MySQL高级讲座篇之：探讨MySQL的`Vector Search`功能：如何处理向量数据以支持相似性搜索？

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老码农。今天咱们不聊虚的，直接上硬货：MySQL的Vector Search功能，聊聊如何用它来处理向量数据，支持那些让人心动的相似性搜索。

开场白：告别“大海捞针”的传统搜索

话说，在信息爆炸的时代，传统的关键词搜索就像大海捞针，捞上来的可能全是水草。比如，你想找一张“夕阳下的海滩”的照片，用关键词搜出来的可能全是卖泳装的广告。

但有了向量搜索，情况就不一样了。它能理解图片、文本、甚至视频的“语义”，然后根据语义的相似度来找东西。这就像找一个“感觉像夕阳下的海滩”的东西，而不是非得包含那几个关键词。

第一部分：什么是向量搜索？别怕，没那么玄乎

别被“向量”这两个字吓跑，其实它就是一个包含数字的列表。这些数字代表了数据的一些特征。比如，一张图片可以用一个包含几百甚至几千个数字的向量来表示，这些数字编码了图片的颜色、形状、纹理等等信息。

1.1 向量嵌入（Embedding）：把数据变成数字

要把图片、文本变成向量，我们需要用到一个叫做“嵌入模型（Embedding Model）”的东西。你可以把它想象成一个黑盒子，你扔进去一张图片，它吐出来一个向量。

常见的嵌入模型有很多，比如：

• 图像嵌入： CLIP, ResNet, VGG 等。
• 文本嵌入： Word2Vec, GloVe, BERT, Sentence-BERT 等。

这些模型都是经过大量数据训练的，能够提取出数据的关键特征，并用向量的形式表示出来。

1.2 相似度计算：找到“感觉像”的东西

有了向量，我们就可以计算它们之间的相似度了。常用的相似度计算方法有：

• 余弦相似度（Cosine Similarity）： 这是最常用的方法，它计算两个向量之间的夹角余弦值。余弦值越接近1，表示两个向量越相似。
• 欧氏距离（Euclidean Distance）： 这是计算两个向量之间的直线距离。距离越小，表示两个向量越相似。
• 点积（Dot Product）： 这是计算两个向量对应元素的乘积之和。点积越大，表示两个向量越相似。

表格 1：相似度计算方法对比

方法	公式	优点	缺点
余弦相似度	cos(θ) = (A · B) / (||A|| ||B||)	对向量的长度不敏感，适合处理长度不一致的向量。	计算量相对较大。
欧氏距离	d(A, B) = √(∑(Ai - Bi)^2)	简单易懂，计算速度快。	对向量的长度敏感，需要先进行归一化处理。
点积	A · B = ∑(Ai * Bi)	计算速度非常快。	对向量的长度敏感，需要先进行归一化处理。对向量的分布有要求，如果向量分布不均匀，可能导致结果偏差较大。

第二部分：MySQL 8.0 的 Vector Search 功能：姗姗来迟的惊喜

MySQL 8.0 之后，终于加入了对向量搜索的原生支持。这意味着我们可以直接在 MySQL 数据库中存储向量数据，并进行高效的相似性搜索，而不需要依赖外部的向量数据库（比如 Faiss、Milvus 等）。

2.1 数据类型：JSON 数组存向量

MySQL 中，向量数据通常存储在 JSON 数组中。比如，我们可以创建一个包含向量数据的表：

CREATE TABLE items (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    embedding JSON
);

这里的 embedding 字段存储的就是向量数据，它是一个 JSON 数组。

2.2 函数：JSON_CONTAINS 和 JSON_EXTRACT

MySQL 提供了一些函数来操作 JSON 数据，其中最常用的就是 JSON_CONTAINS 和 JSON_EXTRACT。

• JSON_CONTAINS(target, candidate)：判断 target JSON 文档是否包含 candidate JSON 文档。
• JSON_EXTRACT(json_doc, path)：从 json_doc 中提取指定路径的数据。

虽然这两个函数不是专门为向量搜索设计的，但我们可以利用它们来实现一些简单的向量搜索功能。

2.3 相似度计算：自定义函数来实现

MySQL 本身没有提供计算向量相似度的内置函数，所以我们需要自己写一个。比如，我们可以创建一个计算余弦相似度的函数：

DELIMITER //
CREATE FUNCTION cosine_similarity(vec1 JSON, vec2 JSON)
RETURNS FLOAT
DETERMINISTIC
BEGIN
    DECLARE dot_product FLOAT DEFAULT 0;
    DECLARE magnitude1 FLOAT DEFAULT 0;
    DECLARE magnitude2 FLOAT DEFAULT 0;
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    DECLARE len INT;

