一文带你了解 Oracle 23ai 新特性 Vector 的基础用法

Oracle Database 23ai 来了，虽然目前只是云上可商用，但是 OP 有 FREE 版本可以进行开发。

本文将介绍 Oracle 23ai 的新特性之一： AI 向量搜索，的部分内容。

向量数据类型

23ai 新增向量数据类型，可以用于表示一系列的数值，这些数值可以代表不同的含义，比如在几何学中代表点的坐标，在机器学习中代表特征向量等。

示例：

创建一张订单表，并使用 VECTOR 字段类型。

-- vector data type
CREATE TABLE orders 
(order_id INT, order_vector VECTOR);

查看表定义：

SQL> select dbms_metadata.get_ddl('TABLE','ORDERS');

DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE','ORDERS')
--------------------------------------------------------------------------------

  CREATE TABLE "SYS"."ORDERS"
   (    "ORDER_ID" NUMBER(*,0),
        "ORDER_VECTOR" VE

这里被截断了，换个窗口查看。

插入数据：

insert into orders values (1, '[1, 2]'), (2, '[2, 2]'), (3, '[3, 3]');

查看数据：

SELECT * FROM ORDERS;

SQL> SELECT * FROM ORDERS;

   ORDER_ID ORDER_VECTOR
___________ ______________________ 
          1 [1.0E+000,2.0E+000]    
          2 [2.0E+000,2.0E+000]    
          3 [3.0E+000,3.0E+000]    

向量内存池

向量内存池(Vector Memory Pool) 是在 SGA 中分配的内存，用于存储 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 向量索引和所有相关的元数据。它还用于加速倒置平面文件(IVF)索引的创建以及对具有IVF索引的基表的DML操作。

可以通过如下命令修改向量内存池的大小。

ALTER SYSTEM SET vector_memory_size=1G SCOPE=SPFILE;

show parameter vector_memory_size;

VECTOR_MEMORY_POOL 用于监视 向量内存池 的使用情况。

select CON_ID, POOL, ALLOC_BYTES/1024/1024 as ALLOC_BYTES_MB, 
USED_BYTES/1024/1024 as USED_BYTES_MB
from V$VECTOR_MEMORY_POOL order by 1,2;

此外，启动数据库实例时，也可以看到向量内存区域的大小。

SQL> startup;
ORACLE instance started.
...
Vector Memory Area       1073741824 bytes

向量索引

向量索引是一类专门的索引数据结构，旨在使用高维向量加速相似度搜索。使用诸如聚集、分区和邻居图之类的技术来对表示相似项的向量进行分组，这大大减少了搜索空间，从而使搜索过程非常高效。

Oracle AI 向量搜索支持以下几种基于近似最近邻(ANN)搜索的向量索引方法:

• 内存中的邻居图向量索引 (In-Memory Neighbor Graph Vector Index)
• 邻居分区矢量索引 (Neighbor Partition Vector Index)

两者语法也有所区别：

-- INMEMORY NEIGHBOR GRAPH
CREATE VECTOR INDEX vector_index_name 
ON table_name ( vector_column )
[ GLOBAL ] ORGANIZATION INMEMORY NEIGHBOR GRAPH
[ WITH ] [ DISTANCE metric name ]
[ WITH TARGET ACCURACY percentage_value ]
[ PARAMETERS ( TYPE             
{ HNSW , { NEIGHBORS max_closest_vectors_connected 
  |  M max_closest_vectors_connected }         
  ,  EFCONSTRUCTION max_candidates_to_consider  
  |
  IVF , { NEIGHBOR PARTITIONS number_of_partitions 
  | SAMPLE_PER_PARTITION number_of_samples
  | MIN_VECTORS_PER_PARTITION min_number_of_vectors_per_partition }
}]
[ PARALLEL degree_of_parallelism ]


-- NEIGHBOR PARTITIONS
CREATE VECTOR INDEX <vector index name>
ON <table name> ( <vector column> )
[GLOBAL] ORGANIZATION NEIGHBOR PARTITIONS
[WITH] [DISTANCE <metric name>]
[WITH TARGET ACCURACY <percentage value> 
[PARAMETERS ( TYPE IVF, { NEIGHBOR PARTITIONS <number of partitions> | SAMPLE_PER_PARTITION
    <number of samples> | MIN_VECTORS_PER_PARTITION <minimum number of vectors per partition>
})]]
[PARALLEL <degree of parallelism>];

示例：

在 ORDER 表的向量字段上创建索引。

CREATE VECTOR INDEX VIDX_ORDERS_1
ON orders ( order_vector )
ORGANIZATION INMEMORY NEIGHBOR GRAPH;

查看向量索引

Oracle Database 23ai 新增 Vector 系统视图，用于查看索引。

示例：

查看上面创建的索引 VIDX_ORDERS_1

SELECT IDX_NAME, IDX_PARAMS FROM VECSYS.VECTOR$INDEX;

关于向量的参数

23ai 中新增 3 个向量相关参数，分别是：

• vector_memory_size

初始化参数 VECTOR_MEMORY_SIZE 指定向量池的当前大小（在 CDB 级别）或 PDB 允许的最大向量池使用量（在 PDB 级别）。

• vector_index_neighbor_graph_reload

初始化参数 VECTOR_INDEX_NEIGHBOR_GRAPH_RELOAD 会在实例重启后通过后台任务自动逐一加载 HNSW 索引。

• vector_query_capture

初始化参数 VECTOR_QUERY_CAPTURE 用于启用和禁用查询向量的捕获。

总结

关于 23ai 中 AI Vector Search 的基础知识，先介绍到这里，希望对你有所帮助。

往期回顾

• Oracle 数据库全面升级为 23ai
• MySQL 8.4.0 LTS 发布 (MySQL 第一个长期支持版本)

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