数据库向量化是指通过将数据处理操作转换为矢量操作、提高数据处理效率、减少处理时间。其中,矢量操作是指同时对多个数据进行操作,而不是逐个数据进行处理。这种方法大幅度提升了数据处理的速度。数据库向量化的核心在于并行处理,即将单一处理任务拆分成多个小任务,并行执行,从而加快整体的处理速度。这一技术广泛应用于大数据处理和高性能
数据库的向量化 虽然StarRocks项目已经发展成为一个成熟、稳定、行业领先的MPP数据库(甚至还从CelerData推出了企业级版本),但该社区必须克服许多挑战才能实现这一目标。数据库向量化是最大的突破之一,也是最大的挑战之一。 数据库向量化的挑战 根据经验,向量化数据库要比简单地在CPU中启用SIMD指令复杂得多。这是一...
# 每次新建一个数据库都需要执行如下操作激活插件CREATE EXTENSION vector; 使用方法 # 数据库已经支持vector类型的数据了CREATE TABLE items (idbigserial PRIMARY KEY, embedding vector(3));# 添加2条向量数据INSERT INTO items (embedding) VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]');# 向量检索(基于L2距离度...
PolarDB PostgreSQL版向量化引擎在执行引擎和存储层面进行了优化,以更好地适应复杂查询的需求。 执行引擎层面 不同于行存引擎,向量化引擎利用CPU的SIMD指令来批量化处理数据,即一条CPU指令可并行处理多条数据,从而减少函数调用耗时以及Cache Miss问题。 实现完整的向量化算子。如Scan、Group By、Order By、Hash Join、Fil...
所以就需要对知识库进行向量化。 我们在知识库导入内部文档,MaxKB会对文档进行自动分段并存储在本地。 然后经过内置的向量模型对分段的内容进行向量化处理。 最后存储到PostgreSQL数据库中。 当用户提问时,也会对问题进行向量化处理,并优先从向量库中搜索相似度比较高的分段。
如前文所述,SIMD 指令会带来巨大的性能提升,数据库开发人员自然需要理解并掌握如何进行 SIMD 编程。 如上图所示,SIMD 触发向量化一般有 6 种方式,这 6 种方式自顶向下,对工程师的要求越来越高,需要手动编写的东西越来越多。 第一种是编译器自动向量化,代码不需要做特殊处理和改动,编译自动将默认的标量代码...
谓词下推在向量化执行中可减少数据处理量。聚合操作在向量化执行模型中有新的实现方式。连接操作向量化能提升多表关联查询的速度。排序操作也可通过向量化提升执行效率。向量化执行可降低数据库的I/O压力。不同数据库系统对向量化执行支持程度有差异。开源数据库也在不断引入和完善向量化执行。向量化执行需要足够的内存来存...
PGVector就是这样一款开源的向量化数据库核心组件,它通过向量化执行引擎优化数据库查询性能,为大数据分析和人工智能应用提供了高效的数据处理能力。 一、设计原理 PGVector的设计原理基于向量化查询执行。与传统的行存储和行处理不同,向量化数据库采用列存储和列处理方式,将相同类型的数据组织在一起,形成向量化的数据结构。
向量(Vector)是连接知识库和LLMs的关键媒介,未来的一切都是向量化的, 通过向量嵌入(Vector Embedding)来实现一切对象的向量化表示,而向量嵌入、向量计算与大模型一起构建智能应用的技术 向量(Vector)的存储和搜索是向量数据库的基本功能,也是构建智能应用的关键技术 ...
pgvector是一款开源的向量搜索引擎,除了具备所有Postgres数据库的特性外,最主要的特点是能在Postgres数据库存储和检索向量数据,支持向量的精确检索和模糊检索。向量格式除了传统embedding模型的单精度浮点数外,还支持半精度浮点数,二元向量或者稀疏向量。 安装