    -- 获取向量长度
    SET len = JSON_LENGTH(vec1);

    -- 计算点积、向量1的模、向量2的模
    WHILE i < len DO
        SET dot_product = dot_product + JSON_EXTRACT(vec1, CONCAT('$[', i, ']')) * JSON_EXTRACT(vec2, CONCAT('$[', i, ']'));
        SET magnitude1 = magnitude1 + POW(JSON_EXTRACT(vec1, CONCAT('$[', i, ']')), 2);
        SET magnitude2 = magnitude2 + POW(JSON_EXTRACT(vec2, CONCAT('$[', i, ']')), 2);
        SET i = i + 1;
    END WHILE;

    SET magnitude1 = SQRT(magnitude1);
    SET magnitude2 = SQRT(magnitude2);

    -- 计算余弦相似度
    IF magnitude1 = 0 OR magnitude2 = 0 THEN
        RETURN 0;
    ELSE
        RETURN dot_product / (magnitude1 * magnitude2);
    END IF;
END //
DELIMITER ;

这个函数接收两个 JSON 数组作为参数，计算它们的余弦相似度，并返回结果。

2.4 搜索：利用自定义函数进行相似性搜索

有了相似度计算函数，我们就可以进行相似性搜索了：

SELECT id, name, cosine_similarity(embedding, '[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]') AS similarity
FROM items
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 10;

这条 SQL 语句会从 items 表中选取前10个与向量 [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5] 最相似的记录。

第三部分：实战演练：构建一个简单的图像搜索系统

光说不练假把式，咱们来做一个简单的图像搜索系统，让大家更直观地了解 MySQL 的 Vector Search 功能。

3.1 准备工作：安装依赖，获取数据

• Python 环境： 确保你已经安装了 Python 3.6 或更高版本。
• MySQL 数据库： 确保你已经安装了 MySQL 8.0 或更高版本。

• Python 库： 安装 mysql-connector-python 和 Pillow 库：

  pip install mysql-connector-python Pillow

• 数据集： 我们使用一个小型图像数据集，比如 CIFAR-10 的一部分。你可以从网上下载。

3.2 步骤一：提取图像特征

我们使用一个预训练的图像嵌入模型（比如 ResNet50）来提取图像特征。这里为了简化，我们直接使用一个随机向量来模拟图像特征。

import mysql.connector
from PIL import Image
import numpy as np
import os

# 数据库配置
db_config = {
    'user': 'your_user',
    'password': 'your_password',
    'host': 'your_host',
    'database': 'your_database'
}

# 图片目录
image_dir = 'images'  # 替换成你的图片目录

def generate_random_embedding(dimension=128):
    """生成随机向量"""
    return np.random.rand(dimension).tolist()

def insert_image_data(image_path, embedding):
    """将图像数据插入到数据库"""
    try:
        cnx = mysql.connector.connect(**db_config)
        cursor = cnx.cursor()

        image_name = os.path.basename(image_path)
        embedding_json = str(embedding).replace("'", "").replace(" ", "")  # 转换成JSON字符串

        query = "INSERT INTO items (name, embedding) VALUES (%s, JSON(%s))"
        cursor.execute(query, (image_name, embedding_json))

        cnx.commit()
        print(f"Inserted {image_name} into database.")

    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"Error: {err}")
    finally:
        if cnx:
            cursor.close()
            cnx.close()

# 遍历图片目录，提取特征并插入数据库
for filename in os.listdir(image_dir):
    if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
        image_path = os.path.join(image_dir, filename)
        embedding = generate_random_embedding()  # 替换成真正的特征提取
        insert_image_data(image_path, embedding)

print("Done!")

这段代码会遍历图片目录，为每张图片生成一个随机向量，并将图像名称和向量数据插入到 items 表中。

3.3 步骤二：创建数据库表和函数

在 MySQL 数据库中，创建 items 表和 cosine_similarity 函数（如果之前没有创建的话）。

CREATE TABLE items (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    embedding JSON
);

DELIMITER //
CREATE FUNCTION cosine_similarity(vec1 JSON, vec2 JSON)
RETURNS FLOAT
DETERMINISTIC
BEGIN
    DECLARE dot_product FLOAT DEFAULT 0;
    DECLARE magnitude1 FLOAT DEFAULT 0;
    DECLARE magnitude2 FLOAT DEFAULT 0;
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    DECLARE len INT;

    -- 获取向量长度
    SET len = JSON_LENGTH(vec1);

