PostgreSQL的相似搜索插件有哪些-创新互联

这篇文章主要介绍“PostgreSQL的相似搜索插件有哪些”，在日常操作中，相信很多人在PostgreSQL的相似搜索插件有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”PostgreSQL的相似搜索插件有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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类别1 : 元素重叠度相似

类似倒排，以元素重叠度为基准的相似计算。广泛应用于数组、全文检索、字符串、文本特征值、多列任意组合查询的相似搜索。

代表的PostgreSQL插件如下

1、rum

https://github.com/postgrespro/rum

2、pg_trgm

https://www.postgresql.org/docs/devel/static/pgtrgm.html

3、smlar

http://sigaev.ru/git/gitweb.cgi?p=smlar.git;a=summary

4、smlar+海明码(向量相似)

《海量数据,海明(simhash)距离高效检索(smlar) - 阿里云RDS PosgreSQL最佳实践》

5、pg_similarity

https://github.com/eulerto/pg_similarity

类别2 : 向量相似(类似knn距离)

向量相似与元素重叠度计算，显然是不同的，基于元素的重叠度相似，可以利用倒排来实现，如上节描述。而基于元素向量相似，需要用到自定义的索引接口，典型的代表是GiST索引在空间距离上的计算，以及imgsmlr插件在图像特征值相似方面的计算。

1、imgsmlr(图片向量相似)

https://github.com/postgrespro/imgsmlr

原理如下

64*64的图像，取16个区域的平均值，生成16个浮点数，作为图像特征值。

一个值求相似，相减绝对值最小。

2个值求相似，可以理解为平面坐标，求距离最小（GiST knn距离排序）。

3个值求相似，可以理解为3D坐标里面的点，求距离最小的点。

...

16个值求相似，与上类似。imgsmlr插件使用gist索引接口实现了16个元素的向量相似索引排序。

例子

postgres=# \d t_img  
                Table "public.t_img"  
 Column |   Type    | Collation | Nullable | Default   
--------+-----------+-----------+----------+---------  
 id     | integer   |           | not null |   
 sig    | signature |           |          |   
Indexes:  
    "t_img_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)  
    "idx_t_img_1" gist (sig)

数据量

postgres=# select count(*) from t_img;  
   count     
-----------  
 319964709  
(1 row)  
  
Time: 698.075 ms

图像特征值搜索例子，速度杠杠的。(以上使用citus+postgres+128 shard)

postgres=# select * from t_img order by sig <-> '(3.539080, 0.243861, 1.509150, 1.781380, 8.677560, 4.232060, 8.979810, 1.665030, 1.294100, 4.449800, 9.200450, 1.859860, 5.440250, 7.788580, 0.514258, 8.424920)' limit 1;  
    id     |                                                                               sig                                                                                  
-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 148738668 | (2.554440, 0.310499, 2.322520, 0.478624, 7.816080, 4.360440, 8.287050, 1.011060, 2.114320, 3.541110, 9.166300, 1.922250, 4.488640, 7.897890, 1.600290, 7.462080)  
(1 row)  
  
Time: 337.301 ms

2 CUBE

https://www.postgresql.org/docs/devel/static/cube.html

a <-> b	float8	Euclidean distance between a and b.
a <#> b	float8	Taxicab (L-1 metric) distance between a and b.
a <=> b	float8	Chebyshev (L-inf metric) distance between a and b.

计算图片向量相似时，cube比imgsmlr性能稍差，因为cube使用的是float8，而imgsmlr使用的是float4。

例子

cube

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_img0 order by sig::Text::cube <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)' limit 1;
                                                                                                   QUERY PLAN                                                                                                   
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=0.36..0.37 rows=1 width=76) (actual time=147.432..147.434 rows=1 loops=1)
   Output: id, sig, ((((sig)::text)::cube <-> '(0.435404, 6.60287, 9.05022, 9.37975, 2.48392, 1.53466, 0.363753, 4.07967, 0.124681, 3.61122, 7.12746, 7.88007, 2.57483, 6.77882, 5.15632, 8.32943)'::cube))
   Buffers: shared hit=16032
   ->  Index Scan using idx_t_img0_1 on public.t_img0  (cost=0.36..13824.28 rows=754085 width=76) (actual time=147.430..147.430 rows=1 loops=1)
         Output: id, sig, (((sig)::text)::cube <-> '(0.435404, 6.60287, 9.05022, 9.37975, 2.48392, 1.53466, 0.363753, 4.07967, 0.124681, 3.61122, 7.12746, 7.88007, 2.57483, 6.77882, 5.15632, 8.32943)'::cube)
         Order By: (((t_img0.sig)::text)::cube <-> '(0.435404, 6.60287, 9.05022, 9.37975, 2.48392, 1.53466, 0.363753, 4.07967, 0.124681, 3.61122, 7.12746, 7.88007, 2.57483, 6.77882, 5.15632, 8.32943)'::cube)
         Buffers: shared hit=16032
 Planning Time: 0.096 ms
 Execution Time: 148.905 ms
(9 rows)

imgsmlr

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_img0 order by sig <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)' limit 2;
                                                                                                    QUERY PLAN                                                                                                    
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=0.36..0.37 rows=2 width=72) (actual time=40.284..48.183 rows=2 loops=1)
   Output: id, sig, ((sig <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)'::signature))
   Buffers: shared hit=2914
   ->  Index Scan using t_img0_sig_idx on public.t_img0  (cost=0.36..7032.36 rows=754085 width=72) (actual time=40.282..48.179 rows=2 loops=1)
         Output: id, sig, (sig <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)'::signature)
         Order By: (t_img0.sig <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)'::signature)
         Buffers: shared hit=2914
 Planning Time: 0.091 ms
 Execution Time: 48.210 ms
(9 rows)

cube相比imgsmlr的好处是：cube可以计算任意维度的向量相似，imgsmlr则仅用于计算16维(signation类型)的向量相似

到此，关于“PostgreSQL的相似搜索插件有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联-成都网站建设公司网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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