MySQL 9.0 与 Java 驱动：向量类型、Embedding 存储与近似最近邻搜索
大家好！今天我们来聊聊 MySQL 9.0 引入的向量类型，以及如何通过 Java 驱动来利用这一特性进行 Embedding 存储和近似最近邻 (ANN) 搜索。这是一个令人兴奋的功能，它将极大地扩展 MySQL 在 AI 和机器学习领域的应用。
1. 向量类型：MySQL 的新成员
长期以来，MySQL 缺乏原生的向量数据类型，这使得处理 Embedding 等向量数据变得复杂，通常需要将其拆解成多个数值列，或者存储为 JSON 格式，这既影响了存储效率，也阻碍了高效的向量计算。MySQL 9.0 终于引入了 VECTOR 数据类型，旨在解决这一问题。
VECTOR 类型允许我们在数据库中直接存储向量数据。它的语法如下：
VECTOR(dimension, data_type)dimension: 向量的维度，即向量中元素的个数。data_type: 向量中元素的数据类型，可以是FLOAT,DOUBLE,INT等。
例如，要创建一个存储 128 维浮点型向量的列，可以使用以下 SQL 语句：
ALTER TABLE my_table ADD COLUMN embedding VECTOR(128, FLOAT);2. Java 驱动支持：无缝集成
MySQL 9.0 的 Java 驱动也相应地进行了更新，以支持 VECTOR 类型的操作。这意味着我们可以像操作其他数据类型一样，使用 JDBC API 来插入、查询和更新向量数据。
在 Java 代码中，我们需要使用 java.sql.Array 接口来表示 VECTOR 类型。以下是一些基本操作的示例：
- 插入向量数据：
import java.sql.*;
public class VectorInsertExample {
public static void main(String[] args) {
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase";
String user = "root";
String password = "password";
try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, user, password);
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("INSERT INTO my_table (id, embedding) VALUES (?, ?)")) {
// 模拟一个 128 维的浮点型向量
float[] vectorData = new float[128];
for (int i = 0; i < 128; i++) {
vectorData[i] = (float) Math.random();
}
// 将 float 数组转换为 java.sql.Array
Array vectorArray = connection.createArrayOf("FLOAT", toObject(vectorData));
preparedStatement.setInt(1, 1); // 假设 id 为自增主键
preparedStatement.setArray(2, vectorArray);
int rowsAffected = preparedStatement.executeUpdate();
System.out.println("Rows inserted: " + rowsAffected);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// Helper method to convert float[] to Float[] (required by createArrayOf)
private static Float[] toObject(float[] array) {
Float[] result = new Float[array.length];
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
result[i] = array[i];
}
return result;
}
}- 查询向量数据：
import java.sql.*;
public class VectorQueryExample {
public static void main(String[] args) {
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase";
String user = "root";
String password = "password";
try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, user, password);
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("SELECT embedding FROM my_table WHERE id = ?")) {
preparedStatement.setInt(1, 1);
try (ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery()) {
if (resultSet.next()) {
Array vectorArray = resultSet.getArray("embedding");
Float[] vectorData = (Float[]) vectorArray.getArray();
System.out.println("Vector data:");
for (int i = 0; i < vectorData.length; i++) {
System.out.print(vectorData[i] + " ");
}
System.out.println();
} else {
System.out.println("No record found with id = 1");
}