    -- 计算点积、向量1的模、向量2的模
    WHILE i < len DO
        SET dot_product = dot_product + JSON_EXTRACT(vec1, CONCAT('$[', i, ']')) * JSON_EXTRACT(vec2, CONCAT('$[', i, ']'));
        SET magnitude1 = magnitude1 + POW(JSON_EXTRACT(vec1, CONCAT('$[', i, ']')), 2);
        SET magnitude2 = magnitude2 + POW(JSON_EXTRACT(vec2, CONCAT('$[', i, ']')), 2);
        SET i = i + 1;
    END WHILE;

    SET magnitude1 = SQRT(magnitude1);
    SET magnitude2 = SQRT(magnitude2);

    -- 计算余弦相似度
    IF magnitude1 = 0 OR magnitude2 = 0 THEN
        RETURN 0;
    ELSE
        RETURN dot_product / (magnitude1 * magnitude2);
    END IF;
END //
DELIMITER ;

3.4 步骤三：进行相似性搜索

编写 Python 代码，根据输入的图像，在数据库中进行相似性搜索：

import mysql.connector
import numpy as np

# 数据库配置
db_config = {
    'user': 'your_user',
    'password': 'your_password',
    'host': 'your_host',
    'database': 'your_database'
}

def search_similar_images(query_embedding, limit=10):
    """在数据库中搜索相似图像"""
    try:
        cnx = mysql.connector.connect(**db_config)
        cursor = cnx.cursor()

        query_embedding_json = str(query_embedding).replace("'", "").replace(" ", "")

        query = f"""
            SELECT id, name, cosine_similarity(embedding, JSON('{query_embedding_json}')) AS similarity
            FROM items
            ORDER BY similarity DESC
            LIMIT {limit};
        """
        cursor.execute(query)

        results = cursor.fetchall()
        return results

    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"Error: {err}")
        return []
    finally:
        if cnx:
            cursor.close()
            cnx.close()

# 模拟用户上传一张图片
query_image_path = 'images/cat.1.jpg'  # 替换成你的查询图片
query_embedding = generate_random_embedding()  # 替换成真正的特征提取

# 进行相似性搜索
similar_images = search_similar_images(query_embedding)

# 打印搜索结果
print("Similar Images:")
for image_id, image_name, similarity in similar_images:
    print(f"ID: {image_id}, Name: {image_name}, Similarity: {similarity:.4f}")

这段代码会生成一个随机向量作为查询向量，然后在 items 表中搜索与之最相似的10张图片，并打印出它们的 ID、名称和相似度。

第四部分：MySQL Vector Search 的局限性与未来展望

虽然 MySQL 8.0 提供了 Vector Search 功能，但它仍然存在一些局限性：

• 性能问题： 使用自定义函数进行相似度计算，性能比较差，不适合处理大规模向量数据。
• 索引缺失： MySQL 没有提供专门的向量索引，无法加速相似性搜索。
• 功能有限： MySQL 的 Vector Search 功能比较简单，不支持复杂的向量操作（比如向量加减、向量归一化等）。

表格 2：MySQL Vector Search 的优缺点

优点	缺点
原生支持，无需依赖外部向量数据库。	性能较差，不适合处理大规模向量数据。
可以与其他 MySQL 功能（比如事务、备份等）无缝集成。	索引缺失，无法加速相似性搜索。
降低了系统的复杂度，简化了部署和维护。	功能有限，不支持复杂的向量操作。

未来展望

未来，MySQL 可能会在 Vector Search 方面进行以下改进：

• 引入向量索引： 提供专门的向量索引，比如 HNSW、IVF 等，以加速相似性搜索。
• 优化相似度计算： 提供内置的相似度计算函数，并使用 SIMD 指令进行优化，以提高性能。
• 支持更多向量操作： 提供更多的向量操作函数，以支持更复杂的应用场景。

第五部分：总结：MySQL Vector Search 的价值与应用场景

总的来说，MySQL 的 Vector Search 功能虽然还不够完善，但它仍然具有一定的价值。它可以用于一些对性能要求不高的场景，比如：

• 小型推荐系统： 根据用户的历史行为，推荐相似的商品或内容。
• 简单的图像搜索： 根据用户上传的图片，搜索相似的图片。
• 智能客服： 根据用户的问题，搜索相似的问题，并给出答案。

结束语：向量搜索，未来可期

向量搜索是人工智能时代的一项关键技术，它将改变我们搜索信息的方式。虽然 MySQL 的 Vector Search 功能还处于起步阶段，但我们有理由相信，它将在未来发挥越来越重要的作用。

好了，今天的讲座就到这里。感谢大家的观看！希望大家能够有所收获，并在实际项目中灵活运用 MySQL 的 Vector Search 功能。记住，代码不止有 bug，还有诗和远方！