vector-search-data-types.md

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向量数据类型	本文介绍 TiDB 的向量数据类型。

向量数据类型 (Vector)

向量指的是一组浮点数序列，例如 [0.3, 0.5, -0.1, ...]。针对 AI 应用中大量使用到的嵌入向量 (vector embedding) 数据，TiDB 专门提供了向量数据类型，以便高效地存储和访问这些数据。

警告：

该功能目前为实验特性，不建议在生产环境中使用。该功能可能会在未事先通知的情况下发生变化。如果发现 bug，请在 GitHub 上提 issue 反馈。

目前支持的向量数据类型包括：

• VECTOR：存储一组单精度浮点数 (Float) 向量，向量维度可以是任意的。
• VECTOR(D)：存储一组单精度浮点数 (Float) 向量，向量维度固定为 D。

与使用 JSON 类型相比，使用向量类型具有以下优势：

• 支持向量索引。可以通过构建向量搜索索引加速查询。
• 可指定维度。指定一个固定维度后，不符合维度的数据将被阻止写入到表中。
• 存储格式更优。向量数据类型针对向量数据进行了特别优化，在空间利用和性能效率上都优于 JSON 类型。

语法

可以使用以下格式的字符串来表示一个数据类型为向量的值：

'[<float>, <float>, ...]'

示例：

CREATE TABLE vector_table (
    id INT PRIMARY KEY,
    embedding VECTOR(3)
);

INSERT INTO vector_table VALUES (1, '[0.3, 0.5, -0.1]');

INSERT INTO vector_table VALUES (2, NULL);

插入不符合语法的字符串作为向量数据时，TiDB 会报错：

[tidb]> INSERT INTO vector_table VALUES (3, '[5, ]');
ERROR 1105 (HY000): Invalid vector text: [5, ]

下面的示例中 embedding 向量列的维度在建表时已经定义为 3，因此当插入其他维度的向量数据时，TiDB 会报错：

[tidb]> INSERT INTO vector_table VALUES (4, '[0.3, 0.5]');
ERROR 1105 (HY000): vector has 2 dimensions, does not fit VECTOR(3)

关于向量数据类型支持的所有函数和操作符，可参阅向量函数与操作符。

关于向量搜索索引的更多信息，可参阅向量搜索索引。

混合存储不同维度的向量

省略 VECTOR 类型中的维度参数后，就可以在同一列中存储不同维度的向量：

CREATE TABLE vector_table (
    id INT PRIMARY KEY,
    embedding VECTOR
);

INSERT INTO vector_table VALUES (1, '[0.3, 0.5, -0.1]'); -- 插入一个 3 维向量
INSERT INTO vector_table VALUES (2, '[0.3, 0.5]');       -- 插入一个 2 维向量

需要注意的是，存储了不同维度向量的列不支持构建向量搜索索引，因为只有维度相同的向量之间才能计算向量距离。

比较

向量数据支持比较运算符，例如 =、!=、<、>、<= 和 >= 等。关于向量数据类型支持的所有函数和操作符，可参阅向量函数与操作符。

比较向量数据类型时，TiDB 会以向量中的各个元素为单位进行依次比较，如：

• [1] < [12]
• [1,2,3] < [1,2,5]
• [1,2,3] = [1,2,3]
• [2,2,3] > [1,2,3]

当两个向量的维度不同时，TiDB 采用字典序 (Lexicographical Order) 进行比较，具体规则如下：

• 两个向量中的各个元素逐一进行数值比较。
• 当遇到第一个不同的元素时，它们之间的数值比较结果即为两个向量之间的比较结果。
• 如果一个向量是另一个向量的前缀，那么维度小的向量小于维度大的向量。例如，[1,2,3] < [1,2,3,0]。
• 长度相同且各个元素相同的两个向量相等。
• 空向量小于任何非空向量。例如，[] < [1]。
• 两个空向量相等。

在进行向量比较时，请使用显式转换将向量数据从字符串转换为向量类型，以避免 TiDB 直接基于字符串进行比较：

-- 因为给出的数据实际上是字符串，因此 TiDB 会按字符串进行比较
[tidb]> SELECT '[12.0]' < '[4.0]';
+--------------------+
| '[12.0]' < '[4.0]' |
+--------------------+
|                  1 |
+--------------------+
1 row in set (0.01 sec)

-- 显式转换为向量类型，从而按照向量的比较规则进行正确的比较
[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[12.0]') < VEC_FROM_TEXT('[4.0]');
+--------------------------------------------------+
| VEC_FROM_TEXT('[12.0]') < VEC_FROM_TEXT('[4.0]') |
+--------------------------------------------------+
|                                                0 |
+--------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

