Halaman ini menentukan sintaksis untuk ekstensi Cloud SQL ke pernyataan bahasa definisi data (DDL) MySQL.
Pernyataan VECTOR
Bagian ini memiliki informasi tentang pernyataan VECTOR
.
BUAT INDEKS VEKTOR
Membuat indeks vektor.
CREATE VECTOR INDEX index_name
[opt_index_type]
ON table_name (column_name)
[index_options]
where opt_index_type is:
| USING SCANN
where index_option is :
USING SCANN
| [QUANTIZER=SQ8]
| [NUM_LEAVES=int_value]
| DISTANCE_MEASURE=L2_SQUARED|DOT_PRODUCT|COSINE
Parameter
USING SCANN
: wajib diisi. Jenis indeks yang akan digunakan saat membuat indeks vektor. Algoritma ini membuat indeks ScaNN.SCANN
adalah satu-satunya nilai yang didukung. Anda tidak dapat mengubah parameter ini.QUANTIZER
: opsional. Parameter ini memetakan vektor berdimensi tinggi ke representasi yang dikompresi.SQ8
adalah satu-satunya nilai yang didukung. Anda tidak dapat mengubah parameter ini.NUM_LEAVES
: opsional. Menentukan jumlah partisi (daun) yang akan dibuat. Ubah setelan ini dari setelan defaultnya hanya jika Anda memiliki pemahaman yang baik tentang penelusuran ANN dan set data Anda. Jumlah yang ditentukan tidak boleh lebih besar daripada jumlah sematan dalam tabel dasar.DISTANCE_MEASURE
: wajib diisi. Formula matematika yang menghitung kemiripan dua vektor. Anda harus menetapkan ukuran jarak yang sama dalam parameter ini dengan jarak dalam opsi penelusuranapprox_distance
. Lateral yang didukung adalah:L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Contoh
Contoh berikut menunjukkan cara membuat indeks vektor pada tabel table_name
CREATE
VECTOR INDEX index1
ON table_name(vector_column_name)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
ALTER TABLE
Menambahkan indeks vektor ke tabel yang ada. Penelusuran vektor memerlukan SCANN
sebagai opsi indeks dan jenis kuantisasi harus
berupa SQ8
.
ALTER TABLE table_name
ADD VECTOR INDEX index_name(key_part)[index_option];
WHERE key_part is:{ _col_name_[(_length_)] | (_expr_) }
WHERE
index_option
is:USING
SCANN
| [QUANTIZER = SQ8]
| [NUM_LEAVES = int_value]
| DISTANCE_MEASURE
= L2_SQUARED | DOT_PRODUCT | COSINE
Parameter
USING SCANN
: wajib diisi. Jenis indeks yang akan digunakan saat membuat indeks vektor. Algoritma ini membuat indeks ScaNN.SCANN
adalah satu-satunya nilai yang didukung. Anda tidak dapat mengubah parameter ini.QUANTIZER
: opsional. Parameter ini memetakan vektor berdimensi tinggi ke representasi yang dikompresi.SQ8
adalah satu-satunya nilai yang didukung. Anda tidak dapat mengubah parameter ini.NUM_LEAVES
: opsional. Menentukan jumlah partisi (daun) yang akan dibuat. Ubah setelan ini dari setelan defaultnya hanya jika Anda memiliki pemahaman yang baik tentang penelusuran ANN dan set data Anda. Jumlah yang ditentukan tidak boleh lebih besar daripada jumlah sematan dalam tabel dasar.DISTANCE_MEASURE
: wajib diisi. Formula matematika yang menghitung kemiripan dua vektor. Anda harus menetapkan ukuran jarak yang sama dalam parameter ini dengan jarak dalam opsi penelusuranapprox_distance
. Lateral yang didukung adalah:L2_SQUARED
COSINE
DOT_PRODUCT
Contoh
Contoh berikut menunjukkan cara menambahkan indeks vektor pada tabel t1
.
ALTER TABLE t1 ADD VECTOR INDEX index1(j)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;
Langkah berikutnya
- Baca ringkasan tentang penelusuran vektor di Cloud SQL.
- Pelajari cara mengaktifkan dan menonaktifkan penyematan vektor di instance Anda.
- Pelajari cara membuat embedding vektor.
- Pelajari cara membuat indeks vektor.
- Pelajari cara melakukan penelusuran pada embedding vektor.