向量数据库技术简介

一、基础概念

1.1 什么是向量数据库？

向量数据库是专门用于存储和查询向量数据（高维数值数组）的数据库系统，它通过高效的相似性搜索算法，解决了传统数据库无法处理的"模糊匹配"问题。

二、技术原理深度剖析

2.1 近似最近邻搜索(ANN)的核心挑战

问题描述：

当我们需要在1000万条768维向量中找出最相似的10条时：

• 暴力搜索法需要计算1000万×768≈77亿次运算，耗时长达数十秒

• 传统索引如B+树无法有效处理高维相似性查询

解决方案：分层导航小世界图(HNSW)

实现机制：

# 简化的HNSW构建过程
def build_hnsw(data, max_layers=5):
    layers = [[] for _ in range(max_layers)]
    for item in data:
        # 随机确定节点出现的最高层
        layer = min(int(-log(random())/log(2)), max_layers-1)
        for l in range(layer+1):
            layers[l].append(item)
    return layers

搜索过程：

1. 从顶层开始，找到最近的入口点

2. 逐层向下搜索，逐步缩小范围

3. 在最底层进行精细搜索

性能表现：

• 时间复杂度：O(log n)

• 百万级数据查询可在毫秒级完成

2.2 海量数据下的搜索优化

问题描述：

即使使用HNSW，在十亿级数据量下：

• 内存占用过高（原始向量需要TB级存储）

• 搜索延迟仍然难以满足实时需求

解决方案：倒排文件(IVF)+乘积量化(PQ)

IVF实现原理：

1. 使用k-means将所有向量聚类

2. 建立从簇中心到向量的倒排索引

3. 搜索时只查询最近的nprobe个簇

PQ压缩技术：

1. 将D维向量划分为m个子向量

2. 对每个子空间进行独立量化

3. 距离计算转化为查表操作

效果对比：

方法	内存占用	搜索延迟	召回率
原始向量	100%	100ms	100%
IVF_PQ	10-25%	20-50ms	95-98%

2.3 混合查询的困境

问题描述：

用户需要同时满足：

1. 向量相似度要求（"像这张图片"）

2. 结构化条件过滤（"价格<1000元"）

传统方案需要先过滤再计算相似度，性能极低

解决方案：条件向量化搜索

实现流程：

1. 使用位图索引快速筛选符合条件的数据

2. 只在候选集上执行向量搜索

3. 结果合并与重排序

# Milvus混合查询示例
results = collection.search(
    vectors=[query_vec],
    expr="price < 1000 AND category='electronics'",
    limit=10
)

三、主流实现对比

3.1 架构差异

组件	Milvus	Qdrant	Weaviate
索引类型	HNSW/IVF_PQ	HNSW	HNSW
分布式	是	是	有限支持
混合查询	强	中	强
实时更新	支持	支持	有限支持

3.2 性能表现

测试环境：

• 数据集：1000万条768维向量

• 硬件：16核CPU/32GB RAM

指标	Milvus	Qdrant	Weaviate
搜索QPS	8,200	7,000	5,000
插入速度	1,500条/秒	800条/秒	600条/秒
内存占用	3.1GB	2.7GB	4.1GB

四、应用实践

4.1 典型应用场景

语义搜索

# 文本向量化搜索流程
query_vec = model.encode("自然语言处理的最新进展")
results = collection.search([query_vec], limit=5)

推荐系统

# 用户-物品协同过滤
user_vec = get_user_embedding(user_id)
results = collection.search(
    [user_vec],
    filter="category='movie' AND release_year>2020",
    limit=20
)

4.2 优化建议

1. 维度选择：

   • 文本：384-768维

   • 图像：512-1024维

   • 推荐系统：128-256维

2. 索引配置：

   # 百万级数据推荐配置
   index_type: IVF_PQ
   params:
     nlist: 1024
     m: 32
     nprobe: 16

五、技术展望

1. 学习型索引：用神经网络替代传统索引结构

2. 多模态统一：跨文本/图像/视频的联合搜索

3. 边缘计算：移动端实时向量搜索

4. 量子加速：探索量子算法在相似性搜索中的应用

向量数据库技术正在快速发展，期待看到更多创新突破！