在 AlloyDB for PostgreSQL 中对向量查询性能进行调优

本页面介绍如何在 AlloyDB for PostgreSQL 中对索引进行调优，以实现更快的查询性能和更高的召回率。

分析查询

如以下 SQL 查询示例所示，使用 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询分析洞见。

  EXPLAIN ANALYZE SELECT result-column
  FROM my-table
  ORDER BY EMBEDDING_COLUMN <=> embedding('text-embedding-005', 'What is a database?')::vector
  LIMIT 1;

示例响应 QUERY PLAN 包含所用时间、扫描或返回的行数以及使用的资源等信息。

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

查看向量索引指标

您可以使用向量索引指标来查看向量索引的性能、确定需要改进的方面，以及在需要时根据指标对索引进行调优。

如需查看所有向量索引指标，请运行以下 SQL 查询，该查询使用 pg_stat_ann_indexes 视图：

SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;

您将看到类似如下所示的输出：

-[ RECORD 1 ]----------+---------------------------------------------------------------------------
relid                  | 271236
indexrelid             | 271242
schemaname             | public
relname                | t1
indexrelname           | t1_ix1
indextype              | scann
indexconfig            | {num_leaves=100,quantizer=SQ8}
indexsize              | 832 kB
indexscan              | 0
insertcount            | 250
deletecount            | 0
updatecount            | 0
partitioncount         | 100
distribution           | {"average": 3.54, "maximum": 37, "minimum": 0, "outliers": [37, 12, 11, 10, 10, 9, 9, 9, 9, 9]}
distributionpercentile |{"10": { "num_vectors": 0, "num_partitions": 0 }, "25": { "num_vectors": 0, "num_partitions": 30 }, "50": { "num_vectors": 3, "num_partitions": 30 }, "75": { "num_vectors": 5, "num_partitions": 19 }, "90": { "num_vectors": 7, "num_partitions": 11 }, "95": { "num_vectors": 9, "num_partitions": 5 }, "99": { "num_vectors": 12, "num_partitions": 4 }, "100": { "num_vectors": 37, "num_partitions": 1 }}

如需详细了解指标的完整列表，请参阅向量索引指标。

后续步骤