openGauss-DataVec支持的向量索引算法小知识

​​DataVecDataVec 是一个基于openGauss的向量扩展，专注于数据向量转换和机器学习数据预处理，可以简化将原始数据（如文本、图像、音频、视频等）转换为适合深度学习模型输入的向量格式的过程。支持的向量索引算法包括IVFFLAT、HNSW和IVFPQ​​，而​​KD-Tree不在支持列表中​​。

 ​​支持的索引算法​​

1. ​​IVFFLAT（倒排文件平面量化索引）​​
   • ​​原理​​：通过K-means聚类将数据划分为多个子空间（簇），检索时仅搜索与查询向量最相关的少数簇（通过nprobe参数控制），大幅减少计算量。支持精确距离计算，适用于中等规模数据集。
   • ​​DataVec应用​​：创建索引时需显式指定距离计算操作符（如vector_l2_ops），例如：

     CREATE INDEX ON items USING ivfflat (val vector_l2_ops) WITH (lists=100);
     ``` 。
     

2. ​​HNSW（分层可导航小世界图索引）​​
   • ​​原理​​：构建多层图结构，上层为稀疏全局连接，下层为稠密局部连接。搜索从顶层开始逐步向下层细化，实现高效近似最近邻检索。支持动态插入和实时更新，适合高并发场景。
   • ​​DataVec应用​​：支持混合操作符（如vector_cosine_ops），并可启用PQ量化压缩（enable_pq=on）：

     CREATE INDEX ON items USING hnsw (val vector_cosine_ops) WITH (m=16, ef_construction=200);
     ``` 。
     

3. ​​IVFPQ（倒排文件乘积量化索引）​​
   • ​​原理​​：结合IVF分簇与乘积量化（Product Quantization, PQ），将高维向量分割为子向量并独立聚类，用质心ID组合表示原始向量，显著压缩内存占用并加速距离计算。
   • ​​DataVec应用​​：支持与HNSW结合（HNSW-PQ），例如：

     CREATE INDEX ON items USING hnsw (val vector_l2_ops) WITH (enable_pq=on, pq_m=2000);
     ``` 。

​​它不支持的索引算法​​

• ​​KD-Tree​​
  在搜索结果中未提及DataVec支持KD-Tree索引。KD-Tree通常适用于低维空间精确检索，而DataVec专注于高维向量的近似最近邻搜索（ANN），其优化方向（如分簇、图结构、量化压缩）与KD-Tree的设计目标不匹配。

​​索引特性对比​​

总结一下下​​：
​DataVec通过多种索引算法适配不同业务场景，结合鲲鹏指令集加速和量化压缩技术，显著提升向量检索效率。