Data Definition Language (DDL) di Cloud SQL

Questa pagina definisce la sintassi delle estensioni di Cloud SQL per le istruzioni DDL (Data Definition Language) di MySQL.

Istruzioni VECTOR

Questa sezione contiene informazioni sulle istruzioni VECTOR.

CREATE VECTOR INDEX

Crea un indice vettoriale.

CREATE VECTOR INDEX index_name
[opt_index_type]
ON table_name (column_name)
[index_options]

where opt_index_type is:
 | USING SCANN

where index_option is :
 USING SCANN
 | [QUANTIZER=SQ8]
 | [NUM_LEAVES=int_value]
 | DISTANCE_MEASURE=L2_SQUARED|DOT_PRODUCT|COSINE

Parametri

  • USING SCANN: obbligatorio. Il tipo di indice da utilizzare durante la creazione dell'indice vettoriale. Questo algoritmo crea un indice ScaNN. SCANN è l'unico valore supportato. Non puoi modificare questo parametro.
  • QUANTIZER: facoltativo. Questo parametro mappa un vettore ad alta dimensionalità a una rappresentazione compressa. SQ8 è l'unico valore supportato. Non puoi modificare questo parametro.
  • NUM_LEAVES: facoltativo. Specifica il numero di partizioni (foglie) da creare. Modifica questa impostazione rispetto a quella predefinita solo se hai una buona conoscenza della ricerca ANN e del tuo set di dati. Il numero specificato non può essere maggiore del numero di embedding nella tabella di base.
  • DISTANCE_MEASURE: obbligatorio. Una formula matematica che calcola la somiglianza di due vettori. Devi impostare la stessa misura di distanza in questo parametro della distanza nelle opzioni di ricerca approx_distance. I laterali supportati sono:
    • L2_SQUARED
    • COSINE
    • DOT_PRODUCT

Esempio

L'esempio seguente mostra come creare un indice vettoriale nella tabella table_name.

CREATE
  VECTOR INDEX index1
ON table_name(vector_column_name)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;

ALTER TABLE

Aggiunge un indice vettoriale a una tabella esistente. Le ricerche vettoriali richiedono SCANN come opzione di indice e il tipo di quantizzazione deve essere SQ8.

ALTER TABLE table_name
  ADD VECTOR INDEX index_name(key_part)[index_option];

WHERE key_part is:{ _col_name_[(_length_)] | (_expr_) }
WHERE
  index_option
  is:USING
    SCANN
    | [QUANTIZER = SQ8]
    | [NUM_LEAVES = int_value]
    | DISTANCE_MEASURE
  = L2_SQUARED | DOT_PRODUCT | COSINE

Parametri

  • USING SCANN: obbligatorio. Il tipo di indice da utilizzare durante la creazione dell'indice vettoriale. Questo algoritmo crea un indice ScaNN. SCANN è l'unico valore supportato. Non puoi modificare questo parametro.
  • QUANTIZER: facoltativo. Questo parametro mappa un vettore ad alta dimensionalità a una rappresentazione compressa. SQ8 è l'unico valore supportato. Non puoi modificare questo parametro.
  • NUM_LEAVES: facoltativo. Specifica il numero di partizioni (foglie) da creare. Modifica questa impostazione rispetto a quella predefinita solo se hai una buona conoscenza della ricerca ANN e del tuo set di dati. Il numero specificato non può essere maggiore del numero di embedding nella tabella di base.
  • DISTANCE_MEASURE: obbligatorio. Una formula matematica che calcola la somiglianza di due vettori. Devi impostare la stessa misura di distanza in questo parametro della distanza nelle opzioni di ricerca approx_distance. I laterali supportati sono:
    • L2_SQUARED
    • COSINE
    • DOT_PRODUCT

Esempio

L'esempio seguente mostra come aggiungere un indice vettoriale alla tabella t1.

ALTER TABLE t1 ADD VECTOR INDEX index1(j)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;

Passaggi successivi