InfoQ
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PlanetScale 向量功能现已全面上线：MySQL 的缺失特性？
内容提要
PlanetScale宣布其向量支持功能已全面上线，允许将向量数据与MySQL关系数据存储在一起，提升查询性能和内存效率，支持推荐系统和语义搜索。新索引可处理高达16,383维的向量，并与MySQL事务性集成，确保数据一致性和恢复能力。
关键要点
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PlanetScale宣布向量支持功能全面上线，允许将向量数据与MySQL关系数据存储在一起。
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新功能提升了查询性能和内存效率，支持推荐系统和语义搜索。
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新索引可处理高达16,383维的向量，并与MySQL事务性集成，确保数据一致性和恢复能力。
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PlanetScale的向量支持能够使用大于RAM的索引，基于微软研究的SPANN和SPFresh论文实现。
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写入和查询新功能的方式与普通RDBMS相同，支持ALTER或CREATE VECTOR INDEX语句。
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向量数据的插入、更新和删除操作会立即反映在索引中，并由MySQL的binlog管理。
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PlanetScale基于Vitess构建，旨在实现MySQL的水平扩展，兼容性限制可在线查看。
延伸解读
向量支持的实际应用
PlanetScale的向量支持功能使得开发者可以在MySQL中直接处理推荐系统和语义搜索等复杂应用。这一集成不仅提高了查询性能，还简化了数据管理，避免了使用多个数据库的复杂性。
与PostgreSQL的比较
尽管PostgreSQL在向量搜索领域占据主导地位，PlanetScale通过将向量支持集成到MySQL中，提供了一个更为灵活的选择。这使得使用MySQL的开发者能够在不改变现有架构的情况下，享受向量搜索的优势。
事务性与数据一致性
PlanetScale的向量索引与MySQL的事务性集成，确保了数据的一致性和恢复能力。这意味着在进行数据插入、更新或删除时，向量索引会实时反映变化，降低了数据不一致的风险。
延伸问答
PlanetScale的向量支持功能有什么主要优势？
PlanetScale的向量支持功能允许将向量数据与MySQL关系数据存储在一起，提升查询性能和内存效率，支持推荐系统和语义搜索。
如何在PlanetScale中创建向量索引？
在PlanetScale中，可以使用ALTER或CREATE VECTOR INDEX语句来创建向量索引，写入和查询方式与普通RDBMS相同。
PlanetScale的向量索引支持多少维度的向量？
PlanetScale的向量索引可以处理高达16,383维的向量。
PlanetScale的向量支持如何确保数据一致性？
PlanetScale的向量支持与MySQL事务性集成，确保数据一致性和恢复能力，所有操作都会立即反映在索引中，并由MySQL的binlog管理。
PlanetScale的向量功能与其他数据库相比有什么不同？
PlanetScale的向量功能能够使用大于RAM的索引，并基于微软研究的SPANN和SPFresh论文实现，提供更高的性能和灵活性。
PlanetScale的向量支持适合哪些应用场景？
PlanetScale的向量支持适合推荐系统、语义搜索和RAG工作负载等应用场景。
