MySQL前沿技术与新特性之：`MySQL`的`Vector Search`：其在`AI`和向量数据库中的应用。

MySQL 的 Vector Search：AI 与向量数据库的交汇点

各位听众，大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 的一项前沿技术：Vector Search，以及它在人工智能（AI）和向量数据库领域中的应用。

1. 什么是向量搜索 (Vector Search)?

传统的数据库搜索主要依赖精确匹配或模糊匹配，例如通过 SQL 的 WHERE 子句进行条件筛选。然而，在处理非结构化数据，例如图像、文本、音频等时，这种方法往往捉襟见肘。这些数据通常蕴含着丰富的语义信息，我们希望能够基于语义相似性进行搜索。

向量搜索应运而生，它是一种基于向量相似度的搜索技术。它将非结构化数据转换为高维向量，然后在向量空间中查找与目标向量最相似的向量。这些向量的相似度反映了原始数据的语义相似度。

举例：

假设我们有一批描述图片的文本，我们想找到与 "一只在沙滩上玩耍的狗" 最相似的图片。传统的字符串匹配可能无法找到包含 "海滩" 或 "小狗" 等词汇的图片，但向量搜索可以将文本转换为向量，并通过比较向量之间的距离（例如余弦相似度）来找到语义上最接近的图片。

2. 向量数据库 (Vector Database) 的概念

向量数据库是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库。与传统的关系型数据库不同，向量数据库针对向量相似性搜索进行了优化，能够高效地进行大规模向量数据的存储和检索。

核心功能:

• 高效存储: 向量数据库采用特殊的数据结构（例如倒排索引、树形结构等）来高效存储高维向量。
• 快速检索: 向量数据库使用近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法来加速向量搜索，在保证一定精度损失的前提下，大幅提高搜索速度。
• 支持多种相似度度量: 向量数据库通常支持多种相似度度量方法，例如余弦相似度、欧氏距离、点积等，以满足不同应用场景的需求。
• 可扩展性: 向量数据库需要具备良好的可扩展性，能够处理不断增长的向量数据量。

3. MySQL Vector Search 的诞生

MySQL 作为一款成熟的关系型数据库，在数据存储和管理方面拥有强大的能力。然而，在处理向量数据和进行相似性搜索方面，MySQL 存在一定的局限性。为了弥补这一不足，MySQL 推出了 Vector Search 功能，使其能够直接支持向量数据的存储和查询。

MySQL 的 Vector Search 将向量数据存储在 MySQL 表中，并提供了一系列的函数和索引来支持向量相似性搜索。 这使得用户可以在 MySQL 中直接进行向量搜索，而无需依赖外部的向量数据库。

优势:

• 集成性: 将向量搜索集成到现有的 MySQL 数据库中，简化了数据管理和部署流程。
• 数据一致性: MySQL 强大的事务支持和数据一致性保证，确保向量数据与关系数据的同步和一致性。
• 易用性: 通过 SQL 语句进行向量搜索，降低了学习成本。
• 成本效益: 无需额外购买和维护专门的向量数据库，降低了总体成本。

4. MySQL Vector Search 的实现原理

MySQL Vector Search 的核心在于如何高效地存储和索引向量数据，并快速计算向量之间的相似度。

4.1 数据存储:

MySQL 可以使用 BLOB 或 JSON 数据类型来存储向量数据。 BLOB 类型适合存储二进制格式的向量，而 JSON 类型适合存储 JSON 数组格式的向量。 选择哪种类型取决于具体的应用场景和向量数据的格式。

示例:

CREATE TABLE embeddings (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    text VARCHAR(255),
    embedding JSON  -- 使用 JSON 存储向量
);

4.2 索引:

MySQL Vector Search 支持多种索引类型来加速向量搜索，其中最常用的包括：

• 空间索引 (Spatial Index): 虽然空间索引主要用于地理空间数据，但也可以通过将高维向量降维到二维或三维空间，然后使用空间索引来加速搜索。 这种方法的精度较低，但速度较快。
• 自定义索引 (Custom Index): MySQL 允许用户创建自定义索引，可以根据具体的向量数据和相似度度量方法来设计索引结构。 例如，可以使用倒排索引或树形结构来组织向量数据。
• 第三方插件: 一些第三方插件提供了专门针对向量搜索的索引结构和算法，例如 HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 索引。

