OceanBase Hybrid search 能力测试，平换MySQL的好选择-优快云博客

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OceanBase 光速快递 OB Cloud “MySQL” 给我，Thanks a lot

上次提到了OceanBase 快递给我一个生产数据库兼容MySQL的4.3.5产品，直接开箱即用。最近一直研究Hybrid search 能力，也是下一代数据库应该有的能力，有了OceanBase必然不能放过。一直有人问，公司要搞AI，，没法用MySQL了，用什么替换更好，后续公司引入AI和大量的混合搜索的需求怎么破，但还是希望使用兼容MySQL的操作语法，该怎么应对,要平移所以不考虑PostgreSQL,今天我们就试试平替MySQL的一个好的选择。

研究了一下，此次给我的4.3.5版本是5月份刚发布的最新版本的OceanBase，这里与我关心的Hybrid search 能力非常契合。

4.3.5版本这方面新增和改善的功能有：

新增 Map 数据类型、JSON 半结构化存储及稀疏向量类型，丰富数据处理能力，同时引入 HNSW_BQ 向量索引优化高维数据检索。通过深度 HTAP 能力融合，为高并发事务处理与复杂分析场景提供更安全、高效、智能的分布式数据库解决方案。

Hybrid search 功能

官方文档

为学习OB向量功能做准备

这里我模拟商业搜索结果分页显示，获取语义搜索结果的第二页每页10条，返回与查询向量L2距离最近的第11到20条的文档。

测试hybrid search for OceanBase

CREATE TABLE documents (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    title TEXT,
    content TEXT,
    category VARCHAR(50),
    published_date TIMESTAMP,
    embedding VECTOR(10) -- 10 维向量
);

INSERT INTO documents (title, content, category, published_date, embedding)
SELECT
    CONCAT('Document Title ', numbers.i) AS title,
    CONCAT('This is the content for document ', numbers.i, '. It covers topics related to ',
    CASE numbers.i % 5
        WHEN 0 THEN 'technology and innovation.'
        WHEN 1 THEN 'financial performance and market analysis.'
        WHEN 2 THEN 'marketing strategies and customer engagement.'
        WHEN 3 THEN 'legal compliance and regulatory updates.'
        ELSE 'human resources management and talent development.'
    END) AS content,
    CASE numbers.i % 5
        WHEN 0 THEN 'tech'
        WHEN 1 THEN 'finance'
        WHEN 2 THEN 'marketing'
        WHEN 3 THEN 'legal'
        ELSE 'hr'
    END AS category,
    DATE_SUB(NOW(), INTERVAL FLOOR(RAND(numbers.i) * 730) DAY) AS published_date, -- 过去两年的随机日期
    -- 直接拼接 10 个随机数来构建 10 维向量字符串，避免复杂的子查询
    CONCAT('[',
        ROUND(RAND(numbers.i + 1) * 2 - 1, 4), ',', -- 每个 RAND 调用使用不同的种子，确保随机性
        ROUND(RAND(numbers.i + 2) * 2 - 1, 4), ',',
        ROUND(RAND(numbers.i + 3) * 2 - 1, 4), ',',
        ROUND(RAND(numbers.i + 4) * 2 - 1, 4), ',',
        ROUND(RAND(numbers.i + 5) * 2 - 1, 4), ',',
        ROUND(RAND(numbers.i + 6) * 2 - 1, 4), ',',
        ROUND(RAND(numbers.i + 7) * 2 - 1, 4), ',',
        ROUND(RAND(numbers.i + 8) * 2 - 1, 4), ',',
        ROUND(RAND(numbers.i + 9) * 2 - 1, 4), ',',
        ROUND(RAND(numbers.i + 10) * 2 - 1, 4),
    ']') AS embedding_str
FROM
    
    (SELECT @i := @i + 1 AS i FROM information_schema.columns, (SELECT @i := 0) AS t LIMIT 100000) AS numbers;

创建索引

CREATE VECTOR INDEX idx_embedding_hnsw ON documents (embedding) WITH (distance=L2, type=hnsw);


CREATE FULLTEXT INDEX idx_fulltext_title_content ON documents (title, content);

CREATE INDEX idx_published_date ON documents (published_date);

测试1

通过hnsw索引进行向量查询

use test;

SET @query_vector_str = '[0.1, 0.2, -0.1, 0.3, 0.0, -0.2, 0.4, -0.3, 0.1, 0.05]'; 

SELECT
    id,
    title,
    SUBSTR(content, 1, 100) AS content_preview,
    category,
    l2_distance(embedding, @query_vector_str) AS relevance_score
FROM
    documents
ORDER BY  relevance_score APPROXIMATE LIMIT 10;

测试2 全文索引查询

全文索引查询

use test;

SELECT
    id,
    title,
    SUBSTR(content, 1, 100) AS content_preview,
    category
FROM
    documents
WHERE
    MATCH(title, content) AGAINST ('Title 99  legal' IN BOOLEAN MODE)
LIMIT 10;

测试 3 向量+全文索引 hybrid search

向量+全文索引查询

use test;

SET @customer_feedback_query_vector_str = '[-0.1, -0.2, 0.1, -0.3, 0.0, 0.2, -0.4, 0.3, -0.1, -0.05]';

SELECT
    id,
    title,
    SUBSTR(content, 1, 100) AS content_preview,
    l2_distance(embedding, @customer_feedback_query_vector_str) AS relevance_score
FROM
    documents
WHERE

    id IN (
        SELECT id
        FROM documents
        ORDER BY l2_distance(embedding, @customer_feedback_query_vector_str)
        APPROXIMATE LIMIT 1000 
    )
    AND MATCH(title, content) AGAINST ('title leg' IN BOOLEAN MODE) 
ORDER BY
    relevance_score
LIMIT 5;

小结：在进行OceanBase简短的Hybrid search 后，你的公司在云端或是有混合云的打算，且需要Hybrid search能力，但整体的系统希望在兼容MySQL数据库系统上，可以考虑平行迁移到OceanBase MySQL 兼容的云端系统上，因MySQL已经无法再混合搜索，向量搜索再有建树，未来的大量业务将需要向量和hybrid search的能力，如HNSW 等，建议有实力且业务想继续发展的公司可以考虑在往前走一步。

OceanBase MySQL兼容系统，将支持，关系型+向量搜索，支持原生vector数据类型以及HNSW 向量索引，并提供高性能近似最近邻的ANN算法提供相似度查询，

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