向量函数与运算符
本文档列出了可用于向量数据类型的函数与运算符。
向量函数
以下函数专为 向量数据类型 设计。
向量距离函数:
函数名 | 描述 | 向量索引 支持 |
---|---|---|
VEC_L2_DISTANCE | 计算两个向量之间的 L2 距离(欧氏距离) | 是 |
VEC_COSINE_DISTANCE | 计算两个向量之间的余弦距离 | 是 |
VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT | 计算两个向量内积的相反数 | 否 |
VEC_L1_DISTANCE | 计算两个向量之间的 L1 距离(曼哈顿距离) | 否 |
其他向量函数:
函数名 | 描述 |
---|---|
VEC_DIMS | 返回向量的维度 |
VEC_L2_NORM | 计算向量的 L2 范数(欧氏范数) |
VEC_FROM_TEXT | 将字符串转换为向量 |
VEC_AS_TEXT | 将向量转换为字符串 |
扩展的内置函数与运算符
以下内置函数与运算符已扩展以支持对 向量数据类型 的操作。
算术运算符:
名称 | 描述 |
---|---|
+ | 向量按元素加法运算符 |
- | 向量按元素减法运算符 |
关于向量算术的更多信息,参见 向量数据类型 | 算术运算。
聚合(GROUP BY)函数:
名称 | 描述 |
---|---|
COUNT() | 返回结果行数的计数 |
COUNT(DISTINCT) | 返回不同值的计数 |
MAX() | 返回最大值 |
MIN() | 返回最小值 |
比较函数与运算符:
名称 | 描述 |
---|---|
BETWEEN ... AND ... | 检查值是否在某个范围内 |
COALESCE() | 返回第一个非 NULL 的参数 |
= | 等于运算符 |
<=> | NULL 安全等于运算符 |
> | 大于运算符 |
>= | 大于等于运算符 |
GREATEST() | 返回最大参数 |
IN() | 检查值是否在某个集合中 |
IS NULL | 判断值是否为 NULL |
ISNULL() | 判断参数是否为 NULL |
LEAST() | 返回最小参数 |
< | 小于运算符 |
<= | 小于等于运算符 |
NOT BETWEEN ... AND ... | 检查值是否不在某个范围内 |
!= , <> | 不等于运算符 |
NOT IN() | 检查值是否不在某个集合中 |
关于向量如何进行比较的更多信息,参见 向量数据类型 | 比较。
流程控制函数:
名称 | 描述 |
---|---|
CASE | CASE 运算符 |
IF() | IF/ELSE 结构 |
IFNULL() | NULL IF/ELSE 结构 |
NULLIF() | 如果 expr1 = expr2 则返回 NULL |
类型转换函数:
名称 | 描述 |
---|---|
CAST() | 将值转换为字符串或向量 |
CONVERT() | 将值转换为字符串 |
关于如何使用 CAST()
的更多信息,参见 向量数据类型 | 类型转换。
完整参考
VEC_L2_DISTANCE
VEC_L2_DISTANCE(vector1, vector2)
使用以下公式计算两个向量之间的 L2 距离(欧氏距离):
两个向量必须具有相同的维度,否则会返回错误。
示例:
SELECT VEC_L2_DISTANCE('[0, 3]', '[4, 0]');
+-------------------------------------+
| VEC_L2_DISTANCE('[0, 3]', '[4, 0]') |
+-------------------------------------+
| 5 |
+-------------------------------------+
VEC_COSINE_DISTANCE
VEC_COSINE_DISTANCE(vector1, vector2)
使用以下公式计算两个向量之间的 余弦距离:
两个向量必须具有相同的维度,否则会返回错误。
对于来自 OpenAI 的嵌入,建议使用此函数。
示例:
SELECT VEC_COSINE_DISTANCE('[1, 1]', '[-1, -1]');
+-------------------------------------------+
| VEC_COSINE_DISTANCE('[1, 1]', '[-1, -1]') |
+-------------------------------------------+
| 2 |
+-------------------------------------------+
VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT
VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT(vector1, vector2)
使用以下公式,通过计算两个向量 内积 的相反数来计算距离:
两个向量必须具有相同的维度,否则会返回错误。
示例:
SELECT VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT('[1, 2]', '[3, 4]');
+------------------------------------------------+
| VEC_NEGATIVE_INNER_PRODUCT('[1, 2]', '[3, 4]') |
+------------------------------------------------+
| -11 |
+------------------------------------------------+
VEC_L1_DISTANCE
VEC_L1_DISTANCE(vector1, vector2)
使用以下公式计算两个向量之间的 L1 距离(曼哈顿距离):
两个向量必须具有相同的维度,否则会返回错误。
示例:
SELECT VEC_L1_DISTANCE('[0, 0]', '[3, 4]');
+-------------------------------------+
| VEC_L1_DISTANCE('[0, 0]', '[3, 4]') |
+-------------------------------------+
| 7 |
+-------------------------------------+
VEC_DIMS
VEC_DIMS(vector)
返回向量的维度。
示例:
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)
使用以下公式计算向量的 L2 范数(欧氏范数):
示例:
SELECT VEC_L2_NORM('[3, 4]');
+-----------------------+
| VEC_L2_NORM('[3, 4]') |
+-----------------------+
| 5 |
+-----------------------+
VEC_FROM_TEXT
VEC_FROM_TEXT(string)
将字符串转换为向量。在许多场景下,此转换会被隐式执行,例如向 VECTOR
数据类型的列插入数据时。然而,在某些表达式中(如向量的算术运算),如果不支持隐式转换,则需要显式调用此函数。
示例:
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)
将向量转换为字符串。
示例:
SELECT VEC_AS_TEXT('[1.000, 2.5]');
+-----------------------------+
| VEC_AS_TEXT('[1.000, 2.5]') |
+-----------------------------+
| [1,2.5] |
+-----------------------------+
MySQL 兼容性
向量函数以及内置函数和运算符在向量数据类型上的扩展用法为 TiDB 特有,MySQL 不支持。