4.3 相似度计算:

MySQL 提供了内置的函数来计算向量之间的相似度，例如：

• 余弦相似度 (Cosine Similarity): 衡量两个向量方向上的相似度，取值范围为 [-1, 1]。
• 欧氏距离 (Euclidean Distance): 衡量两个向量在空间中的距离，距离越小，相似度越高。
• 点积 (Dot Product): 衡量两个向量的投影长度，与余弦相似度类似。

示例:

-- 计算两个向量的余弦相似度
SELECT
    JSON_EXTRACT(embedding, '$[0]') * JSON_EXTRACT(other_embedding, '$[0]') +
    JSON_EXTRACT(embedding, '$[1]') * JSON_EXTRACT(other_embedding, '$[1]')
    -- ... 更多维度的计算
    AS cosine_similarity
FROM
    embeddings,
    (SELECT embedding AS other_embedding FROM embeddings WHERE id = 1) AS t
WHERE id = 2;

5. MySQL Vector Search 的应用场景

MySQL Vector Search 在 AI 和向量数据库领域拥有广泛的应用前景。

5.1 图像搜索:

将图像转换为向量，然后使用向量搜索来查找相似的图像。 例如，可以用于图像识别、图像分类、图像检索等应用。

示例:

-- 假设 image_embedding 表存储了图像的向量表示
SELECT
    image_id,
    COSINE_SIMILARITY(image_embedding, (SELECT image_embedding FROM image_embedding WHERE image_id = 'target_image')) AS similarity
FROM
    image_embedding
ORDER BY
    similarity DESC
LIMIT 10;

5.2 文本搜索:

将文本转换为向量，然后使用向量搜索来查找相似的文本。 例如，可以用于语义搜索、文本分类、文本摘要等应用。

示例:

-- 假设 text_embedding 表存储了文本的向量表示
SELECT
    text_id,
    COSINE_SIMILARITY(text_embedding, (SELECT text_embedding FROM text_embedding WHERE text_id = 'target_text')) AS similarity
FROM
    text_embedding
ORDER BY
    similarity DESC
LIMIT 10;

5.3 推荐系统:

将用户和物品转换为向量，然后使用向量搜索来推荐用户可能感兴趣的物品。 例如，可以用于电商推荐、新闻推荐、音乐推荐等应用。

示例:

-- 假设 user_embedding 表存储了用户的向量表示， item_embedding 表存储了物品的向量表示
SELECT
    item_id,
    COSINE_SIMILARITY(user_embedding, item_embedding) AS similarity
FROM
    user_embedding,
    item_embedding
WHERE user_id = 'target_user'
ORDER BY
    similarity DESC
LIMIT 10;

5.4 欺诈检测:

将交易记录转换为向量，然后使用向量搜索来识别异常交易。 例如，可以用于信用卡欺诈检测、网络攻击检测等应用。

示例:

-- 假设 transaction_embedding 表存储了交易记录的向量表示
SELECT
    transaction_id,
    COSINE_SIMILARITY(transaction_embedding, (SELECT AVG(transaction_embedding) FROM transaction_embedding WHERE is_fraudulent = FALSE)) AS similarity
FROM
    transaction_embedding
ORDER BY
    similarity ASC -- 相似度越低，越可能是欺诈交易
LIMIT 10;

表格：应用场景与技术选型

应用场景	向量数据类型	相似度度量	索引选择
图像搜索	图像特征向量	余弦相似度	HNSW, IVF
文本搜索	文本嵌入向量	余弦相似度	HNSW, IVF
推荐系统	用户/物品向量	余弦相似度	HNSW, IVF
欺诈检测	交易记录向量	欧氏距离	空间索引

6. 代码示例：使用 MySQL 进行简单的向量搜索

以下是一个简单的示例，演示如何在 MySQL 中使用 JSON 数据类型存储向量，并使用余弦相似度进行搜索。

-- 创建表
CREATE TABLE embeddings (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    text VARCHAR(255),
    embedding JSON
);

