乔纳森·卡茨：pgvector的分布式查询
💡
原文英文，约3300词，阅读约需12分钟。
📝
内容提要
本文讨论了如何使用pgvector在PostgreSQL中运行分布式查询。它探讨了使用分区和外部数据包装器将数据分割和分布到多个实例的方法。文章提供了示例和测试来证明分布式pgvector查询的可行性和性能。文章得出结论，当单个实例不足时，将工作负载分布到多个数据库可以是可扩展的解决方案。然而，在简化和扩展pgvector跨多个可写实例方面仍有改进空间。
🎯
关键要点
-
pgvector在PostgreSQL中的分布式查询可以通过分区和外部数据包装器实现。
-
查询向量数据的性能通常受内存限制，保持更多数据在内存中可以加快查询速度。
-
当单个实例无法容纳整个向量数据集时，可以考虑创建多节点系统以运行分布式查询。
-
PostgreSQL支持三种分区类型：范围分区、列表分区和哈希分区，适用于不同的数据分割需求。
-
使用pgvector时，可以在每个分区上构建单独的索引，以实现查询的预过滤。
-
外部数据包装器（FDWs）允许从SQL中处理远程数据源，postgres_fdw是用于PostgreSQL数据库间的FDW。
-
通过结合分区和postgres_fdw，可以在多个实例上运行pgvector查询。
-
实验中设置了三个实例，其中两个用于处理数据，一个用于发送数据。
-
测试分布式pgvector查询的可行性和性能，结果显示可以成功运行分布式查询。
-
在分布式查询中，虽然可以提高召回率，但查询性能可能受到网络延迟的影响。
-
在内存受限的情况下，分布式查询的性能与单节点查询的性能差异可能会减小。
-
分布工作负载到多个数据库可以是扩展的解决方案，但在简化和扩展pgvector方面仍有改进空间。
➡️
