האצת חיפוש וקטורים באמצעות מנוע מבוסס-עמודות

בוחרים גרסת תיעוד:

אתם יכולים להשתמש במנוע מבוסס-העמודות של AlloyDB Omni כדי להאיץ את החיפושים הווקטוריים כשאתם משתמשים באינדקס Scalable Nearest Neighbors‏ (ScaNN) או באינדקס Hierarchical Navigable Small World‏ (HNSW). המנוע מבוסס-העמודות פועל כמטמון בזיכרון שעבר אופטימיזציה לקריאה של אינדקסי הווקטורים האלה.

כשמטמון המדדים נמצא במנוע מבוסס-העמודות, המערכת משרתת שאילתות ישירות מתוך ייצוג של המדד בזיכרון, שעבר אופטימיזציה לקריאה. כך גדל מספר השאילתות לשנייה (QPS) שמסד הנתונים יכול לטפל בהן בעומסי עבודה (workload) של חיפוש וקטורי.

אפשר להשתמש ב-HNSW רק עם מנוע מבוסס-עמודות באשכולות AlloyDB Omni שמופעלים באמצעות PostgreSQL 17 ואילך. ב-ScaNN עם מנוע מבוסס-עמודות אין מגבלה כזו.

לפני שמתחילים

  • מגדירים את הדגלים לניהול מסד הנתונים google_columnar_engine.enabled ו-google_columnar_engine.enable_index_caching לערך on כדי להפעיל את המנוע מבוסס-העמודות ואת התכונה שלו לשמירת מטמון לאינדקס.

    כדי להגדיר את הדגלים של מסד הנתונים, מריצים את הפקודה ALTER SYSTEM PostgreSQL:

    ALTER SYSTEM SET google_columnar_engine.enabled = 'on';
ALTER SYSTEM SET google_columnar_engine.enable_index_caching = 'on';

    טוענים מחדש את ההגדרה של systemd ומפעילים מחדש את השירות alloydbomni כדי שהשינויים ייכנסו לתוקף:

    sudo systemctl restart alloydbomni18

    למידע נוסף על הגדרת דגלים, ראו הגדרת דגלים של מסדי נתונים.

  • יוצרים אינדקס ScaNN או יוצרים אינדקס HNSW במסד הנתונים.

הוספת אינדקס למנוע מבוסס-עמודות

אחרי שמפעילים את המנוע מבוסס-העמודות, אפשר להוסיף אינדקס קיים למטמון באמצעות הפונקציה google_columnar_engine_add_index() ב-SQL.

כדי להוסיף אינדקס למנוע מבוסס-עמודות, מריצים את השאילתה הבאה:

SELECT google_columnar_engine_add_index('INDEX_NAME');

מחליפים את INDEX_NAME בשם של אינדקס הווקטורים.

אחרי שמוסיפים אינדקס למנוע מבוסס-העמודות, כל השאילתות שמשתמשות באינדקס הזה מואצות באופן אוטומטי על ידי המנוע מבוסס-העמודות. כדי לוודא שהמנוע מבוסס-העמודות מאיץ את השאילתות הווקטוריות, אתם יכולים להשתמש בתוכנית EXPLAIN (ANALYZE, COLUMNAR_ENGINE) בשאילתה.

אימות השימוש במטמון

כדי לוודא שהשאילתות הווקטוריות מואצות על ידי המנוע מבוסס-העמודות, אתם יכולים להשתמש בתוכנית EXPLAIN (ANALYZE, COLUMNAR_ENGINE) בשאילתה.

דוגמה לתוכנית הרצה של ScaNN

הדוגמה הבאה היא של תוכנית הרצה של שאילתה שמשתמשת באינדקס ScaNN שנוסף למנוע מבוסס-העמודות:

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)

הנוכחות של columnar engine nodes hit ו-Columnar Engine ScaNN Info: (index found=true) בפלט מאשרת שהשאילתה משתמשת במנוע מבוסס-עמודות.

דוגמה לתוכנית הרצה של HNSW

בתוכנית הרצה מוצג הקטע Columnar Engine HNSW Info עבור האינדקס הרלוונטי, שבו מוצגים מדדים כמו היחס בין האלמנטים שאוחזרו ממנוע מבוסס-עמודות (elements_from_ce) לבין האלמנטים שאוחזרו מהדיסק (elements_from_disk).

הדוגמה הבאה היא תוכנית הרצה של שאילתה שמשתמשת באינדקס HNSW שנוסף למנוע מבוסס-העמודות:

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)

התשובה מראה שהאינדקס מואץ על ידי המנוע מבוסס-העמודות, כי כל הרכיבים אוחזרו מהמנוע מבוסס-העמודות (elements_from_ce=385) ואף אחד מהם לא אוחזר מהדיסק (elements_from_disk=0).

כששינויים בנתונים, כמו הצהרות INSERT,‏ UPDATE או DELETE, מבטלים את התוקף של רשומות במטמון, המנוע מבוסס-העמודות משתמש בגישה היברידית כדי לשמור על הדיוק והביצועים. הוא קורא וקטורים תקפים שנשמרו במטמון ישירות מהזיכרון, ומביא רק את הווקטורים החדשים או הווקטורים ששונו מהדיסק.

אם משנים כמות גדולה של נתונים, יכול להיות שתראו עלייה זמנית ב-elements_from_disk וירידה בביצועים עד שהמטמון יתרענן.

ניהול האינדקס שנשמר במטמון

כדי לנהל את מחזור החיים של האינדקסים שנשמרו במטמון, מריצים את פקודת ה-SQL של המשימה שנבחרה:

  • כדי לרענן את מטמון באופן ידני, מריצים את הפקודה הבאה:

    SELECT google_columnar_engine_refresh_index('INDEX_NAME');

  • כדי לבדוק את סטטוס האינדקס, מריצים את הפקודה הבאה:

    SELECT google_columnar_engine_verify('INDEX_NAME');

  • כדי להסיר את האינדקס מהמטמון, מריצים את הפקודה הבאה:

    SELECT google_columnar_engine_drop_index('INDEX_NAME');

  • כדי לראות את האינדקסים הפעילים, מריצים את הפקודה הבאה:

    SELECT * FROM g_columnar_indexes;

  • כדי להציג אינדקסים מחולקים למחיצות, מריצים את הפקודה הבאה:

    SELECT * FROM g_columnar_index_partitions;

מחליפים את INDEX_NAME בשם של האינדקס.

מגבלות

רענון של אינדקסי HNSW מואצים של מנוע מבוסס-עמודות יכול לצרוך זיכרון באופן זמני עד פי שניים מגודל האינדקס.

המאמרים הבאים