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}- 更新向量数据：
更新操作与插入操作类似，只是使用 UPDATE 语句代替 INSERT 语句。
import java.sql.*;
public class VectorUpdateExample {
public static void main(String[] args) {
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase";
String user = "root";
String password = "password";
try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, user, password);
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("UPDATE my_table SET embedding = ? WHERE id = ?")) {
// 模拟一个新的 128 维的浮点型向量
float[] vectorData = new float[128];
for (int i = 0; i < 128; i++) {
vectorData[i] = (float) Math.random();
}
// 将 float 数组转换为 java.sql.Array
Array vectorArray = connection.createArrayOf("FLOAT", toObject(vectorData));
preparedStatement.setArray(1, vectorArray);
preparedStatement.setInt(2, 1); // 假设 id 为自增主键
int rowsAffected = preparedStatement.executeUpdate();
System.out.println("Rows updated: " + rowsAffected);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// Helper method to convert float[] to Float[] (required by createArrayOf)
private static Float[] toObject(float[] array) {
Float[] result = new Float[array.length];
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
result[i] = array[i];
}
return result;
}
}3. Embedding 存储：为 AI 应用铺路
Embedding 是将文本、图像、音频等数据转换为向量表示的技术。这些向量可以捕捉数据的语义信息，从而用于各种 AI 应用，例如：
- 语义搜索： 根据语义相似度而非关键词匹配来查找信息。
- 推荐系统： 根据用户的兴趣和行为，推荐相似的商品或内容。
- 图像识别： 识别图像中的物体或场景。
- 自然语言处理： 执行文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过将 Embedding 存储在 MySQL 中，我们可以利用数据库的强大功能来管理和查询这些向量数据。
4. 近似最近邻搜索：加速相似度查找
近似最近邻 (ANN) 搜索是一种在海量向量数据中快速查找与给定查询向量最相似的向量的技术。由于精确的最近邻搜索在计算上非常昂贵，因此 ANN 搜索通过牺牲一定的精度来提高搜索速度。
MySQL 9.0 提供了对 ANN 搜索的原生支持，可以通过一些索引和函数来实现。虽然具体的实现细节和性能指标可能会因版本而异，但基本思路是利用空间索引来加速相似度计算。
4.1. 相似度计算函数
MySQL 9.0 可能会提供一些内置的相似度计算函数，例如：
VECTOR_COSINE_SIMILARITY(vector1, vector2): 计算两个向量的余弦相似度。VECTOR_EUCLIDEAN_DISTANCE(vector1, vector2): 计算两个向量的欧几里得距离。
4.2. 空间索引
MySQL 可能会利用空间索引（例如 R-tree 或其他合适的索引结构）来加速 ANN 搜索。空间索引可以将向量数据组织成树状结构，从而快速定位到与查询向量相邻的向量。
4.3. ANN 搜索示例
假设我们有一个名为 products 的表，其中包含 id 和 embedding 两列，embedding 列存储了产品的 Embedding 向量。我们可以使用以下 SQL 语句来查找与给定查询向量最相似的 K 个产品：
SELECT id, VECTOR_COSINE_SIMILARITY(embedding, <query_vector>) AS similarity
FROM products
ORDER BY similarity DESC
LIMIT K;<query_vector> 是一个表示查询向量的占位符。在 Java 代码中，我们需要将这个占位符替换为实际的向量数据。
5. Java 代码实现 ANN 搜索
以下是一个使用 Java 驱动进行 ANN 搜索的示例：
import java.sql.*;
public class VectorSearchExample {
public static void main(String[] args) {
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase";
String user = "root";
String password = "password";
// 假设查询向量
float[] queryVectorData = new float[128];
for (int i = 0; i < 128; i++) {
queryVectorData[i] = (float) Math.random();
}