运算

向量数据类型支持算术运算 + 和 -，对应的是两个向量以元素为单位进行的加法和减法。不支持对不同维度向量进行算术运算，执行这类运算会遇到报错。

以下是一些示例：

[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[4]') + VEC_FROM_TEXT('[5]');
+---------------------------------------------+
| VEC_FROM_TEXT('[4]') + VEC_FROM_TEXT('[5]') |
+---------------------------------------------+
| [9]                                         |
+---------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[2,3,4]') - VEC_FROM_TEXT('[1,2,3]');
+-----------------------------------------------------+
| VEC_FROM_TEXT('[2,3,4]') - VEC_FROM_TEXT('[1,2,3]') |
+-----------------------------------------------------+
| [1,1,1]                                             |
+-----------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[4]') + VEC_FROM_TEXT('[1,2,3]');
ERROR 1105 (HY000): vectors have different dimensions: 1 and 3

类型转换 (Cast)

向量与字符串之间的转换

可以使用以下函数在向量和字符串之间进行转换：

• CAST(... AS VECTOR)：将字符串类型转换为向量类型
• CAST(... AS CHAR)：将向量类型转换为字符串类型
• VEC_FROM_TEXT：将字符串类型转换为向量类型
• VEC_AS_TEXT：将向量类型转换为字符串类型

出于易用性考虑，如果你使用的函数只支持向量数据类型（例如，向量相关距离函数），那么你也可以直接传入符合格式要求的字符串数据，TiDB 会进行隐式转换：

-- VEC_DIMS 只接受向量类型，因此你可以直接传入字符串类型，TiDB 会隐式转换为向量类型：
[tidb]> SELECT VEC_DIMS('[0.3, 0.5, -0.1]');
+------------------------------+
| VEC_DIMS('[0.3, 0.5, -0.1]') |
+------------------------------+
|                            3 |
+------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

-- 也可以使用 VEC_FROM_TEXT 显式地将字符串转换为向量类型后传递给 VEC_DIMS 函数：
[tidb]> SELECT VEC_DIMS(VEC_FROM_TEXT('[0.3, 0.5, -0.1]'));
+---------------------------------------------+
| VEC_DIMS(VEC_FROM_TEXT('[0.3, 0.5, -0.1]')) |
+---------------------------------------------+
|                                           3 |
+---------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

-- 也可以使用 CAST(... AS VECTOR) 进行显式转换：
[tidb]> SELECT VEC_DIMS(CAST('[0.3, 0.5, -0.1]' AS VECTOR));
+----------------------------------------------+
| VEC_DIMS(CAST('[0.3, 0.5, -0.1]' AS VECTOR)) |
+----------------------------------------------+
|                                            3 |
+----------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

当你使用的运算符或函数接受多种数据类型时，TiDB 不会进行隐式转换，请先显式地将字符串类型转换为向量类型后，再传递给这些运算符或函数。例如，进行比较运算前，需要显式地将字符串转换为向量类型，否则 TiDB 将会按照字符串类型进行比较，而非按照向量类型进行比较：

-- 传入的类型是字符串，因此 TiDB 会按字符串进行比较：
[tidb]> SELECT '[12.0]' < '[4.0]';
+--------------------+
| '[12.0]' < '[4.0]' |
+--------------------+
|                  1 |
+--------------------+
1 row in set (0.01 sec)

-- 转换为向量类型，以便使用向量类型的比较规则：
[tidb]> SELECT VEC_FROM_TEXT('[12.0]') < VEC_FROM_TEXT('[4.0]');
+--------------------------------------------------+
| VEC_FROM_TEXT('[12.0]') < VEC_FROM_TEXT('[4.0]') |
+--------------------------------------------------+
|                                                0 |
+--------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

向量也可以显式地转换为字符串。以使用 VEC_AS_TEXT() 函数为例：

-- 字符串首先被隐式地转换成向量，然后被显式地转为字符串，因而返回了一个规范化的字符串格式：
[tidb]> SELECT VEC_AS_TEXT('[0.3,     0.5,  -0.1]');
+--------------------------------------+
| VEC_AS_TEXT('[0.3,     0.5,  -0.1]') |
+--------------------------------------+
| [0.3,0.5,-0.1]                       |
+--------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

如需了解其他转换函数，请参阅向量函数和操作符。

向量与其他数据类型之间的转换

目前 TiDB 无法直接在向量和其他数据类型（如 JSON）之间进行转换，但你可以在执行的 SQL 语句中使用字符串作为中间类型进行转换。

需要注意的是，对于存储在表中的向量数据类型列，无法通过 ALTER TABLE ... MODIFY COLUMN ... 转换为其他数据类型。

使用限制

有关向量类型的限制，请参阅向量搜索限制以及向量搜索索引的使用限制。

MySQL 兼容性

向量数据类型只在 TiDB 中支持，MySQL 不支持。

另请参阅

• 向量函数和操作符
• 向量搜索索引