SQLite-Vec项目中的KNN查询技术详解

引言

在现代数据库应用中，向量搜索已成为处理高维数据的关键技术。SQLite-Vec项目为SQLite数据库提供了强大的向量操作能力，其中K最近邻(KNN)查询是最核心的功能之一。本文将深入解析SQLite-Vec中实现KNN查询的两种主要方法，帮助开发者根据实际需求选择最佳方案。

虚拟表方法：vec0

基本概念

vec0虚拟表是SQLite-Vec提供的专门用于向量存储和查询的优化结构。它采用列式存储方式，针对向量搜索进行了特殊优化。

创建与使用

创建vec0虚拟表的基本语法如下：

CREATE VIRTUAL TABLE vec_documents USING vec0(
  document_id INTEGER PRIMARY KEY,
  contents_embedding FLOAT[768]
);

这种表结构特别适合存储固定维度的向量数据，如768维的文本嵌入向量。

KNN查询示例

执行KNN查询的典型SQL语句：

SELECT document_id, distance
FROM vec_documents
WHERE contents_embedding MATCH :query
  AND k = 10;

这里:query是查询向量，k=10表示返回最相似的10个结果。

距离度量配置

vec0支持多种距离度量方式，可根据需求配置：

CREATE VIRTUAL TABLE vec_documents USING vec0(
  document_id INTEGER PRIMARY KEY,
  contents_embedding FLOAT[768] DISTANCE_METRIC=cosine
);

支持的距离度量包括：

• L2距离（默认）
• 余弦距离
• L1距离

性能优势

vec0虚拟表的主要优势在于：

1. 查询性能高，内部采用优化的搜索算法
2. 存储紧凑，节省空间
3. 支持批量操作

手动SQL函数方法

基本实现

当需要更灵活的存储方案时，可以使用常规表结合向量函数实现KNN：

CREATE TABLE documents(
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  contents TEXT,
  contents_embedding BLOB
);

距离计算函数

SQLite-Vec提供了多种距离计算函数：

• vec_distance_L2(): 计算欧氏距离
• vec_distance_L1(): 计算曼哈顿距离
• vec_distance_cosine(): 计算余弦相似度

查询示例：

SELECT id, contents, 
       vec_distance_L2(contents_embedding, '[2.2, 2.2, 2.2, 2.2]') AS distance
FROM documents
ORDER BY distance;

数据完整性检查

为确保向量数据的正确性，建议添加CHECK约束：

CREATE TABLE documents(
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  contents TEXT,
  contents_embedding FLOAT[4]
    CHECK(
      typeof(contents_embedding) = 'blob'
      AND vec_length(contents_embedding) = 4
    )
);

这种约束可以确保：

1. 向量数据以BLOB格式存储
2. 向量维度符合预期
3. 向量元素类型正确

两种方法对比

特性	vec0虚拟表	手动SQL函数
性能	高	中（全表扫描）
灵活性	低	高
存储效率	高	中
配置复杂度	低	中
适用场景	大规模向量搜索	小规模或特殊需求

最佳实践建议

1. 对于纯向量搜索场景，优先使用vec0虚拟表
2. 当需要与其他表频繁JOIN时，考虑使用常规表+函数方法
3. 始终为向量列添加适当的CHECK约束
4. 对于生产环境，考虑使用STRICT表确保数据类型安全
5. 根据实际距离需求选择合适的度量方式

总结

SQLite-Vec为开发者提供了两种各具特色的KNN实现方式，能够满足不同场景下的向量搜索需求。理解这两种方法的特性和适用场景，将帮助开发者在实际项目中做出更合理的技术选型，构建高效的向量搜索应用。