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向量搜索索引

K 近邻（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）搜索是一种在向量空间中找到距离给定向量最近的 K 个向量的查询。实现 K 近邻搜索最直接的方法是暴力搜索（即计算向量空间中所有点与给定向量之间的距离），这种方法可以达到最高的精确度，但在实际应用中其搜索速度往往过于缓慢。因此，K 近邻搜索通常会采用近似算法来提高搜索效率。

在 TiDB 中，你可以创建并利用向量搜索索引来对向量数据类型的列进行近似近邻（Approximate Nearest Neighbor，简称 ANN）搜索。通过使用向量搜索索引，整个查询可在几毫秒内完成。

TiDB 目前支持 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 向量搜索索引算法。

使用限制

  • 集群需要提前部署 TiFlash 节点。
  • 向量搜索索引不能作为主键或者唯一索引。
  • 向量搜索索引只能基于单一的向量列创建，不能与其他列（如整数列或字符串列）组合形成复合索引。
  • 创建和使用搜索向量索引时需要指定距离函数。目前只支持余弦距离函数 VEC_COSINE_DISTANCE() 和 L2 距离函数 VEC_L2_DISTANCE()。
  • 不支持在同一列上创建多个使用了相同距离函数的向量搜索索引。
  • 不支持直接删除具有向量搜索索引的列。可以通过先删除列上的向量搜索索引，再删除列的方式完成删除。
  • 不支持修改带有向量索引的列的类型。
  • 不支持将向量搜索索引设置为不可见。
  • 不支持在开启了静态加密的 TiFlash 节点上构建向量搜索索引。

创建 HNSW 向量搜索索引

HNSW 是当前最流行的向量搜索索引算法之一。它性能良好，而且准确率相对较高，特定情况下可达 98%。

在 TiDB 中，你可以通过以下任一种方式为向量数据类型的列创建 HNSW 索引。

  • 在建表时，使用以下语法来指定为哪一个向量列创建 HNSW 索引：

    CREATE TABLE foo (
    id       INT PRIMARY KEY,
    embedding     VECTOR(5),
    VECTOR INDEX idx_embedding ((VEC_COSINE_DISTANCE(embedding)))
);

  • 对于现有的表，如果该表已包含向量列，可以通过以下语法为向量列创建 HNSW 索引：

    CREATE VECTOR INDEX idx_embedding ON foo ((VEC_COSINE_DISTANCE(embedding)));
ALTER TABLE foo ADD VECTOR INDEX idx_embedding ((VEC_COSINE_DISTANCE(embedding)));

-- 你也可以显式指定 "USING HNSW" 使用 HNSW 构建向量搜索索引
CREATE VECTOR INDEX idx_embedding ON foo ((VEC_COSINE_DISTANCE(embedding))) USING HNSW;
ALTER TABLE foo ADD VECTOR INDEX idx_embedding ((VEC_COSINE_DISTANCE(embedding))) USING HNSW;

在创建 HNSW 向量索引时，你需要指定向量的距离函数：

  • 余弦距离：((VEC_COSINE_DISTANCE(embedding)))
  • L2 距离：((VEC_L2_DISTANCE(embedding)))

你只能为固定维度的向量列 (如定义为 VECTOR(3) 类型) 创建向量索引，不能为混合维度的向量列 (如定义为 VECTOR 类型) 创建向量索引，因为只有维度相同的向量之间才能计算向量距离。

有关向量搜索索引的约束和限制，请参阅使用限制。

使用向量搜索索引

在 K 近邻搜索查询中，可以通过 ORDER BY ... LIMIT 子句来使用向量搜索索引，如下所示：

SELECT *
FROM foo
ORDER BY VEC_COSINE_DISTANCE(embedding, '[1, 2, 3, 4, 5]')
LIMIT 10

要在向量搜索中使用索引，请确保 ORDER BY ... LIMIT 子句中使用的距离函数与创建向量索引时指定的距离函数相同。

使用带过滤条件的向量搜索索引

包含预过滤条件（使用 WHERE 子句）的查询无法使用向量搜索索引，因为这样的查询并没有严格按照 SQL 语义来查询 K 近邻。例如：

-- 对于以下查询，`WHERE` 过滤条件在 KNN 之前执行，因此不能使用向量搜索索引：

SELECT * FROM vec_table
WHERE category = "document"
ORDER BY VEC_COSINE_DISTANCE(embedding, '[1, 2, 3]')
LIMIT 5;

如需使用带过滤条件的向量搜索索引，可以先通过向量搜索查询 K 个最近的邻居，再过滤掉不需要的结果：

-- 对于以下查询，过滤条件是在 KNN 之后执行的，因此可以使用向量索引：

SELECT * FROM
(
  SELECT * FROM vec_table
  ORDER BY VEC_COSINE_DISTANCE(embedding, '[1, 2, 3]')
  LIMIT 5
) t
WHERE category = "document";

