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：
この機能はベータ版です。予告なく変更される可能性があります。バグを見つけた場合は、GitHub で問題報告を行ってください。

注記：
ベクトルデータ型とこれらのベクトル関数は、TiDB Self-Managed、 TiDB Cloudスターター、およびTiDB Cloud専用 TiDB Cloudエッセンシャル使用できます。TiDB Self-Managed およびTiDB Cloud Dedicated の場合、TiDB バージョンは v8.4.0 以降である必要があります (v8.5.0 以降を推奨)。

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:

関数名	説明	ベクトルインデックスがサポート
`VEC_L2_DISTANCE`	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	はい
`VEC_COSINE_DISTANCE`	2つのベクトル間のコサイン距離を計算します	はい
`VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT`	2つのベクトルの内積の負数を計算します	いいえ
`VEC_L1_DISTANCE`	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	いいえ

その他のベクトル関数:

関数名	説明
`VEC_DIMS`	ベクトルの次元を返します
`VEC_L2_NORM`	ベクトルのL2ノルム（ユークリッドノルム）を計算します
`VEC_FROM_TEXT`	文字列をベクトルに変換する
`VEC_AS_TEXT`	ベクトルを文字列に変換する

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:

名前	説明
`+`	ベクトル要素ごとの加算演算子
`-`	ベクトル要素ごとの減算演算子

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：

名前	説明
`COUNT()`	返された行の数を返す
`COUNT(DISTINCT)`	異なる値の数を返す
`MAX()`	最大値を返す
`MIN()`	最小値を返す

比較関数と演算子:

名前	説明
`BETWEEN ... AND ...`	値が範囲内にあるかどうかを確認します
`COALESCE()`	最初のNULL以外の引数を返す
`=`	等号演算子
`<=>`	NULL安全等号演算子
`>`	より大きい演算子
`>=`	より大きいか等しい演算子
`GREATEST()`	最大の引数を返す
`IN()`	値が値セット内であるかどうかを確認する
`IS NULL`	値が`NULL`かどうかをテストする
`ISNULL()`	引数が`NULL`かどうかをテストする
`LEAST()`	最小の引数を返す
`<`	小なり演算子
`<=`	以下演算子
`NOT BETWEEN ... AND ...`	値が範囲内にないか確認する
`!=` 、 `<>`	等しくない演算子
`NOT IN()`	値が値セット内にないかどうかを確認します

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:

名前	説明
`CASE`	ケース演算子
`IF()`	if/else構文
`IFNULL()`	null if/else 構文
`NULLIF()`	expr1 = expr2の場合は`NULL`返す

キャスト関数:

名前	説明
`CAST()`	値を文字列またはベクトルとしてキャストする
`CONVERT()`	値を文字列としてキャストする

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つのベクトルの次元数は同じである必要があります。そうでない場合はエラーが返されます。

例：

SELECT VEC_L2_DISTANCE('[0, 3]', '[4, 0]');

+-------------------------------------+
| VEC_L2_DISTANCE('[0, 3]', '[4, 0]') |
+-------------------------------------+
|                                   5 |
+-------------------------------------+

VEC_COSINE_DISTANCE

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つのベクトルの次元数は同じである必要があります。そうでない場合はエラーが返されます。

OpenAI からの埋め込みの場合、この関数を使用するのは推奨です。

例：

SELECT VEC_COSINE_DISTANCE('[1, 1]', '[-1, -1]');

+-------------------------------------------+
| VEC_COSINE_DISTANCE('[1, 1]', '[-1, -1]') |
+-------------------------------------------+
|                                         2 |
+-------------------------------------------+

VEC_負の内部積

VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT(vector1, vector2)

次の数式を使用して、2 つのベクトル間の内積の負数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つのベクトルの次元数は同じである必要があります。そうでない場合はエラーが返されます。

例：

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つのベクトルの次元数は同じである必要があります。そうでない場合はエラーが返されます。

例：

SELECT VEC_L1_DISTANCE('[0, 0]', '[3, 4]');

+-------------------------------------+
| VEC_L1_DISTANCE('[0, 0]', '[3, 4]') |
+-------------------------------------+
|                                   7 |
+-------------------------------------+

VEC_DIMS

VEC_DIMS(vector)

ベクトルの次元を返します。

例:

SELECT VEC_DIMS('[1, 2, 3]');

+-----------------------+
| VEC_DIMS('[1, 2, 3]') |
+-----------------------+
|                     3 |
+-----------------------+

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：

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。多くの場合、この変換は暗黙的に行われます。例えば、 VECTORデータ型の列にデータを挿入する場合などです。ただし、暗黙的な変換がサポートされていない式（ベクトルに対する算術演算など）では、この関数を明示的に呼び出す必要があります。

例：

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：

SELECT VEC_AS_TEXT('[1.000, 2.5]');

+-----------------------------+
| VEC_AS_TEXT('[1.000, 2.5]') |
+-----------------------------+
| [1,2.5]                     |
+-----------------------------+

MySQLの互換性

ベクトル関数およびベクトルデータ型に対する組み込み関数と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

ベクトル関数と演算子