如何在向量数据库中运行复杂的 SQL 查询进行向量搜索

向量搜索是在基于向量表示的数据集中寻找相似向量或数据点的方法。结构化查询语言（SQL）是管理关系数据库的有效工具。基于 ClickHouse 构建的 MyScaleDB将SQL与向量的强大功能结合起来，以处理AI相关的复杂问题。用户可以在结构化数据和向量嵌入（数据）上执行传统的SQL和向量查询，以统一且高效的方式解决复杂的查询和分析高维数据。

下面，我们首先讨论一些最流行的高级SQL技术。然后，我们通过一些示例来展示MyScaleDB如何将复杂的SQL查询与向量搜索结合在一个查询中，与ClickHouse一起优化查询执行，从而更快、更高效地检索数据。

复杂查询的高级SQL技术

简单的SQL查询是执行简单的数据检索命令，通常只从一个表中检索数据。复杂的SQL查询超越了标准的请求，通过从多个表中检索数据并使用多个条件限制结果集来实现。

复杂查询可能包括以下特点：

• 通用表达式（CTE）
• 子查询
• 连接多个表，并使用不同的连接类型

通用表达式

通用表达式（CTE）是在主查询中给子查询赋予的名称。这样做的主要原因是简化查询，使其更易于阅读和调试。它有时可以提高性能，这是另一个好处，但主要是为了可读性和简化。

假设您想要确定购买特定产品的客户的平均年龄。您有一个包含客户数据的表，包括他们的姓名、年龄和他们购买的产品。

以下是使用CTE执行此计算的示例查询：

WITH product_customers AS (
  SELECT name, age
  FROM customer_data
  WHERE product = 'widget'
)
SELECT AVG(age) AS avg_age
FROM product_customers;

该查询使用了CTE，它是一个临时命名的结果集（子查询），可以在单个查询中引用。

CTE的名称是`