pgvectorscale

timescale pgvectorscale

核心内容总结：
项目功能：pgvectorscale 是 PostgreSQL 的扩展，支持向量数据的高效索引与搜索，基于 StreamingDiskANN 算法，适用于 AI、分析等场景。

使用方法：

1. 安装：需通过 Rust 编译安装，或使用 Timescale Cloud 服务。
2. 创建索引：通过 CREATE INDEX 命令定义向量字段索引，支持标签过滤（如 labels 字段）。
3. 查询：使用 ORDER BY vector distance 语法进行向量相似度搜索，支持参数调优（如 query_rescore 控制精度）。

主要特性：

• 高效索引：StreamingDiskANN 算法支持内存优化存储（SBQ 压缩）、并行构建（自动适配大数据集）。
• 灵活过滤：支持标签字段过滤（如 WHERE labels && array[...]），可结合语义标签（如通过名称转换 ID）。
• 参数调优：提供索引构建参数（如 num_neighbors）和查询参数（如 query_search_list_size），平衡精度与性能。
• 兼容性：支持与 PostgreSQL 的 WHERE 子句结合使用，但不支持 UNLOGGED 表的索引。

注意事项：

• 空向量、空标签数组不参与索引；查询结果排序为宽松顺序（需通过 MATERIALIZED CTE 保证严格排序）。