Leistung von Vektorabfragen in AlloyDB Omni optimieren

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Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre Indexe optimieren, um eine schnellere Abfrageleistung und einen besseren Recall in AlloyDB Omni zu erzielen.

Bevor Sie einen ScaNN-Index erstellen, müssen Sie Folgendes tun:

  • Prüfen Sie, ob bereits eine Tabelle mit Ihren Daten erstellt wurde.
  • Achten Sie darauf, dass der Wert, den Sie für das Flag maintenance_work_mem und shared_buffers festlegen, kleiner als der Gesamtspeicher der Maschine ist, um Probleme beim Generieren des Index zu vermeiden.

ScaNN-Index optimieren

Die folgenden Richtlinien helfen Ihnen bei der Auswahl zwischen einem ScaNN-Index mit zwei und drei Ebenen:

  • Wählen Sie einen Index mit zwei Ebenen aus, wenn die Anzahl der Vektorzeilen weniger als 10 Millionen beträgt.
  • Wählen Sie einen Index mit drei Ebenen aus, wenn die Anzahl der Vektorzeilen 100 Millionen überschreitet.
  • Wählen Sie einen Index mit drei Ebenen aus, um die Indexerstellungszeit zu optimieren, oder einen Index mit zwei Ebenen, um die Sucherinnerung zu optimieren, wenn die Anzahl der Vektorzeilen zwischen 10 Millionen und 100 Millionen liegt.

Sehen Sie sich die folgenden Beispiele für ScaNN-Indexe mit zwei und drei Ebenen an, in denen gezeigt wird, wie Abstimmungsparameter für eine Tabelle mit 1.000.000 Zeilen festgelegt werden:

Index mit zwei Ebenen

SET LOCAL scann.num_leaves_to_search = 1;
SET LOCAL scann.pre_reordering_num_neighbors=50;

CREATE INDEX my-scann-index ON my-table
  USING scann (vector_column cosine)
  WITH (num_leaves = [power(1000000, 1/2)]);

Index mit drei Ebenen

SET LOCAL scann.num_leaves_to_search = 10;
SET LOCAL scann.pre_reordering_num_neighbors=50;

CREATE INDEX my-scann-index ON my-table
  USING scann (vector_column cosine)
  WITH (num_leaves = [power(1000000, 2/3)], max_num_levels = 2);

Abfragen analysieren

Verwenden Sie den Befehl EXPLAIN ANALYZE, um Ihre Abfragestatistiken zu analysieren, wie in der folgenden SQL-Beispielabfrage gezeigt.

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

Die Beispielantwort QUERY PLAN enthält Informationen wie die benötigte Zeit, die Anzahl der gescannten oder zurückgegebenen Zeilen und die verwendeten Ressourcen.

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

Messwerte für Vektorindexe ansehen

Mithilfe der Messwerte für Vektorindexe können Sie die Leistung Ihres Vektorindex überprüfen, Bereiche für Verbesserungen identifizieren und den Index bei Bedarf anhand der Messwerte optimieren.

Wenn Sie alle Messwerte für Vektorindexe aufrufen möchten, führen Sie die folgende SQL-Abfrage aus, in der die Ansicht pg_stat_ann_indexes verwendet wird:

SELECT * FROM pg_stat_ann_indexes;

Weitere Informationen zur vollständigen Liste der Messwerte finden Sie unter Messwerte für Vektorindex.

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