-- 插入数据
INSERT INTO embeddings (text, embedding) VALUES
('一只在沙滩上玩耍的狗', '[0.2, 0.5, 0.8, 0.1]'),
('一只在草地上奔跑的猫', '[0.7, 0.3, 0.2, 0.9]'),
('一只在雪地里跳跃的兔子', '[0.1, 0.9, 0.4, 0.6]'),
('一只在公园里散步的老人', '[0.6, 0.2, 0.7, 0.3]');

-- 创建函数计算余弦相似度 (简化版本，仅适用于维度固定的情况)
DROP FUNCTION IF EXISTS COSINE_SIMILARITY;
DELIMITER //
CREATE FUNCTION COSINE_SIMILARITY(vec1 JSON, vec2 JSON)
RETURNS DECIMAL(10, 8)
DETERMINISTIC
BEGIN
    DECLARE dot_product DECIMAL(10, 8) DEFAULT 0;
    DECLARE magnitude1 DECIMAL(10, 8) DEFAULT 0;
    DECLARE magnitude2 DECIMAL(10, 8) DEFAULT 0;
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    DECLARE dimension INT;

    SET dimension = JSON_LENGTH(vec1);

    WHILE i < dimension 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);

    IF magnitude1 = 0 OR magnitude2 = 0 THEN
        RETURN 0;
    ELSE
        RETURN dot_product / (magnitude1 * magnitude2);
    END IF;
END //
DELIMITER ;

-- 搜索与 "一只在沙滩上玩耍的狗" 最相似的文本
SELECT
    id,
    text,
    COSINE_SIMILARITY(embedding, (SELECT embedding FROM embeddings WHERE text = '一只在沙滩上玩耍的狗')) AS similarity
FROM
    embeddings
ORDER BY
    similarity DESC
LIMIT 10;

代码解释:

1. 创建表: 创建 embeddings 表，包含 id、text 和 embedding 三个字段，其中 embedding 字段使用 JSON 类型存储向量。
2. 插入数据: 向 embeddings 表中插入一些示例数据，包括文本和对应的向量表示。
3. 创建函数: 创建 COSINE_SIMILARITY 函数，用于计算两个 JSON 向量之间的余弦相似度。 需要注意的是，这个函数是一个简化版本，仅适用于维度固定的向量。 在实际应用中，需要根据向量的维度动态地计算余弦相似度。
4. 搜索: 使用 SELECT 语句和 COSINE_SIMILARITY 函数来查找与 "一只在沙滩上玩耍的狗" 最相似的文本，并按照相似度降序排列。

注意:

• 这个示例仅用于演示 MySQL Vector Search 的基本用法。 在实际应用中，需要根据具体的应用场景选择合适的索引和相似度度量方法。
• MySQL 的 JSON 函数的性能可能不如专门的向量数据库。 如果需要处理大规模的向量数据，建议考虑使用第三方插件或专门的向量数据库。
• 实际应用中，向量的生成通常需要使用专门的机器学习模型，例如 Word2Vec、BERT、ResNet 等。

7. 未来展望

MySQL Vector Search 作为一项新兴技术，仍处于不断发展和完善的过程中。 未来，我们可以期待以下发展趋势：

• 更高效的索引: 开发更高效的索引结构，例如 HNSW、IVF 等，以加速向量搜索。
• 更丰富的相似度度量: 支持更多的相似度度量方法，例如 Jaccard 相似度、编辑距离等，以满足不同应用场景的需求。
• 更强大的集成性: 与 MySQL 的其他功能模块（例如全文索引、地理空间索引等）进行更紧密的集成，以提供更全面的数据管理和分析能力。
• 更智能的优化: 根据向量数据的特征和查询模式，自动优化索引和查询计划，以提高搜索性能。

8. 小结

MySQL Vector Search 的出现，标志着 MySQL 正在积极拥抱 AI 和向量数据库领域。 它的集成性、数据一致性和易用性等优势，使其在许多应用场景中具有重要的价值。 虽然目前还存在一些局限性，但随着技术的不断发展，我们有理由相信，MySQL Vector Search 将在未来发挥更大的作用，成为 AI 和数据分析领域的重要工具。