La memorizzazione nella cache degli indici nel motore colonnare esegue le query direttamente da una rappresentazione in memoria dell'indice ottimizzata per la lettura e aumenta il numero di query al secondo (QPS) che il database può gestire per i carichi di lavoro di ricerca vettoriale.
Puoi utilizzare HNSW con il motore colonnare solo per i cluster AlloyDB Omni che eseguono PostgreSQL 17 o versioni successive. ScaNN con il motore colonnare non ha questa limitazione.
Prima di iniziare
Imposta i flag di database
google_columnar_engine.enabledegoogle_columnar_engine.enable_index_cachingsuonper abilitare il motore colonnare e la relativa funzionalità di memorizzazione nella cache degli indici.Modifica il manifest del cluster di database per aggiungere l'attributo
parametersalla sezioneprimarySpec:apiVersion: alloydbomni.dbadmin.goog/v1 kind: DBCluster metadata: name: CLUSTER_NAME spec: databaseVersion: "18.1.0" primarySpec: parameters: google_columnar_engine.enabled: "on" google_columnar_engine.enable_index_caching: "on"Sostituisci
CLUSTER_NAMEcon il nome del cluster di database. È lo stesso nome del cluster di database che hai dichiarato quando l'hai creato.Per ulteriori informazioni sull'impostazione dei flag, consulta Configurare i flag di database.
Crea un indice ScaNN o crea un indice HNSW nel database.
Aggiungere un indice al motore colonnare
Dopo aver abilitato il motore colonnare, puoi aggiungere un indice esistente alla cache utilizzando la funzione SQL google_columnar_engine_add_index().
Per aggiungere un indice al motore colonnare, esegui la seguente query:
SELECT google_columnar_engine_add_index('INDEX_NAME');
Sostituisci INDEX_NAME con il nome dell'indice vettoriale.
Dopo aver aggiunto un indice al motore colonnare, tutte le query che utilizzano questo indice vengono accelerate automaticamente dal motore colonnare. Puoi verificare che le query vettoriali vengano accelerate dal motore colonnare utilizzando il piano EXPLAIN (ANALYZE, COLUMNAR_ENGINE) nella query.
Verificare l'utilizzo della cache
Per verificare che le query vettoriali vengano accelerate dal motore colonnare, puoi utilizzare il piano EXPLAIN (ANALYZE, COLUMNAR_ENGINE) nella query.
Esempio di piano di esecuzione ScaNN
Di seguito è riportato un esempio di piano di esecuzione per una query che utilizza un indice ScaNN aggiunto al motore colonnare:
EXPLAIN (ANALYZE TRUE, SCANN TRUE, COSTS FALSE, TIMING FALSE, SUMMARY FALSE, VERBOSE FALSE, COLUMNAR_ENGINE TRUE)
SELECT * FROM t ORDER BY val <=> '[0.5,0.5,0.5,0.5]' LIMIT 100;
--This contains details about ScaNN's usage from the columnar engine. Example:
------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using scann_idx on t t_1 (actual rows=100 loops=1)
Order By: (val <=> '[0.5,0.5,0.5,0.5]'::vector)
Limit: 100
ScaNN Info: (... columnar engine nodes hit=6...)
Columnar Engine ScaNN Info: (index found=true)
(5 rows)
La presenza di columnar engine nodes hit e Columnar Engine ScaNN Info:
(index found=true) nell'output conferma che il motore colonnare viene utilizzato per
la query.
Esempio di piano di esecuzione HNSW
Il piano di esecuzione mostra la sezione Columnar Engine HNSW Info per il rispettivo indice che mostra metriche come il rapporto tra gli elementi recuperati dal motore colonnare (elements_from_ce) e dal disco (elements_from_disk).
Di seguito è riportato un esempio di piano di esecuzione per una query che utilizza un indice HNSW aggiunto al motore colonnare:
EXPLAIN (ANALYZE, COLUMNAR_ENGINE) SELECT * FROM documents ORDER BY embedding <=> '[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]'::vector LIMIT 5;
--This contains details about HNSW's usage from the columnar engine. Example:
------------------------------------------------------------------------------------------------------
Limit (actual rows=5 loops=1)
-> Index Scan using hnsw_idx on documents (actual rows=5 loops=1)
Order By: (embedding '[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]'::vector)
Columnar Engine HNSW Info: (index found=true elements_from_ce=385 elements_from_disk=0)
Columnar Check: table is not in the columnar store
(5 rows)
La risposta mostra che l'indice viene accelerato dal motore colonnare, poiché tutti gli elementi sono stati recuperati dal motore colonnare (elements_from_ce=385) e nessuno è stato recuperato dal disco (elements_from_disk=0).
Quando le modifiche dei dati, ad esempio le istruzioni INSERT, UPDATE o DELETE, invalidano le voci della cache, il motore colonnare utilizza un approccio ibrido per mantenere accuratezza e prestazioni. Legge i vettori validi e memorizzati nella cache direttamente dalla memoria e recupera solo i vettori modificati o nuovi dal disco.
Se modifichi una grande quantità di dati, potresti notare temporaneamente un aumento di elements_from_disk e un calo delle prestazioni fino all'aggiornamento della cache.
Gestire l'indice memorizzato nella cache
Per gestire il ciclo di vita degli indici memorizzati nella cache, esegui il comando SQL per l'attività selezionata:
Per aggiornare manualmente la cache, esegui il seguente comando:
SELECT google_columnar_engine_refresh_index('INDEX_NAME');Per verificare lo stato dell'indice, esegui il seguente comando:
SELECT google_columnar_engine_verify('INDEX_NAME');Per eliminare l'indice dalla cache, esegui il seguente comando:
SELECT google_columnar_engine_drop_index('INDEX_NAME');Per visualizzare gli indici attivi, esegui il seguente comando:
SELECT * FROM g_columnar_indexes;Per visualizzare gli indici partizionati, esegui il seguente comando:
SELECT * FROM g_columnar_index_partitions;
Sostituisci INDEX_NAME con il nome dell'indice.
Limitazioni
L'aggiornamento degli indici HNSW accelerati dal motore colonnare può consumare temporaneamente memoria fino a due volte le dimensioni dell'indice.
Passaggi successivi
- Creare indici ed eseguire query sui vettori utilizzando ScaNN
- Panoramica del motore colonnare
- Gestire manualmente le colonne
- Eseguire la ricerca vettoriale