Metrik kegunaan mencakup metrik yang membantu Anda memahami status pemanfaatan indeks dengan metrik, seperti konfigurasi indeks dan jumlah pemindaian indeks.
Nama metrik
Jenis data
Deskripsi
relid
OID
ID unik tabel yang berisi indeks vektor
indexrelid
OID
ID unik indeks vektor
schemaname
NAME
Nama skema yang memiliki indeks
relname
NAME
Nama tabel yang berisi indeks
indexrelname
NAME
Nama indeks
indextype
NAME
Jenis indeks. Nilai ini selalu ditetapkan ke alloydb_scann
indexconfig
TEXT[]
Konfigurasi, seperti jumlah daun dan penguantisasi, yang ditentukan untuk indeks saat dibuat
indexsize
TEXT
Ukuran indeks
indexscan
BIGINT
Jumlah pemindaian indeks yang dimulai pada indeks
Metrik penyesuaian
Metrik penyesuaian memberikan insight tentang pengoptimalan indeks saat ini, sehingga Anda dapat menerapkan rekomendasi untuk performa kueri yang lebih cepat.
Nama metrik
Jenis data
Deskripsi
insertcount
BIGINT
Jumlah operasi penyisipan pada indeks. Metrik ini juga mencakup jumlah baris yang ada sebelum indeks dibuat.
updatecount
BIGINT
Jumlah operasi update pada indeks. Metrik ini tidak memperhitungkan update HOT apa pun.
deletecount
BIGINT
Jumlah operasi penghapusan pada indeks.
distribution
JSONB
Distribusi vektor di semua partisi untuk indeks.
Kolom berikut menunjukkan distribusi:
maximum (INT8): Jumlah maksimum vektor di semua partisi.
minimum (INT8): Jumlah minimum vektor di semua partisi.
average (FLOAT) : Jumlah rata-rata vektor di semua partisi.
outliers (INT8[]): Pencilan teratas di semua partisi. Nilai ini menampilkan 20 pencilan teratas.
Catatan: Karena karakteristik inheren algoritma pengelompokan K-means, akan selalu ada beberapa tingkat varians dalam distribusi vektor di seluruh partisi, bahkan saat indeks dibuat pertama kali.
Rekomendasi penyesuaian berdasarkan metrik
Mutasi
Metrik insertcount, updatecount, dan deletecount secara bersamaan menunjukkan perubahan atau mutasi dalam vektor untuk indeks.
Indeks dibuat dengan jumlah vektor dan partisi tertentu. Saat operasi seperti penyisipan, pembaruan, atau penghapusan dilakukan pada indeks vektor, operasi tersebut hanya memengaruhi kumpulan partisi awal tempat vektor berada. Akibatnya, jumlah vektor di setiap partisi berfluktuasi dari waktu ke waktu, yang berpotensi memengaruhi perolehan, QPS, atau keduanya.
Jika Anda mengalami masalah kelambatan atau akurasi seperti QPS rendah atau recall buruk, dalam kueri penelusuran ANN Anda dari waktu ke waktu, pertimbangkan untuk meninjau metrik ini. Jumlah mutasi yang tinggi dibandingkan dengan jumlah total vektor dapat menunjukkan perlunya pengindeksan ulang.
Distribusi
Metrik distribution menampilkan distribusi vektor di semua partisi.
Saat Anda membuat indeks, indeks tersebut dibuat dengan jumlah vektor tertentu dan partisi tetap. Proses partisi dan distribusi berikutnya terjadi berdasarkan pertimbangan ini. Jika vektor tambahan ditambahkan, vektor tersebut akan dipartisi di antara partisi yang ada, sehingga menghasilkan distribusi yang berbeda dibandingkan dengan distribusi saat indeks dibuat. Karena distribusi akhir tidak mempertimbangkan semua vektor secara bersamaan, recall, QPS, atau keduanya mungkin terpengaruh.
Jika Anda mengamati penurunan bertahap dalam performa kueri penelusuran ANN, seperti waktu respons yang lebih lambat atau akurasi hasil yang berkurang (diukur dengan QPS atau perolehan), pertimbangkan untuk memeriksa metrik ini dan mengindeks ulang.
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Sulit dipahami","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informasi atau kode contoh salah","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Informasi/contoh yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2025-09-05 UTC."],[],[],null,["# Vector index metrics\n\nSelect a documentation version: 15.12.0keyboard_arrow_down\n\n- [Current (16.8.0)](/alloydb/omni/current/docs/reference/vector-index-metrics)\n- [16.8.0](/alloydb/omni/16.8.0/docs/reference/vector-index-metrics)\n- [16.3.0](/alloydb/omni/16.3.0/docs/reference/vector-index-metrics)\n- [15.12.0](/alloydb/omni/15.12.0/docs/reference/vector-index-metrics)\n- [15.7.1](/alloydb/omni/15.7.1/docs/reference/vector-index-metrics)\n- [15.7.0](/alloydb/omni/15.7.0/docs/reference/vector-index-metrics)\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page lists the metrics related to the vector indexes that you generate in AlloyDB Omni. You can view these metrics using the `pg_stat_ann_indexes` view that is available when you install [the `alloydb_scann` extension](/alloydb/omni/15.12.0/docs/ai/store-index-query-vectors).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFor more information about viewing the metrics, see [View vector index metrics](/alloydb/omni/15.12.0/docs/ai/tune-indexes#vector-index-metrics).\n\nUsability metrics\n-----------------\n\nThe usability metrics include metrics that help you understand the state of\nindex utilization with metrics, such as index configuration and number of index\nscans.\n\nTuning metrics\n--------------\n\nTuning metrics provide insights into your current index optimization, allowing you to apply recommendations for faster query performance.\n\n### Tuning recommendation based on the metrics\n\nMutation\n: The `insertcount`, `updatecount`,\n and `deletecount` metrics together show the changes or mutations in\n the vector for the index.\n: The index is created with a specific number of vectors and partitions. When operations such as insert, update, or delete are performed on the vector index, it only affects the initial set of partitions where the vectors reside. Consequently, the number of vectors in each partition fluctuates over time, potentially impacting recall, QPS, or both.\n: If you encounter slowness or accuracy issues such as low QPS or poor recall, in your ANN search queries over time, then consider reviewing these metrics. A high number of mutations relative to the total number of vectors could indicate the need for reindexing.\n\nDistribution\n: The `distribution` metric shows the vector distributions across all partitions.\n: When you create an index, it is created with a specific number of vectors and fixed partitions. The partitioning process and subsequent distribution occurs based on this consideration. If additional vectors are added, they are partitioned among the existing partitions, resulting in a different distribution compared to the distribution when the index was created. Since the final distribution does not consider all vectors simultaneously, the recall, QPS, or both might be affected.\n: If you observe a gradual decline in the performance of your ANN search queries, such as slower response times or reduced accuracy in the results (measured by QPS or recall), then consider checking this metric and reindexing."]]
