本文說明如何調整索引，在 AlloyDB Omni 中加快查詢執行速度並提升召回率。
事前準備
建立 ScaNN 索引前，請先完成下列步驟：
- 確認已建立含有資料的資料表。
- 為避免在產生索引時發生問題，請確認您為
maintenance_work_mem和shared_buffers旗標設定的值小於機器記憶體總量。
調整 ScaNN 索引
請參考下列指引，選擇兩層或三層的 ScaNN 索引：
- 如果向量資料列數少於 1 千萬列，請選擇雙層索引。
- 如果向量資料列超過 1 億列，請選擇三層索引。
- 如果向量資料列數介於 1 千萬到 1 億筆之間，請選擇三層索引來縮短索引建構時間，或選擇兩層索引來提高搜尋召回率。
請參考以下兩層和三層 ScaNN 索引的範例，瞭解如何為 1000000 列的表格設定調整參數：
兩層索引
-- 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;
三層式索引
-- 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;
分析查詢
使用 EXPLAIN ANALYZE 指令分析查詢洞察，如下列範例 SQL 查詢所示。
EXPLAIN ANALYZE SELECT result_column
FROM my_table
ORDER BY EMBEDDING_COLUMN <=> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector
LIMIT 1;
範例回應 QUERY PLAN 包含所花時間、掃描或傳回的資料列數，以及使用的資源等資訊。
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
查看向量索引指標
您可以使用向量索引指標，查看向量索引的成效、找出可改善的部分，並視需要根據指標調整索引。
如要查看所有向量索引指標，請執行下列 SQL 查詢，該查詢會使用
pg_stat_ann_indexes 檢視區塊：
SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;
如要進一步瞭解完整的指標清單，請參閱「向量索引指標」。