-- 请注意，如果过滤掉一些结果，此查询返回的结果可能少于 5 个。

查看索引构建进度

当插入大批量数据后，部分数据可能没有立即持久化到 TiFlash 中。对于已经持久化的向量数据，向量搜索索引是通过同步的方式构建的；对于尚未未持久化的数据，向量搜索索引会在数据持久化后才开始构建，但这并不会影响数据的准确性和一致性。你仍然可以随时进行向量搜索，并获得完整的结果，但需要注意的是，查询性能只有在向量搜索索引完全构建好之后才会达到最佳水平。

要查看索引构建进度，可以按如下方式查询 INFORMATION_SCHEMA.TIFLASH_INDEXES 表：

SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.TIFLASH_INDEXES;
+---------------+------------+----------+-------------+---------------+-----------+----------+------------+---------------------+-------------------------+--------------------+------------------------+---------------+------------------+
| TIDB_DATABASE | TIDB_TABLE | TABLE_ID | COLUMN_NAME | INDEX_NAME    | COLUMN_ID | INDEX_ID | INDEX_KIND | ROWS_STABLE_INDEXED | ROWS_STABLE_NOT_INDEXED | ROWS_DELTA_INDEXED | ROWS_DELTA_NOT_INDEXED | ERROR_MESSAGE | TIFLASH_INSTANCE |
+---------------+------------+----------+-------------+---------------+-----------+----------+------------+---------------------+-------------------------+--------------------+------------------------+---------------+------------------+
| test          | tcff1d827  |      219 | col1fff     | 0a452311      |         7 |        1 | HNSW       |               29646 |                       0 |                  0 |                      0 |               | 127.0.0.1:3930   |
| test          | foo        |      717 | embedding   | idx_embedding |         2 |        1 | HNSW       |                   0 |                       0 |                  0 |                      3 |               | 127.0.0.1:3930   |
+---------------+------------+----------+-------------+---------------+-----------+----------+------------+---------------------+-------------------------+--------------------+------------------------+---------------+------------------+

  • 可以通过 ROWS_STABLE_INDEXED 和 ROWS_STABLE_NOT_INDEXED 列查看索引构建进度。当 ROWS_STABLE_NOT_INDEXED 变为 0 时，表示索引构建完成。

    作为参考，对于一个 500 MiB 的 768 维向量数据集，构建索引的过程可能需要 20 分钟。索引构建器能够并行地在多个表中构建向量搜索索引。目前不支持调整索引构建器的优先级或速度。

  • 可以通过 ROWS_DELTA_NOT_INDEXED 列查看 Delta 层中的行数。TiFlash 存储层的数据主要存放在 Delta 层和 Stable 层。Delta 层存储最近插入或更新的行，并根据写入工作量定期将这些行合并到 Stable 层。这个合并过程称为“压缩”。

    Delta 层本身是不包含索引的。为了达到最佳性能，你可以强制将 Delta 层合并到 Stable 层，以确保所有的数据都能够被索引：

    ALTER TABLE <TABLE_NAME> COMPACT;

    更多信息，请参阅 ALTER TABLE ... COMPACT。

此外，你也可以通过 ADMIN SHOW DDL JOBS; 查看 DDL 任务的执行进度，观察其 row count。不过这种方式并不准确，row count 的值是从 TIFLASH_INDEXES 里的 rows_stable_indexed 获取的。你也可以使用此方式查看索引构建进度。

查看是否使用了向量搜索索引

你可以使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 语句查看一个查询是否使用了向量搜索索引。如果 TableFullScan 执行计划的 operator info 列中出现了 annIndex:，表示 TiDB 在扫描该表时使用了向量搜索索引。

示例：使用了向量索引的查询

[tidb]> EXPLAIN SELECT * FROM vector_table_with_index
ORDER BY VEC_COSINE_DISTANCE(embedding, '[1, 2, 3]')
LIMIT 10;
+-----+-------------------------------------------------------------------------------------+
| ... | operator info                                                                       |
+-----+-------------------------------------------------------------------------------------+
| ... | ...                                                                                 |
| ... | Column#5, offset:0, count:10                                                        |
| ... | ..., vec_cosine_distance(test.vector_table_with_index.embedding, [1,2,3])->Column#5 |
| ... | MppVersion: 1, data:ExchangeSender_16                                               |
| ... | ExchangeType: PassThrough                                                           |
| ... | ...                                                                                 |
| ... | Column#4, offset:0, count:10                                                        |
| ... | ..., vec_cosine_distance(test.vector_table_with_index.embedding, [1,2,3])->Column#4 |
| ... | annIndex:COSINE(test.vector_table_with_index.embedding..[1,2,3], limit:10), ...     |
+-----+-------------------------------------------------------------------------------------+
9 rows in set (0.01 sec)

