Vector Data Types
向量是浮点数的序列，例如 [0.3, 0.5, -0.1, ...]。TiDB 提供了专门优化的 Vector 数据类型，旨在高效存储和查询广泛应用于 AI 领域的向量嵌入。
目前可用的 Vector 数据类型如下：
VECTOR：任意维度的单精度浮点数序列。VECTOR(D)：固定维度D的单精度浮点数序列。
使用向量数据类型相较于 JSON 类型具有以下优势：
- 向量索引支持：可以构建 向量搜索索引 来加快向量搜索速度。
- 维度强制：可以指定维度，禁止插入不同维度的向量。
- 优化存储格式：向量数据类型针对向量数据进行了优化，提供比
JSON类型更好的空间效率和性能。
语法
你可以使用以下语法的字符串来表示一个 Vector 值：
'[<float>, <float>, ...]'
示例：
CREATE TABLE vector_table (
id INT PRIMARY KEY,
embedding VECTOR(3)
);
INSERT INTO vector_table VALUES (1, '[0.3, 0.5, -0.1]');
INSERT INTO vector_table VALUES (2, NULL);
插入格式不正确的向量值会导致错误：
[tidb]> INSERT INTO vector_table VALUES (3, '[5, ]');
ERROR 1105 (HY000): Invalid vector text: [5, ]
在以下示例中，由于在创建表时对 embedding 列强制维度为 3，插入不同维度的向量会导致错误：
[tidb]> INSERT INTO vector_table VALUES (4, '[0.3, 0.5]');
ERROR 1105 (HY000): vector has 2 dimensions, does not fit VECTOR(3)
关于向量数据类型的函数和操作符，请参见 Vector Functions and Operators。
关于构建和使用向量搜索索引的更多信息，请参见 Vector Search Index。
存储不同维度的向量
你可以通过省略 VECTOR 类型中的维度参数，在同一列中存储不同维度的向量：
CREATE TABLE vector_table (
id INT PRIMARY KEY,
embedding VECTOR
);
INSERT INTO vector_table VALUES (1, '[0.3, 0.5, -0.1]'); -- 3 维向量，OK
INSERT INTO vector_table VALUES (2, '[0.3, 0.5]'); -- 2 维向量，OK
但请注意，不能为此列构建 向量搜索索引，因为只能在维度相同的向量之间计算距离。
比较
你可以使用 comparison operators（如 =, !=, <, >, <=, 和 >=）对向量数据类型进行比较。关于向量数据类型的完整比较操作符和函数列表，请参见 Vector Functions and Operators。
向量数据类型的比较是逐元素数值比较。例如：
[1] < [12][1,2,3] < [1,2,5][1,2,3] = [1,2,3][2,2,3] > [1,2,3]
不同维度的两个向量采用字典序比较，规则如下：
- 从第一个元素开始逐个元素比较，每个元素按数值比较。
- 第一个不匹配的元素决定哪个向量在字典序上 更小 或 更大。
- 如果一个向量是另一个向量的前缀，则较短的向量在字典序上 更小。例如，
[1,2,3] < [1,2,3,0]。 - 长度相同且元素相同的两个向量在字典序上 相等。
- 空向量在字典序上 小于 任何非空向量。例如，
[] < [1]。 - 两个空向量在字典序上 相等。
在比较向量常量时，建议先进行 显式类型转换，避免基于字符串值的比较：
-- 由于给定的是字符串，TiDB 会比较字符串：
[tidb]> SELECT '[12.0]' < '[4.0]';
+--------------------+
| '[12.0]' < '[4.0]' |
+--------------------+
| 1 |
+--------------------+
1 row in set (0.01 sec)
-- 显式转换为向量后按向量比较：
[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[12.0]') < VEC_FROM_TEXT('[4.0]');
+--------------------------------------------------+
| VEC_FROM_TEXT('[12.0]') < VEC_FROM_TEXT('[4.0]') |
+--------------------------------------------------+
| 0 |
+--------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
算术操作
向量数据类型支持 +（加法）和 -（减法）算术操作。但不同维度的向量之间的算术运算不支持，执行会报错。
示例：
[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[4]') + VEC_FROM_TEXT('[5]');
+---------------------------------------------+
| VEC_FROM_TEXT('[4]') + VEC_FROM_TEXT('[5]') |
+---------------------------------------------+
| [9] |
+---------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[2,3,4]') - VEC_FROM_TEXT('[1,2,3]');
+-----------------------------------------------------+
