MariaDB Vector: ベクターデータ処理の未来を変える拡張機能
MySQLとMariaDBにおけるベクターデータ型
2024年7月現在、MySQLとMariaDBには、ベクターデータ型を直接サポートする機能はありません。しかし、ベクターデータを格納および処理するための代替手段はいくつか存在します。
代替手段
ベクター検索
MySQLとMariaDBは、ネイティブのベクター検索機能を提供していません。しかし、以下の方法でベクター検索を実行できます。
今後の展望
MySQLとMariaDBの将来のバージョンでは、ベクターデータ型とベクター検索機能がネイティブにサポートされる可能性があります。
現時点では、MySQLとMariaDBにはベクターデータ型を直接サポートする機能はありません。しかし、JSON型、カスタムデータ型、外部ストレージなどの代替手段でベクターデータを格納および処理することができます。また、外部ライブラリやMySQL HeatWaveを使用してベクター検索を実行することもできます。将来的には、MySQLとMariaDBのネイティブなベクターデータ型とベクター検索機能が実装される可能性があります。
- データベースの操作を行う前に、必ず公式ドキュメントを参照してください。
- 具体的な実装方法は、使用しているMySQL/MariaDBのバージョンや環境によって異なる場合があります。
CREATE TABLE documents (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
vector JSON NOT NULL
);
INSERT INTO documents (title, content, vector)
VALUES
('Document 1', 'This is the first document.', '{"x": 1.0, "y": 2.0, "z": 3.0}'),
('Document 2', 'This is the second document.', '{"x": 4.0, "y": 5.0, "z": 6.0}');
SELECT id, title, JSON_EXTRACT(vector, '$.x') AS x_component
FROM documents;
カスタムデータ型を使用したベクターデータの格納と検索
CREATE TABLE documents (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
vector VECTOR(3) NOT NULL
);
INSERT INTO documents (title, content, vector)
VALUES
('Document 1', 'This is the first document.', '1.0, 2.0, 3.0'),
('Document 2', 'This is the second document.', '4.0, 5.0, 6.0}');
SELECT id, title, vector
FROM documents;
CREATE TABLE documents (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
vector_path VARCHAR(255) NOT NULL
);
INSERT INTO documents (title, content, vector_path)
VALUES
('Document 1', 'This is the first document.', '/path/to/vector1.bin'),
('Document 2', 'This is the second document.', '/path/to/vector2.bin');
SELECT id, title, vector_path
FROM documents;
ScaNNを使用したベクター検索
import scann
# Load vectors from external storage
vectors = load_vectors('/path/to/vectors.bin')
# Create a searcher
searcher = scann.DistanceSearcher(vectors)
# Perform a search
query_vector = [1.5, 2.5, 3.5]
results, distances = searcher.search(query_vector, top_n=10)
# Print results
for i, result in enumerate(results):
print(f"Result {i+1}: Document ID {result}, Distance {distances[i]}")
MySQL HeatWaveを使用したベクター検索
CREATE TABLE documents (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
vector VECTOR(3) NOT NULL
) ENGINE=HeatWave;
INSERT INTO documents (title, content, vector)
VALUES
('Document 1', 'This is the first document.', '1.0, 2.0, 3.0'),
('Document 2', 'This is the second document.', '4.0, 5.0, 6.0}');
SELECT id, title, vector
FROM documents
WHERE vector IS NEAREST_NEIGHBOR('1.5, 2.5, 3.5');
注意事項
- 上記のコードはあくまで例であり、具体的な実装方法は状況によって異なります。
外部ライブラリ
ScaNN、Faiss、Annoyなどの外部ライブラリを使用して、ベクターデータの処理と検索を実行することができます。これらのライブラリは、高性能で柔軟性に優れていますが、MySQL/MariaDBデータベースと直接統合されていないため、追加の開発が必要となります。
機械学習フレームワーク
TensorFlow、PyTorchなどの機械学習フレームワークは、ベクターデータの処理と検索のためのツールを提供しています。これらのフレームワークは、複雑なベクターデータ分析タスクに適していますが、データベースとの統合には制限がある場合があります。
NoSQLデータベース
MongoDB、CassandraなどのNoSQLデータベースは、ベクターデータのネイティブな格納と処理をサポートしています。これらのデータベースは、スケーラビリティと柔軟性に優れていますが、SQLデータベースの機能の一部を備えていない場合があります。
最適な方法の選択
最適な方法は、具体的なニーズと要件によって異なります。
- 既存のMySQL/MariaDBデータベースとの統合が重要である場合は、JSON型、カスタムデータ型、外部ストレージなどの代替手段を検討してください。
- 柔軟性とスケーラビリティが重要である場合は、NoSQLデータベースを検討してください。
- パフォーマンスが重要である場合は、MariaDB Vector (リリース後) または ScaNNなどの外部ライブラリを検討してください。
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