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Postgres开发者的向量索引权衡指南
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原文英文，约3300词，阅读约需12分钟。
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内容提要
本文讨论了Postgres中的向量搜索及其索引设计，强调在不同工作负载下选择合适索引的重要性。介绍了HNSW、IVFFlat和DiskANN等算法，并分析了它们在内存、召回率和写入成本等方面的权衡。建议根据实际数据和查询模式进行基准测试，以优化检索质量和性能。
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关键要点
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Postgres中的向量搜索开始时简单，但随着工作负载的增加，索引设计变得复杂。
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选择合适的索引需要考虑内存、召回率、写入成本和过滤器选择性等约束。
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精确的k近邻搜索提供完美的召回率，但在数据量大时成本高，近似最近邻搜索（ANN）通过组织向量来降低查询延迟。
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HNSW适合内存中的高召回率，IVFFlat适合写入敏感的工作负载，而DiskANN适合无法完全放入内存的大型数据集。
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pgvector为Postgres添加了原生向量列类型，支持HNSW和IVFFlat索引。
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pgvectorscale解决了索引超出内存的问题，通过StreamingDiskANN保持压缩表示在内存中以指导搜索。
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结合向量搜索和BM25关键词搜索可以提高检索质量，适用于许多应用场景。
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选择索引时应根据实际数据和查询模式进行基准测试，以优化检索质量和性能。
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