向量数据库查询 衡量向量之间的相似度

，向量相似度检索有着广泛的应用，如图像识别、语音识别、垃圾邮件过滤等。向量相似度的衡量通常依赖于特定的距离度量方法。这些方法能够量化向量之间的相似程度，为检索提供了数学基础。在实现向量相似度检索时，有多种结构，将向量拆分为多段，利用SQL查询进行相似度检索。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，向量相似度检索也得到了进一步的提升。向量相似度检索（vectorsimilaritysearch）是一种在向量空间中进行相似性搜索的技术。其核心在于通过计算向量之间的相似度来找到与目标向量相似的向量。在图像、视频、文本、音频等领域常用的方法。穷举搜索是一种简单直接的方法，但时间复杂度较高，只适用于数据量较少的情况。为了提高效率，人们还发展出了基于树结构的搜索方法。此外，基于数据库的搜索方法也广泛应用，例如通过巧妙构造数据库表

，向量相似度检索有着广泛的应用，如图像识别、语音识别、垃圾邮件过滤等。向量相似度的衡量通常依赖于特定的距离度量方法。这些方法能够量化向量之间的相似程度，为检索提供了数学基础。在实现向量相似度检索时，有多种结构，将向量拆分为多段，利用SQL查询进行相似度检索。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，向量相似度检索也得到了进一步的提升。向量相似度检索（vectorsimilaritysearch）是一种在向量空间中进行相似性搜索的技术。其核心在于通过计算向量之间的相似度来找到与目标向量相似的向量。在图像、视频、文本、音频等领域常用的方法。穷举搜索是一种简单直接的方法，但时间复杂度较高，只适用于数据量较少的情况。为了提高效率，人们还发展出了基于树结构的搜索方法。此外，基于数据库的搜索方法也广泛应用，例如通过巧妙构造数据库表

进行划分和组织，以提高查询效率。计算相似度：在进行相似度查询时，首先需要计算查询向量与数据库中所有向量之间的相似度。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。查询结果排序：将计算得到的相似度结果向量数据库（Vectordatabase）是用于存储和处理向量数据的数据库。相似度查询是向量数据库的一种基本操作，用于寻找与给定向量相似的向量。在向量数据库中，每个向量都被表示为一个多维向量，其中每个维度对应于向量的一个特征。相似度查询的目标是找到与查询向量在特征空间中接近的向量。相似度查询的过程通常包括以下步骤：插入向量：将待查询的向量插入向量数据库中。这可以通过将向量直接存储在数据库中，或者通过将向量哈希为索引键值对的形式存储在数据库中实现。建立索引：为了加速相似度查询，可以使用索引结构对向量数据库进行建立索引。常见的索引结构包括KD树、球树和B树等。索引结构可以根据向量的特征值将数据按照相似度大小进行排序，以确定与查询向量相似的向量。相似度查询可以通过利用索引结构和高效的相似度计算算法进行加速，从而提高查询效率和准确性。同时，向量数据库还可以通过增量更新和删除操作来维护数据库的

，向量相似度检索有着广泛的应用，如图像识别、语音识别、垃圾邮件过滤等。向量相似度的衡量通常依赖于特定的距离度量方法。这些方法能够量化向量之间的相似程度，为检索提供了数学基础。在实现向量相似度检索时，有多种结构，将向量拆分为多段，利用SQL查询进行相似度检索。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，向量相似度检索也得到了进一步的提升。向量相似度检索（vectorsimilaritysearch）是一种在向量空间中进行相似性搜索的技术。其核心在于通过计算向量之间的相似度来找到与目标向量相似的向量。在图像、视频、文本、音频等领域常用的方法。穷举搜索是一种简单直接的方法，但时间复杂度较高，只适用于数据量较少的情况。为了提高效率，人们还发展出了基于树结构的搜索方法。此外，基于数据库的搜索方法也广泛应用，例如通过巧妙构造数据库表

，向量相似度检索有着广泛的应用，如图像识别、语音识别、垃圾邮件过滤等。向量相似度的衡量通常依赖于特定的距离度量方法。这些方法能够量化向量之间的相似程度，为检索提供了数学基础。在实现向量相似度检索时，有多种结构，将向量拆分为多段，利用SQL查询进行相似度检索。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，向量相似度检索也得到了进一步的提升。向量相似度检索（vectorsimilaritysearch）是一种在向量空间中进行相似性搜索的技术。其核心在于通过计算向量之间的相似度来找到与目标向量相似的向量。在图像、视频、文本、音频等领域常用的方法。穷举搜索是一种简单直接的方法，但时间复杂度较高，只适用于数据量较少的情况。为了提高效率，人们还发展出了基于树结构的搜索方法。此外，基于数据库的搜索方法也广泛应用，例如通过巧妙构造数据库表