try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, user, password);
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(
"SELECT id, VECTOR_COSINE_SIMILARITY(embedding, ?) AS similarity " +
"FROM products " +
"ORDER BY similarity DESC " +
"LIMIT ?")) {
// 将查询向量转换为 java.sql.Array
Array queryVectorArray = connection.createArrayOf("FLOAT", toObject(queryVectorData));
preparedStatement.setArray(1, queryVectorArray);
preparedStatement.setInt(2, 10); // 返回前 10 个最相似的结果
try (ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery()) {
while (resultSet.next()) {
int id = resultSet.getInt("id");
double similarity = resultSet.getDouble("similarity");
System.out.println("Product ID: " + id + ", Similarity: " + similarity);
}
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// Helper method to convert float[] to Float[] (required by createArrayOf)
private static Float[] toObject(float[] array) {
Float[] result = new Float[array.length];
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
result[i] = array[i];
}
return result;
}
}6. 性能优化策略
为了获得最佳的 ANN 搜索性能，可以考虑以下优化策略：
- 选择合适的索引类型： 根据向量数据的分布和查询模式，选择最适合的索引类型。 不同的空间索引算法在处理不同类型的数据时性能会有所差异。
- 调整索引参数： 调整索引的参数，例如树的深度、叶子节点的大小等，以优化索引的构建和查询效率。
- 使用缓存： 将常用的查询向量和结果缓存起来，以减少数据库的访问次数。
- 分片： 将数据分片到多个数据库节点上，以提高查询的并行度和吞吐量。
- 硬件加速： 使用支持向量计算的硬件加速器，例如 GPU 或专门的向量处理器，以提高相似度计算的速度。
7. 总结与展望
MySQL 9.0 的向量类型和 Java 驱动支持为 Embedding 存储和 ANN 搜索提供了强大的基础。 通过利用这些功能，我们可以构建更智能、更高效的 AI 应用。 随着技术的不断发展，我们可以期待 MySQL 在向量数据处理方面提供更多的优化和功能。
8. 实际应用案例
我们可以通过几个实际应用案例来更好地理解 VECTOR 类型在 MySQL 中的作用。
-
产品推荐: 电商平台为每个产品生成一个 Embedding，然后根据用户的浏览历史和购买记录，找到与用户感兴趣的产品最相似的其他产品，进行推荐。
列名 数据类型 描述 product_id INT 产品 ID embedding VECTOR(128, FLOAT) 产品 Embedding 向量 SQL 查询示例：
SELECT product_id FROM products ORDER BY VECTOR_COSINE_SIMILARITY(embedding, <user_embedding>) DESC LIMIT 10; -
图像搜索: 将图像转换为 Embedding，然后根据用户上传的图像，找到与该图像最相似的其他图像。
列名 数据类型 描述 image_id INT 图像 ID embedding VECTOR(256, FLOAT) 图像 Embedding 向量 SQL 查询示例：
SELECT image_id FROM images ORDER BY VECTOR_COSINE_SIMILARITY(embedding, <uploaded_image_embedding>) DESC LIMIT 10; -
文档检索: 为每个文档生成一个 Embedding，然后根据用户输入的查询语句，找到与该查询语句最相关的文档。
列名 数据类型 描述 document_id INT 文档 ID embedding VECTOR(512, FLOAT) 文档 Embedding 向量 SQL 查询示例：
SELECT document_id FROM documents ORDER BY VECTOR_COSINE_SIMILARITY(embedding, <query_embedding>) DESC LIMIT 10;
9. 未来发展方向
在未来，我们可以期待 MySQL 在向量数据处理方面有以下发展方向：
- 更丰富的相似度计算函数： 提供更多的内置相似度计算函数，以支持不同的应用场景。
- 更高效的索引结构： 开发更高效的索引结构，以加速 ANN 搜索。
- 自动化的索引选择和参数调整： 自动选择最佳的索引类型和参数，以简化开发和运维工作。
- 与其他 AI 框架的集成： 与 TensorFlow、PyTorch 等 AI 框架集成，提供更便捷的 Embedding 生成和模型部署方式。
- 支持更多的向量数据类型： 支持更多的向量数据类型，例如 INT8、INT16 等，以满足不同的存储和计算需求。
- 向量数据的压缩： 实现向量数据的压缩，以减少存储空间和提高查询效率。
总结：拥抱向量类型，开启 AI 应用新篇章
MySQL 9.0 引入的向量类型和 Java 驱动支持为 Embedding 存储和 ANN 搜索提供了坚实的基础。 让我们拥抱这一新特性，开启 AI 应用的新篇章。