| VEC_FROM_TEXT('[2,3,4]') - VEC_FROM_TEXT('[1,2,3]') |
+-----------------------------------------------------+
| [1,1,1] |
+-----------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[4]') + VEC_FROM_TEXT('[1,2,3]');
ERROR 1105 (HY000): vectors have different dimensions: 1 and 3
类型转换
Vector ⇔ String 之间的转换
使用以下函数可以在 Vector 和 String 之间进行转换：
CAST(... AS VECTOR)：字符串 ⇒ 向量CAST(... AS CHAR)：向量 ⇒ 字符串VEC_FROM_TEXT：字符串 ⇒ 向量VEC_AS_TEXT：向量 ⇒ 字符串
为了提升易用性，如果调用只支持向量数据类型的函数（如向量相关的距离函数），你也可以直接传入符合格式的字符串，TiDB 会自动进行隐式类型转换。
-- VEC_DIMS 函数只接受 VECTOR 参数，因此可以直接传入字符串进行隐式转换。
[tidb]> SELECT VEC_DIMS('[0.3, 0.5, -0.1]');
+------------------------------+
| VEC_DIMS('[0.3, 0.5, -0.1]') |
+------------------------------+
| 3 |
+------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
-- 也可以显式将字符串转换为向量，再传入 VEC_DIMS：
[tidb]> SELECT VEC_DIMS(VEC_FROM_TEXT('[0.3, 0.5, -0.1]'));
+---------------------------------------------+
| VEC_DIMS(VEC_FROM_TEXT('[0.3, 0.5, -0.1]')) |
+---------------------------------------------+
| 3 |
+---------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
-- 也可以使用 CAST(... AS VECTOR) 进行显式转换：
[tidb]> SELECT VEC_DIMS(CAST('[0.3, 0.5, -0.1]' AS VECTOR));
+----------------------------------------------+
| VEC_DIMS(CAST('[0.3, 0.5, -0.1]' AS VECTOR)) |
+----------------------------------------------+
| 3 |
+----------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
在使用支持多类型的操作符或函数时，必须先显式将字符串类型转换为向量类型，然后再传入字符串，否则 TiDB 不会进行隐式转换。例如，在进行比较操作前，必须显式将字符串转换为向量，否则会按字符串值进行比较，而非数值向量。
-- 由于给定的是字符串，TiDB 会比较字符串：
[tidb]> SELECT '[12.0]' < '[4.0]';
+--------------------+
| '[12.0]' < '[4.0]' |
+--------------------+
| 1 |
+--------------------+
1 row in set (0.01 sec)
-- 显式转换为向量后按向量比较：
[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[12.0]') < VEC_FROM_TEXT('[4.0]');
+--------------------------------------------------+
| VEC_FROM_TEXT('[12.0]') < VEC_FROM_TEXT('[4.0]') |
+--------------------------------------------------+
| 0 |
+--------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
你也可以显式将向量转换为字符串，例如使用 VEC_AS_TEXT() 函数：
-- 字符串先隐式转换为向量，然后再显式转换为字符串，返回标准格式的字符串：
[tidb]> SELECT VEC_AS_TEXT('[0.3, 0.5, -0.1]');
+--------------------------------------+
| VEC_AS_TEXT('[0.3, 0.5, -0.1]') |
+--------------------------------------+
| [0.3,0.5,-0.1] |
+--------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
关于其他的类型转换函数，请参见 Vector Functions and Operators。
Vector ⇔ 其他数据类型之间的转换
目前，不支持直接在 Vector 和其他数据类型（如 JSON）之间进行转换。可以在 SQL 语句中使用 String 作为中间类型进行转换。
注意，存储在表中的向量数据类型列不能通过 ALTER TABLE ... MODIFY COLUMN ... 转换为其他数据类型。
限制
关于向量数据类型的限制，请参见 Vector search limitations 和 Vector index restrictions。
MySQL 兼容性
向量数据类型为 TiDB 特有，不支持在 MySQL 中使用。