ClickHouse向量搜索革命：AI语义搜索与相似性匹配最佳实践-优快云博客

ClickHouse向量搜索革命：AI语义搜索与相似性匹配最佳实践

【免费下载链接】ClickHouse ClickHouse® 是一个免费的大数据分析型数据库管理系统。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cli/ClickHouse

在当今AI驱动的应用中，语义搜索和相似性匹配已成为核心需求。传统数据库在处理高维向量数据时往往力不从心，而ClickHouse作为高性能的列式数据库，通过引入向量搜索功能，正在改变这一局面。本文将详细介绍如何利用ClickHouse实现高效的向量搜索，帮助你解决大规模向量数据的检索难题。

向量搜索基础与ClickHouse实现

向量搜索（Vector Search）是一种基于向量空间模型的检索技术，通过计算向量之间的相似度来找到最匹配的结果。ClickHouse自版本更新后正式支持向量搜索功能，采用近似最近邻（ANN）算法，在保证检索速度的同时提供较高的准确率。

ClickHouse的向量搜索实现主要依赖于vector_similarity索引类型，支持多种距离度量方式和向量量化方法。相关功能的开发和测试代码可以在tests/queries/0_stateless/02354_vector_search_queries.sql中找到，该文件包含了大量向量搜索的测试用例，展示了不同参数配置下的查询效果。

环境准备与项目获取

在开始使用ClickHouse的向量搜索功能之前，需要先获取并安装ClickHouse。项目的完整代码可以通过以下命令获取：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cli/ClickHouse.git
cd ClickHouse

有关详细的安装说明，可以参考项目的README.md文件。此外，项目的变更日志CHANGELOG.md中记录了向量搜索功能的发展历程，包括重要的功能更新和性能优化。

向量搜索核心功能与使用方法

创建向量索引

要使用ClickHouse的向量搜索功能，首先需要创建包含向量字段的表，并为该字段建立向量相似度索引。以下是一个创建表并建立索引的示例：

CREATE TABLE tab(
    id Int32, 
    vec Array(Float32), 
    INDEX idx vec TYPE vector_similarity('hnsw', 'L2Distance', 2) GRANULARITY 2
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id SETTINGS index_granularity = 3;

在这个示例中，我们创建了一个名为tab的表，包含id和vec两个字段，其中vec是一个Float32类型的数组，表示向量数据。通过INDEX子句，我们为vec字段建立了一个vector_similarity类型的索引，使用hnsw算法和L2Distance距离度量方式，向量维度为2，索引粒度为2。

插入向量数据

创建表后，可以向表中插入向量数据：

INSERT INTO tab VALUES 
(0, [1.0, 0.0]), (1, [1.1, 0.0]), (2, [1.2, 0.0]), 
(3, [1.3, 0.0]), (4, [1.4, 0.0]), (5, [1.5, 0.0]),
(6, [0.0, 2.0]), (7, [0.0, 2.1]), (8, [0.0, 2.2]),
(9, [0.0, 2.3]), (10, [0.0, 2.4]), (11, [0.0, 2.5]);

执行向量搜索查询

插入数据后，就可以执行向量搜索查询了。以下是一个查询示例，查找与参考向量[0.0, 2.0]最相似的3个向量：

WITH [0.0, 2.0] AS reference_vec
SELECT id, vec, L2Distance(vec, reference_vec)
FROM tab
ORDER BY L2Distance(vec, reference_vec)
LIMIT 3;

这个查询使用L2Distance函数计算向量之间的距离，并按距离排序，返回最相似的3个结果。

验证索引使用情况

为了确保查询确实使用了向量索引，可以使用EXPLAIN语句来查看查询计划：

EXPLAIN indexes = 1
WITH [0.0, 2.0] AS reference_vec
SELECT id, vec, L2Distance(vec, reference_vec)
FROM tab
ORDER BY L2Distance(vec, reference_vec)
LIMIT 3;

执行上述命令后，如果输出中包含Using vector similarity index相关信息，则表明查询使用了向量索引。

高级配置与性能优化

距离度量方式选择

ClickHouse的向量搜索支持多种距离度量方式，包括L2距离（L2Distance）和余弦距离（cosineDistance）等。在创建索引时，可以根据具体需求选择合适的距离度量方式：

