Linguagem de definição de dados (LDD) do Cloud SQL

Esta página define a sintaxe das extensões do Cloud SQL para as declarações de linguagem de definição de dados (LDD) do MySQL.

Extratos VECTOR

Esta secção tem informações sobre VECTOR declarações.

CREATE VECTOR INDEX

Cria um índice vetorial.

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

Parâmetros

  • USING SCANN: obrigatório. O tipo de índice a usar ao criar o índice de vetores. Este algoritmo cria um índice ScaNN. SCANN é o único valor suportado. Não pode modificar este parâmetro.
  • QUANTIZER: opcional. Este parâmetro mapeia um vetor de alta dimensão para uma representação comprimida. SQ8 é o único valor suportado. Não pode modificar este parâmetro.
  • NUM_LEAVES: opcional. Especifica o número de partições (folhas) a criar. Só altere esta definição da predefinição se tiver uma boa compreensão da pesquisa de ANN e do seu conjunto de dados. O número especificado não pode ser superior ao número de incorporações na tabela base.
  • DISTANCE_MEASURE: obrigatório. Uma fórmula matemática que calcula a semelhança de dois vetores. Tem de definir a mesma medida de distância neste parâmetro que a distância nas opções de pesquisa approx_distance. Os laterais suportados são:
    • L2_SQUARED
    • COSINE
    • DOT_PRODUCT

Exemplo

O exemplo seguinte mostra como criar um índice vetorial na tabelatable_name

CREATE
  VECTOR INDEX index1
ON table_name(vector_column_name)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;

ALTER TABLE

Adiciona um índice vetorial a uma tabela existente. As pesquisas vetoriais requerem SCANN como opção de índice e o tipo de quantização tem de ser 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

Parâmetros

  • USING SCANN: obrigatório. O tipo de índice a usar ao criar o índice de vetores. Este algoritmo cria um índice ScaNN. SCANN é o único valor suportado. Não pode modificar este parâmetro.
  • QUANTIZER: opcional. Este parâmetro mapeia um vetor de alta dimensão para uma representação comprimida. SQ8 é o único valor suportado. Não pode modificar este parâmetro.
  • NUM_LEAVES: opcional. Especifica o número de partições (folhas) a criar. Só altere esta definição da predefinição se tiver uma boa compreensão da pesquisa de ANN e do seu conjunto de dados. O número especificado não pode ser superior ao número de incorporações na tabela base.
  • DISTANCE_MEASURE: obrigatório. Uma fórmula matemática que calcula a semelhança de dois vetores. Tem de definir a mesma medida de distância neste parâmetro que a distância nas opções de pesquisa approx_distance. Os laterais suportados são:
    • L2_SQUARED
    • COSINE
    • DOT_PRODUCT

Exemplo

O exemplo seguinte mostra como adicionar um índice vetorial na tabela t1.

ALTER TABLE t1 ADD VECTOR INDEX index1(j)
USING SCANN QUANTIZER = SQ8 DISTANCE_MEASURE = l2_squared;

O que se segue?