，向量相似度检索有着广泛的应用，如图像识别、语音识别、垃圾邮件过滤等。向量相似度的衡量通常依赖于特定的距离度量方法。这些方法能够量化向量之间的相似程度，为检索提供了数学基础。在实现向量相似度检索时，有多种结构，将向量拆分为多段，利用SQL查询进行相似度检索。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，向量相似度检索也得到了进一步的提升。向量相似度检索（vectorsimilaritysearch）是一种在向量空间中进行相似性搜索的技术。其核心在于通过计算向量之间的相似度来找到与目标向量相似的向量。在图像、视频、文本、音频等领域常用的方法。穷举搜索是一种简单直接的方法，但时间复杂度较高，只适用于数据量较少的情况。为了提高效率，人们还发展出了基于树结构的搜索方法。此外，基于数据库的搜索方法也广泛应用，例如通过巧妙构造数据库表

进行划分和组织，以提高查询效率。计算相似度：在进行相似度查询时，首先需要计算查询向量与数据库中所有向量之间的相似度。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。查询结果排序：将计算得到的相似度结果向量数据库（Vectordatabase）是用于存储和处理向量数据的数据库。相似度查询是向量数据库的一种基本操作，用于寻找与给定向量相似的向量。在向量数据库中，每个向量都被表示为一个多维向量，其中每个维度对应于向量的一个特征。相似度查询的目标是找到与查询向量在特征空间中接近的向量。相似度查询的过程通常包括以下步骤：插入向量：将待查询的向量插入向量数据库中。这可以通过将向量直接存储在数据库中，或者通过将向量哈希为索引键值对的形式存储在数据库中实现。建立索引：为了加速相似度查询，可以使用索引结构对向量数据库进行建立索引。常见的索引结构包括KD树、球树和B树等。索引结构可以根据向量的特征值将数据按照相似度大小进行排序，以确定与查询向量相似的向量。相似度查询可以通过利用索引结构和高效的相似度计算算法进行加速，从而提高查询效率和准确性。同时，向量数据库还可以通过增量更新和删除操作来维护数据库的

进行划分和组织，以提高查询效率。计算相似度：在进行相似度查询时，首先需要计算查询向量与数据库中所有向量之间的相似度。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。查询结果排序：将计算得到的相似度结果向量数据库（Vectordatabase）是用于存储和处理向量数据的数据库。相似度查询是向量数据库的一种基本操作，用于寻找与给定向量相似的向量。在向量数据库中，每个向量都被表示为一个多维向量，其中每个维度对应于向量的一个特征。相似度查询的目标是找到与查询向量在特征空间中接近的向量。相似度查询的过程通常包括以下步骤：插入向量：将待查询的向量插入向量数据库中。这可以通过将向量直接存储在数据库中，或者通过将向量哈希为索引键值对的形式存储在数据库中实现。建立索引：为了加速相似度查询，可以使用索引结构对向量数据库进行建立索引。常见的索引结构包括KD树、球树和B树等。索引结构可以根据向量的特征值将数据按照相似度大小进行排序，以确定与查询向量相似的向量。相似度查询可以通过利用索引结构和高效的相似度计算算法进行加速，从而提高查询效率和准确性。同时，向量数据库还可以通过增量更新和删除操作来维护数据库的

进行划分和组织，以提高查询效率。计算相似度：在进行相似度查询时，首先需要计算查询向量与数据库中所有向量之间的相似度。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。查询结果排序：将计算得到的相似度结果向量数据库（Vectordatabase）是用于存储和处理向量数据的数据库。相似度查询是向量数据库的一种基本操作，用于寻找与给定向量相似的向量。在向量数据库中，每个向量都被表示为一个多维向量，其中每个维度对应于向量的一个特征。相似度查询的目标是找到与查询向量在特征空间中接近的向量。相似度查询的过程通常包括以下步骤：插入向量：将待查询的向量插入向量数据库中。这可以通过将向量直接存储在数据库中，或者通过将向量哈希为索引键值对的形式存储在数据库中实现。建立索引：为了加速相似度查询，可以使用索引结构对向量数据库进行建立索引。常见的索引结构包括KD树、球树和B树等。索引结构可以根据向量的特征值将数据按照相似度大小进行排序，以确定与查询向量相似的向量。相似度查询可以通过利用索引结构和高效的相似度计算算法进行加速，从而提高查询效率和准确性。同时，向量数据库还可以通过增量更新和删除操作来维护数据库的

，向量相似度检索有着广泛的应用，如图像识别、语音识别、垃圾邮件过滤等。向量相似度的衡量通常依赖于特定的距离度量方法。这些方法能够量化向量之间的相似程度，为检索提供了数学基础。在实现向量相似度检索时，有多种结构，将向量拆分为多段，利用SQL查询进行相似度检索。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，向量相似度检索也得到了进一步的提升。向量相似度检索（vectorsimilaritysearch）是一种在向量空间中进行相似性搜索的技术。其核心在于通过计算向量之间的相似度来找到与目标向量相似的向量。在图像、视频、文本、音频等领域常用的方法。穷举搜索是一种简单直接的方法，但时间复杂度较高，只适用于数据量较少的情况。为了提高效率，人们还发展出了基于树结构的搜索方法。此外，基于数据库的搜索方法也广泛应用，例如通过巧妙构造数据库表

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：