如何从零构建向量数据库？

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从零构建向量数据库指南

向量数据库是专门用于存储、索引和查询向量数据(嵌入)的数据库系统。以下是构建一个基本向量数据库的关键步骤：

1. 确定核心需求

• 向量维度：确定你将处理的向量维度(如768维、1024维等)
• 距离度量：选择相似度计算方法(余弦相似度、欧氏距离、内积等)
• 规模预估：预计存储的向量数量和查询负载
  

2. 基础架构设计存储层

• 向量存储：设计高效的向量存储格式(二进制、浮点数组等)
• 元数据存储：存储与向量关联的ID、标签和其他元数据
• 持久化：实现磁盘存储和内存缓存机制
  

索引层

• 索引结构：选择或实现适合的索引算法：
  
  • 精确搜索：线性扫描(小规模)
  • 近似搜索：HNSW、IVF、PQ、LSH等
    
• 索引构建：实现索引构建和更新逻辑
  

查询层

• 查询接口：设计查询API(单向量查询、批量查询、过滤查询等)
• 结果排序：根据相似度得分排序返回结果
  

3. 关键技术实现基本实现(Python示例)import numpy as np
from typing import List, Dict
import heapq
import os
import json

class VectorDatabase:
    def __init__(self, dim: int, distance_metric: str = 'cosine'):
        self.dim = dim
        self.vectors = []
        self.metadata = []
        self.index = None
        self.distance_metric = distance_metric
        
    def add_vector(self, vector: np.ndarray, metadata: Dict = None):
        if len(vector) != self.dim:
            raise ValueError(f"Vector dimension must be {self.dim}")
        self.vectors.append(vector)
        self.metadata.append(metadata or {})
        
    def cosine_similarity(self, a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float:
        return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))
   
    def euclidean_distance(self, a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float:
        return np.linalg.norm(a - b)
   
    def query(self, query_vector: np.ndarray, k: int = 5) -> List[Dict]:
        if len(query_vector) != self.dim:
            raise ValueError(f"Query vector dimension must be {self.dim}")
            
        scores = []
        for i, vec in enumerate(self.vectors):
            if self.distance_metric == 'cosine':
                score = self.cosine_similarity(query_vector, vec)
            elif self.distance_metric == 'euclidean':
                score = -self.euclidean_distance(query_vector, vec)  # 使用负值以便最大堆排序
            else:
                raise ValueError("Unsupported distance metric")
            scores.append((score, i))
        
        # 获取top-k结果
        top_k = heapq.nlargest(k, scores, key=lambda x: x[0])
        
        return [{
            'vector': self.vectors[idx],
            'metadata': self.metadata[idx],
            'score': score
        } for score, idx in top_k]
   
    def build_index(self):
        """未来可以添加更高效的索引结构"""
        pass
   
    def save(self, path: str):
        data = {
            'dim': self.dim,
            'vectors': [v.tolist() for v in self.vectors],
            'metadata': self.metadata,
            'distance_metric': self.distance_metric
        }
        with open(path, 'w') as f:
            json.dump(data, f)
   
    @classmethod
    def load(cls, path: str):
        with open(path, 'r') as f:
            data = json.load(f)
        db = cls(data['dim'], data['distance_metric'])
        db.vectors = [np.array(v) for v in data['vectors']]
        db.metadata = data['metadata']
        return db
进阶优化方向

• 索引优化：

  
  
  • 实现HNSW(分层可导航小世界)图索引
  • 或IVF(倒排文件)与乘积量化结合
    

• 并行查询：

  
  
  • 使用多线程/进程并行计算相似度
  • 批量查询优化
    

• 持久化与压缩：

  
  
  • 高效序列化格式(如Protocol Buffers)
  • 向量压缩技术(标量量化、乘积量化)
    

• 过滤支持：

  
  
  • 在相似度搜索基础上添加元数据过滤
    

4. 生产级考虑因素

• 分布式架构：数据分片和分布式查询
• 容错机制：数据复制和故障恢复
• 增量更新：支持动态添加/删除向量而不重建整个索引
• 性能监控：查询延迟、吞吐量监控
  

5. 现有开源方案参考

如果想基于现有方案构建：

• FAISS (Facebook AI相似度搜索)
• Annoy (Spotify的近似最近邻库)
• HNSWLib (纯HNSW实现)
• Milvus、Weaviate、Qdrant等完整向量数据库
  

从零构建向量数据库是一个复杂的工程任务，建议从小规模原型开始，逐步添加高级功能。对于大多数应用场景，使用现有优化库(如FAISS)作为基础可能是更高效的选择。

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关键词：数据库 Similarity Euclidean dimension Distance

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