Ricardo Zavaleta：在Postgres中使用pgvector的向量索引：IVFFlat与HNSW
💡
原文英文，约2000词，阅读约需8分钟。
📝
内容提要
本文介绍了使用索引加速数据库中查找特定值的过程，并探讨了向量数据库中使用向量索引的优势和权衡。Pgvector是一种开源的Postgres扩展，用于相似性搜索，提供了IVFFlat和HNSW两种类型的索引。根据实验结果，IVFFlat在索引构建时间和大小方面表现更好，而HNSW在速度方面表现更好。根据需求和应用场景的不同，可以选择适合的索引类型。
🎯
关键要点
- 数据库中的索引是加速查找特定值的数据结构。
- 向量数据库中的任务是查找给定向量的近邻。
- 创建索引时需考虑表的大小、修改频率和查询使用情况等因素。
- Pgvector是一个开源的Postgres扩展，支持相似性搜索，提供IVFFlat和HNSW两种索引类型。
- IVFFlat通过将向量分成多个列表来工作，利用质心和聚类来缩小搜索范围。
- HNSW创建一个多层图，节点代表向量，链接代表距离，通过遍历图来查找近邻。
- IVFFlat的有效性取决于列表的数量和搜索时需要检查的列表数量。
- HNSW的构建参数包括每层的最大连接数和动态候选列表的大小。
- IVFFlat和HNSW都是近似索引，可能存在搜索结果的误差。
- IVFFlat在构建时间和索引大小上表现更好，但在速度上HNSW更优。
- IVFFlat对索引更新的敏感性较高，而HNSW对更新的影响较小。
- 选择索引时应根据需求选择：IVFFlat适合关注索引大小和构建时间的场景，HNSW适合关注速度和频繁更新的场景。
- 通过基准测试比较了两种索引的构建时间、大小、速度和召回率。
➡️