-- 使用余弦距离
CREATE TABLE tab_cos_f32(
    id Int32, 
    vec Array(Float32), 
    INDEX idx vec TYPE vector_similarity('hnsw', 'cosineDistance', 2, 'f32', 0, 0) GRANULARITY 2
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id SETTINGS index_granularity = 3;

不同距离度量方式的性能和适用场景各不相同，可以通过测试来选择最适合自己应用的方式。相关的测试用例可以参考tests/queries/0_stateless/02354_vector_search_queries.sql中的第56-248行。

向量量化与压缩

为了提高存储效率和查询性能，ClickHouse支持对向量进行量化处理。可以在创建索引时指定量化方式，如使用8位整数（i8）量化：

CREATE TABLE tab_l2_i8(
    id Int32, 
    vec Array(Float32), 
    INDEX idx vec TYPE vector_similarity('hnsw', 'L2Distance', 2, 'i8', 0, 0) GRANULARITY 2
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id SETTINGS index_granularity = 3;

量化虽然会损失一定的精度，但可以显著减少存储空间和计算开销。在实际应用中，需要根据精度要求和性能需求权衡选择。

索引参数调优

向量索引的性能很大程度上取决于其参数配置。例如，hnsw算法有两个重要参数：hnsw_max_connections_per_layer和hnsw_candidate_list_size_for_construction，分别控制每层的最大连接数和构建索引时的候选列表大小。可以在创建索引时通过参数进行调整：

CREATE TABLE tab(
    id Int32, 
    vec Array(Float32), 
    INDEX idx vec TYPE vector_similarity('hnsw', 'cosineDistance', 2, 'f32', 42, 99) GRANULARITY 2
) ENGINE = MergeTree ORDER BY id SETTINGS index_granularity = 3;

在这个例子中，42和99分别是hnsw_max_connections_per_layer和hnsw_candidate_list_size_for_construction的取值。不同的参数组合会影响索引的构建时间、存储空间和查询性能，需要根据具体数据特征进行调优。

常见问题与解决方案

索引未被使用

在某些情况下，查询可能没有使用向量索引，导致查询性能不佳。这可能是由于查询条件不符合索引使用规则，或者索引参数配置不当。可以通过以下方法解决：

检查查询是否满足索引使用条件，如是否使用了ORDER BY distance_function(...) LIMIT N的形式。
调整索引的GRANULARITY参数，确保数据分布适合索引使用。
使用EXPLAIN indexes = 1命令分析查询计划，查看索引未被使用的具体原因。

相关的测试用例可以参考tests/queries/0_stateless/02354_vector_search_queries.sql中的第73-80行，展示了如何通过设置max_limit_for_vector_search_queries参数控制索引的使用。

高维向量处理

ClickHouse支持处理高维向量数据，但在处理过程中可能会遇到性能问题。可以通过以下方法优化：

合理设置索引的GRANULARITY参数，减少每个索引块的数据量。
使用向量量化技术，降低数据维度和计算复杂度。
调整查询的LIMIT参数，减少返回结果数量。

有关高维向量处理的测试用例，可以参考tests/queries/0_stateless/02354_vector_search_with_huge_dimension.sql，该文件测试了维度为32k的向量搜索性能。

总结与展望

ClickHouse的向量搜索功能为大规模向量数据的高效检索提供了强大支持，通过合理配置索引参数和优化查询方式，可以满足各种AI语义搜索和相似性匹配需求。随着技术的不断发展，ClickHouse的向量搜索功能将不断完善，为用户提供更高性能、更丰富的功能。

如果你在使用过程中遇到问题或有任何建议，可以参考项目的CONTRIBUTING.md文件，参与到项目的开发和改进中。同时，关注项目的CHANGELOG.md，及时了解向量搜索功能的最新动态。

希望本文能够帮助你快速掌握ClickHouse向量搜索的使用方法，为你的AI应用提供高效的数据检索支持。如果你觉得本文有用，请点赞、收藏并关注，以便获取更多关于ClickHouse的实用教程和最佳实践。

【免费下载链接】ClickHouse ClickHouse® 是一个免费的大数据分析型数据库管理系统。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cli/ClickHouse

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考