示例：由于未指定 Top K，导致未使用向量搜索索引的查询

[tidb]> EXPLAIN SELECT * FROM vector_table_with_index
     -> ORDER BY Vec_Cosine_Distance(embedding, '[1, 2, 3]');
+--------------------------------+-----+--------------------------------------------------+
| id                             | ... | operator info                                    |
+--------------------------------+-----+--------------------------------------------------+
| Projection_15                  | ... | ...                                              |
| └─Sort_4                       | ... | Column#4                                         |
|   └─Projection_16              | ... | ..., vec_cosine_distance(..., [1,2,3])->Column#4 |
|     └─TableReader_14           | ... | MppVersion: 1, data:ExchangeSender_13            |
|       └─ExchangeSender_13      | ... | ExchangeType: PassThrough                        |
|         └─TableFullScan_12     | ... | keep order:false, stats:pseudo                   |
+--------------------------------+-----+--------------------------------------------------+
6 rows in set, 1 warning (0.01 sec)

在某些情况下，如果无法使用向量搜索索引，TiDB 会生成警告信息，以帮助你了解背后的原因：

-- 使用了错误的距离函数：
[tidb]> EXPLAIN SELECT * FROM vector_table_with_index
ORDER BY VEC_L2_DISTANCE(embedding, '[1, 2, 3]')
LIMIT 10;

[tidb]> SHOW WARNINGS;
ANN index not used: not ordering by COSINE distance

-- 使用了错误的排序方式：
[tidb]> EXPLAIN SELECT * FROM vector_table_with_index
ORDER BY VEC_COSINE_DISTANCE(embedding, '[1, 2, 3]') DESC
LIMIT 10;

[tidb]> SHOW WARNINGS;
ANN index not used: index can be used only when ordering by vec_cosine_distance() in ASC order

分析向量搜索性能

你可以执行 EXPLAIN ANALYZE 语句，然后查看输出中的 execution info 列了解向量索引使用情况的详细信息：

[tidb]> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM vector_table_with_index
ORDER BY VEC_COSINE_DISTANCE(embedding, '[1, 2, 3]')
LIMIT 10;
+-----+--------------------------------------------------------+-----+
|     | execution info                                         |     |
+-----+--------------------------------------------------------+-----+
| ... | time:339.1ms, loops:2, RU:0.000000, Concurrency:OFF    | ... |
| ... | time:339ms, loops:2                                    | ... |
| ... | time:339ms, loops:3, Concurrency:OFF                   | ... |
| ... | time:339ms, loops:3, cop_task: {...}                   | ... |
| ... | tiflash_task:{time:327.5ms, loops:1, threads:4}        | ... |
| ... | tiflash_task:{time:327.5ms, loops:1, threads:4}        | ... |
| ... | tiflash_task:{time:327.5ms, loops:1, threads:4}        | ... |
| ... | tiflash_task:{time:327.5ms, loops:1, threads:4}        | ... |
| ... | tiflash_task:{...}, vector_idx:{                       | ... |
|     |   load:{total:68ms,from_s3:1,from_disk:0,from_cache:0},|     |
|     |   search:{total:0ms,visited_nodes:2,discarded_nodes:0},|     |
|     |   read:{vec_total:0ms,others_total:0ms}},...}          |     |
+-----+--------------------------------------------------------+-----+

以下为一些重要字段的解释：

  • vector_index.load.total：加载索引的总时长。该字段的值可能会超过查询实际耗时，因为 TiDB 可能会并行加载多个向量索引。
  • vector_index.load.from_s3：从 S3 加载的索引数量。
  • vector_index.load.from_disk：从磁盘加载的索引数量。这些索引之前已经从 S3 下载到磁盘上。
  • vector_index.load.from_cache：从缓存中加载的索引数量。这些索引之前已经从 S3 下载并存储在缓存中。
  • vector_index.search.total：在索引中搜索的总时长。如果该时间存在较大的延迟，通常意味着该索引为冷索引（以前从未被访问过，或很久以前被访问过），因此在索引中搜索时会产生较多的 I/O 操作。该字段的值可能会超过查询实际耗时，因为 TiDB 可能会并行搜索多个向量索引。
  • vector_index.search.discarded_nodes：在搜索过程中已访问但被丢弃的向量行数。这些被丢弃的行不会包含在搜索结果中。如果该字段的值较大，通常表示表中有很多由于 UPDATE 或 DELETE 操作导致的数据过时的行。

关于执行信息输出的更多信息，请参阅 EXPLAIN、EXPLAIN ANALYZE，以及使用 EXPLAIN 解读执行计划。

另请参阅

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