-Indexe wird gezeigt, wie Optimierungsparameter für eine Tabelle mit 1.000.000 Zeilen festgelegt werden:

Zweistufiger Index

-- Setting num_leaves to 1000 as power(1000000, 1/2) for two-level index
BEGIN;

SET LOCAL maintenance_work_mem = '300MB';

CREATE INDEX my_scann_index ON my_table
  USING scann (vector_column cosine)
  WITH (num_leaves = 1000);
END;

Dreistufiger Index

-- Setting num_leaves to 10000 as power(1000000, 2/3) for three-level index
BEGIN;

SET LOCAL maintenance_work_mem = '500MB';

CREATE INDEX my_scann_index ON my_table
  USING scann (vector_column cosine)
  WITH (num_leaves = 10000, max_num_levels = 2);
END;

Abfragen analysieren

Verwenden Sie den Befehl EXPLAIN ANALYZE, um Ihre Query Insights zu analysieren, wie in der folgenden SQL-Abfrage gezeigt:

  EXPLAIN ANALYZE SELECT result_column
  FROM my_table
  ORDER BY EMBEDDING_COLUMN <=> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector
  LIMIT 1;

Die Beispielantwort QUERY PLAN enthält Informationen wie die benötigte Zeit, die Anzahl der gescannten oder zurückgegebenen Zeilen und die verwendeten Ressourcen.

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

Messwerte für Vektorindex ansehen

Mit den Messwerten für Vektorindex können Sie die Leistung Ihres Vektorindex überprüfen, Bereiche für Verbesserungen ermitteln und Ihren Index bei Bedarf anhand der Messwerte optimieren.

Führen Sie die folgende SQL-Abfrage aus, um alle Messwerte für Vektorindex aufzurufen. Dabei wird die pg_stat_ann_indexes Ansicht verwendet:

SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;

Weitere Informationen zur vollständigen Liste der Messwerte finden Sie unter Messwerte für Vektorindex.

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