--- title: "创建向量索引 - OceanBase 数据库 V4.3.3 | OceanBase 文档中心" description: 创建向量索引 本文介绍了 OceanBase 如何创建、搜索、维护和删除向量索引。 OceanBase 向量索引的具体说明如下： 支持 HNSW 索引，索引列最大维度为 2000。HNSW 索引是一种内存索引，需要完整载入内存，支持 DML 和实时搜索。 支持 L2 和内积（IP）作为索引距离算法。 向量索引搜索支持… --- 切换语言 - 中文站 - 简体中文 - International - English - 日本站 - 日本語 文档反馈![](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*P8CuR4UJ_FkAAAAAAAAAAAAADiGDAQ/original) OceanBase 数据库分布式版 - V 4.3.3 # 创建向量索引 更新时间：2026-05-20 17:52:22 [编辑](https://github.com/oceanbase/oceanbase-doc/edit/V4.3.3/zh-CN/640.ob-vector-search/200.ob-vector-index.md) 本文介绍了 OceanBase 如何创建、搜索、维护和删除向量索引。 OceanBase 向量索引的具体说明如下： - 支持 HNSW 索引，索引列最大维度为 2000。HNSW 索引是一种内存索引，需要完整载入内存，支持 DML 和实时搜索。 - 支持 L2 和内积（IP）作为索引距离算法。 - 向量索引搜索支持调用部分距离函数，具体请参见 [使用 SQL 函数](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000001484243)。 ## 准备工作 使用向量索引前，需要通过设置 [ob_vector_memory_limit_percentage](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000001484247) 开启向量功能。 ```sql ALTER SYSTEM SET ob_vector_memory_limit_percentage = 30; ``` ## 索引搜索概述 向量索引搜索是一种近似最近邻搜索，并不保证 100% 的结果正确。相应的向量搜索准确率的指标是召回率，例如在查 10 个最近邻时，如果可以稳定返回 9 个正确的结果，那么召回率就是 90%。召回率说明如下： - 召回率受构建参数和搜索参数的影响。 - 搜索参数在建索引时指定，之后不可修改，但可通过 session 变量 `ob_hnsw_ef_search` 设置。如果设置了 `ob_hnsw_ef_search`，会优先使用它的值。具体设置方式请参见[ob_hnsw_ef_search](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000001484248)。 搜索语法如下： ```sql SELECT ... FROM $table_name ORDER BY $distance_function($column_name, $vector_expr) [APPROXIMATE|APPROX] LIMIT $num [OFFSET $num]; ``` 使用说明如下： - 搜索语法要求： - 必须指定 `APPROXIMATE`/`APPROX` 关键字才会选择向量索引路径。 - 必须包含 `ORDER BY` 和 `LIMIT` 子句。 - `ORDER BY` 只支持单个向量条件。 - `LIMIT + OFFSET` 的取值范围为 `(0, 16384]`。 - 距离函数使用规则： - 指定 `APPROXIMATE`/`APPROX`，调用当前版本支持的距离函数，且与向量索引算法匹配，搜索会使用向量索引。 - 指定 `APPROXIMATE`/`APPROX`，距离函数与向量索引算法不匹配，搜索不会使用向量索引，但也不会报错。 - 指定 `APPROXIMATE`/`APPROX`，如果距离函数为当前版本不支持的距离函数，搜索不会使用向量索引，且会报错。 - 未指定 `APPROXIMATE`/`APPROX`，调用当前版本支持的距离函数，搜索不会使用向量索引，但也不会报错。 - 其他说明： - `WHERE` 条件会作为向量索引搜索后的过滤条件。 - 不指定 `LIMIT` 子句会报错。 ## 索引创建、搜索及删除示例 ### 注意事项 OceanBase 向量索引的创建支持在建表时创建和后建两种方式。创建索引时需要注意： - 向量索引创建后，不支持任何参数的修改。 - 创建向量索引必须带有 VECTOR 关键字。 - 后建索引的参数和说明与建表时创建索引一致。 - 如果数据量较大，建议先写完数据，再创建索引，以获得最佳搜索性能。 ### 建表时创建索引 创建测试表。 ```sql CREATE TABLE t1(c1 INT, c0 INT, c2 VECTOR(10), c3 VECTOR(10), PRIMARY KEY(c1), VECTOR INDEX idx1(c2) WITH (distance=l2, type=hnsw, lib=vsag), VECTOR INDEX idx2(c3) WITH (distance=l2, type=hnsw, lib=vsag)); ``` 写入测试数据。 ```sql INSERT INTO t1 VALUES(1, 1,'[0.203846,0.205289,0.880265,0.824340,0.615737,0.496899,0.983632,0.865571,0.248373,0.542833]', '[0.203846,0.205289,0.880265,0.824340,0.615737,0.496899,0.983632,0.865571,0.248373,0.542833]'); INSERT INTO t1 VALUES(2, 2, '[0.735541,0.670776,0.903237,0.447223,0.232028,0.659316,0.765661,0.226980,0.579658,0.933939]', '[0.213846,0.205289,0.880265,0.824340,0.615737,0.496899,0.983632,0.865571,0.248373,0.542833]'); INSERT INTO t1 VALUES(3, 3, '[0.327936,0.048756,0.084670,0.389642,0.970982,0.370915,0.181664,0.940780,0.013905,0.628127]', '[0.223846,0.205289,0.880265,0.824340,0.615737,0.496899,0.983632,0.865571,0.248373,0.542833]'); ``` 使用近似最近邻搜索。 ```sql SELECT * FROM t1 ORDER BY l2_distance(c2, [0.712338,0.603321,0.133444,0.428146,0.876387,0.763293,0.408760,0.765300,0.560072,0.900498]) APPROXIMATE LIMIT 1; ``` 返回结果如下： ```sql +----+------+-------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------+ | c1 | c0 | c2 | c3 | +----+------+-------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------+ | 3 | 3 | [0.327936,0.048756,0.08467,0.389642,0.970982,0.370915,0.181664,0.94078,0.013905,0.628127] | [0.223846,0.205289,0.880265,0.82434,0.615737,0.496899,0.983632,0.865571,0.248373,0.542833] | +----+------+-------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set ``` 索引参数说明： | 参数 | 默认值 | 取值范围 | 是否必填 | 说明 | 备注 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | distance | | l2/inner_product | 是 | 指定向量距离算法类型。 | l2 表示欧氏距离，inner_product 表示内积距离。 | | type | | hnsw | 是 | 指定索引类型。 | 目前仅支持 HNSW 索引。 | | lib | vsag | vsag | 否 | 指定向量索引库类型。 | 目前仅支持 VSAG 向量库。 | | m | 16 | [5,64] | 否 | HNSW 构建参数，每个节点的最大邻居数。 | 值越大，索引构建越慢，搜索性能越好。 | | ef_construction | 200 | [5,1000] | 否 | HNSW 构建参数，构建索引时的候选集大小。 | 值越大，索引构建越慢，索引质量越好。ef_construction 必须大于 m。 | | ef_search | 64 | [1,1000] | 否 | HNSW 搜索参数，搜索时的候选集大小。 | 值越大，搜索越慢，召回率越高。 | ### 后建索引 创建测试表。 ```sql CREATE TABLE vec_table (id int, c2 vector(10)); ``` 创建索引。 ```sql CREATE VECTOR INDEX vec_idx1 ON vec_table(c2) WITH (distance=l2, type=hnsw); ``` 查看测试表结构。 ```sql SHOW CREATE TABLE vec_table; +-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table | Create Table | +-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | vec_table | CREATE TABLE `vec_table` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `c2` VECTOR(10) DEFAULT NULL, VECTOR KEY `vec_idx1` (`c2`) WITH (DISTANCE=L2, TYPE=HNSW, LIB=VSAG, M=16, EF_CONSTRUCTION=200, EF_SEARCH=64) BLOCK_SIZE 16384 ) DEFAULT CHARSET = utf8mb4 ROW_FORMAT = DYNAMIC COMPRESSION = 'zstd_1.3.8' REPLICA_NUM = 2 BLOCK_SIZE = 16384 USE_BLOOM_FILTER = FALSE TABLET_SIZE = 134217728 PCTFREE = 0 | +-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set ``` 查看索引。 ```sql SHOW INDEX FROM vec_table; +-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+-----------+---------------+---------+------------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression | +-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+-----------+---------------+---------+------------+ | vec_table | 1 | vec_idx1 | 1 | c2 | A | NULL | NULL | NULL | YES | VECTOR | available | | YES | NULL | +-----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+-----------+---------------+---------+------------+ 1 row in set ``` ### 删除索引 删除索引。 ```sql DROP INDEX vec_idx1 ON vec_table; ``` 查看索引。 ```sql SHOW INDEX FROM vec_table; ``` 返回结果如下： ```sql Empty set ``` ## 索引维护 增量数据过多的情况下，搜索性能会下降。为减小增量数据表的数据量，OceanBase 引入了 DBMS_VECTOR 对向量索引进行维护。 ### 全量刷新 如果建立索引后更新或删除数据较多，建议使用全量刷新。 语法如下： ```shell PROCEDURE rebuild_index( IN idx_name VARCHAR(65535), ---- 索引名 IN table_name VARCHAR(65535), ---- 表名 IN idx_vector_col VARCHAR(65535) DEFAULT NULL, ---- 向量列名 IN delta_rate_threshold FLOAT DEFAULT 0.2, ---- 增量数据的比例 IN idx_organization VARCHAR(65535) DEFAULT NULL, ---- 索引类型 IN idx_distance_metrics VARCHAR(65535) DEFAULT 'EUCLIDEAN',---- 距离类型 IN idx_parameters LONGTEXT DEFAULT NULL, ---- 索引参数 IN idx_parallel_creation INT DEFAULT 1); ---- 并行构建索引的并行度，预留，仅语法支持 ``` 全量刷新每 24 小时会检查一次，如果新增数据超过原有数据的 20%，则自动执行全量刷新。全量刷新会在后台异步执行，首先创建新的索引，然后替换旧索引。在重建过程中，旧索引保持可用状态，但整体过程相对较慢。 ### 索引维护示例 创建测试表。 ```sql CREATE TABLE vector_index_test(c1 INT, c2 VECTOR(3), PRIMARY KEY(c1), VECTOR INDEX idx1(c2) WITH (distance=l2, type=hnsw, lib=vsag)); ``` 写入测试数据。 ```sql INSERT INTO vector_index_test VALUES(1, '[0.203846,0.205289,0.880265]'); INSERT INTO vector_index_test VALUES(2, '[0.484526,0.669954,0.986755]'); INSERT INTO vector_index_test VALUES(3, '[0.327936,0.048756,0.084670]'); INSERT INTO vector_index_test VALUES(4, '[0.148869,0.878546,0.028024]'); INSERT INTO vector_index_test VALUES(5, '[0.334970,0.857377,0.886132]'); INSERT INTO vector_index_test VALUES(6, '[0.117582,0.302352,0.471198]'); INSERT INTO vector_index_test VALUES(7, '[0.551185,0.231134,0.075354]'); INSERT INTO vector_index_test VALUES(8, '[0.185221,0.315131,0.558301]'); INSERT INTO vector_index_test VALUES(9, '[0.928764,0.254038,0.272721]'); ``` 触发更新。 ```sql -- 触发全量更新。 call dbms_vector.rebuild_index('idx1','t1','c2'); ``` ## 相关文档 - [使用 SQL 函数](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000001484243) 上一篇 下一篇 ![有帮助](https://gw.alipayobjects.com/mdn/ob_asset/afts/img/A*y6ocSqN8cqsAAAAAAAAAAAAAARQnAQ)![无帮助](https://gw.alipayobjects.com/mdn/ob_asset/afts/img/A*BG9IQJyLHF8AAAAAAAAAAAAAARQnAQ)![反馈](https://gw.alipayobjects.com/mdn/ob_asset/afts/img/A*eTWdQKCRKHwAAAAAAAAAAAAAARQnAQ)[AI](https://www.oceanbase.com/obi) 咨询热线