ベクトル関数と演算子

このドキュメントでは、ベクター データ型で使用できる関数と演算子の一覧を示します。

注記：

ベクトル データ型とこれらのベクトル関数は、TiDB セルフマネージド クラスターとTiDB Cloudサーバーレスクラスターでのみ使用できます。

ベクトル関数

以下の関数はベクトルデータ型専用に設計されています。

ベクトル距離関数:

その他のベクトル関数:

拡張された組み込み関数と演算子

次の組み込み関数と演算子は、 ベクトルデータ型の演算をサポートするために拡張されています。

算術演算子:

ベクトル演算の仕組みの詳細については、 ベクトル データ型 | 算術参照してください。

集計（GROUP BY）関数:

比較関数と演算子:

ベクトルの比較方法の詳細については、 ベクトル データ型 | 比較参照してください。

制御フロー関数:

キャスト関数:

CAST()使用方法の詳細については、 ベクトル データ型 | キャスト参照してください。

完全な参考文献

VECL2距離

VEC_L2_DISTANCE(vector1, vector2)

次の式を使用して、2 つのベクトル間のL2距離 (ユークリッド距離) を計算します。

$距離(p,q)=\sqrt {\sum \limits *{i=1}^{n}{(p* {i}-q_{i})^{2}}}$

2 つのベクトルは同じ次元を持つ必要があります。そうでない場合はエラーが返されます。

例：

[tidb]> SELECT VEC_L2_DISTANCE('[0,3]', '[4,0]');
+-----------------------------------+
| VEC_L2_DISTANCE('[0,3]', '[4,0]') |
+-----------------------------------+
|                                 5 |
+-----------------------------------+

VEC_コサイン距離

VEC_COSINE_DISTANCE(vector1, vector2)

次の式を使用して 2 つのベクトル間のコサイン距離計算します。

$距離(p,q)=1.0 - {\frac {\sum \limits *{i=1}^{n}{p* {i}q_{i}}}{{\sqrt {\sum \limits *{i=1}^{n}{p* {i}^{2}}}}\cdot {\sqrt {\sum \limits *{i=1}^{n}{q* {i}^{2}}}}}}$

2 つのベクトルは同じ次元を持つ必要があります。そうでない場合はエラーが返されます。

例：

[tidb]> SELECT VEC_COSINE_DISTANCE('[1, 1]', '[-1, -1]');
+-------------------------------------------+
| VEC_COSINE_DISTANCE('[1, 1]', '[-1, -1]') |
+-------------------------------------------+
|                                         2 |
+-------------------------------------------+

VEC_負の内積

VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT(vector1, vector2)

次の式を使用して、2 つのベクトル間の内積の負の値を使用して距離を計算します。

$DISTANCE(p,q)=- INNER_PROD(p,q)=-\sum \limits *{i=1}^{n}{p* {i}q_{i}}$

2 つのベクトルは同じ次元を持つ必要があります。そうでない場合はエラーが返されます。

例：

[tidb]> SELECT VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT('[1,2]', '[3,4]');
+----------------------------------------------+
| VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT('[1,2]', '[3,4]') |
+----------------------------------------------+
|                                          -11 |
+----------------------------------------------+

VECL1距離

VEC_L1_DISTANCE(vector1, vector2)

次の式を使用して、2 つのベクトル間のL1距離 (マンハッタン距離) を計算します。

$距離(p,q)=\sum \limits *{i=1}^{n}{|p* {i}-q_{i}|}$

2 つのベクトルは同じ次元を持つ必要があります。そうでない場合はエラーが返されます。

例：

[tidb]> SELECT VEC_L1_DISTANCE('[0,0]', '[3,4]');
+-----------------------------------+
| VEC_L1_DISTANCE('[0,0]', '[3,4]') |
+-----------------------------------+
|                                 7 |
+-----------------------------------+

変数

VEC_DIMS(vector)

ベクトルの次元を返します。

例:

[tidb]> SELECT VEC_DIMS('[1,2,3]');
+---------------------+
| VEC_DIMS('[1,2,3]') |
+---------------------+
|                   3 |
+---------------------+

[tidb]> SELECT VEC_DIMS('[]');
+----------------+
| VEC_DIMS('[]') |
+----------------+
|              0 |
+----------------+

VEC_L2_NORM

VEC_L2_NORM(vector)

次の式を使用してベクトルのL2 ノルム (ユークリッドノルム) を計算します。

$NORM(p)=\sqrt {\sum \limits *{i=1}^{n}{p* {i}^{2}}}$

例：

[tidb]> SELECT VEC_L2_NORM('[3,4]');
+----------------------+
| VEC_L2_NORM('[3,4]') |
+----------------------+
|                    5 |
+----------------------+

VEC_FROM_TEXT

VEC_FROM_TEXT(string)

文字列をベクトルに変換します。

例：

[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[1,2]') + VEC_FROM_TEXT('[3,4]');
+-------------------------------------------------+
| VEC_FROM_TEXT('[1,2]') + VEC_FROM_TEXT('[3,4]') |
+-------------------------------------------------+
| [4,6]                                           |
+-------------------------------------------------+

VEC_AS_TEXT

VEC_AS_TEXT(vector)

ベクトルを文字列に変換します。

例：

[tidb]> SELECT VEC_AS_TEXT('[1.000,   2.5]');
+-------------------------------+
| VEC_AS_TEXT('[1.000,   2.5]') |
+-------------------------------+
| [1,2.5]                       |
+-------------------------------+

MySQL 互換性

ベクトル関数と、ベクトル データ型に対する組み込み関数および演算子の拡張使用は TiDB 固有のものであり、MySQL ではサポートされていません。

参照

• ベクトルデータ型