En esta página, se describen sugerencias que pueden ayudarte si tienes problemas con la búsqueda de vectores de Spanner.
La consulta falla con el error "no se encontró el índice vectorial"
Este problema se produce cuando se ejecuta una consulta que esperas que use un índice vectorial, pero el optimizador de consultas no puede encontrar un índice adecuado.
Para resolver este problema, verifica las siguientes causas comunes:
- Incompatibilidad del tipo de distancia: Verifica que el tipo de distancia definido en el índice coincida con el tipo de distancia que se usa en la consulta.
- Relleno de índice: Confirma que se completó el proceso de relleno de índice. Los índices vectoriales no están disponibles para las consultas hasta que finaliza el relleno. Para obtener más información, consulta cómo administrar y observar operaciones de larga duración.
- Falta el filtro
IS NOT NULL: Asegúrate de que tu consulta incluya unIS NOT NULLfiltro en la columna de incorporación. Este filtro debe coincidir con el filtro en la definición del índice vectorial para que el optimizador de consultas considere el índice.
Una consulta falla con el error "uso no admitido de una función de distancia aproximada"
No todos los patrones de consulta admiten la búsqueda ANN. Revisa la documentación de la función de distancia aproximada para obtener información detallada sobre el uso y las limitaciones:
Verifica que una consulta use un índice vectorial
Para verificar que una consulta use un índice vectorial, revisa el plan de ejecución de consultas.
En el plan de ejecución de consultas, busca nodos Scan que hagan referencia a tu índice vectorial.
¿Qué sigue?
- Realiza una búsqueda de k vecinos más cercanos (KNN)
- Realiza una búsqueda de vecinos más cercanos aproximados (ANN) con índices vectoriales
- Prácticas recomendadas para la indexación vectorial
- Prácticas recomendadas para la búsqueda de vectores