创建索引参数说明请见表1。 PV_GRAPH索引算法“metric”参数仅支持取值为“euclidean”和“inner_product”。 导入向量和标量数据 针对使用了PV_GRPAH索引算法和“sub_fields”的字段，支持如下数据写入语法，其中联合标量字段仅支持写入keyword类型数据，且支持多值、单值场景。

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出参类型：int4 代码示例： gaussdb=# SELECT vector_dims(floatvector('[1,2,3]')); gaussdb=# SELECT vector_dims('[1,2,3]'); vector_norm 功能说明：返回向量的L2范数。 入参类型：floatvector

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control_extension ('create', 'vector'); 删除插件 SELECT control_extension ('drop', 'vector'); 更多信息，请参见通过界面安装和卸载插件和通过SQL命令安装和卸载插件。 基本使用 创建具有3维的向量列 CREATE

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indow agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。 优化前 表结构如下所示： 1 2 CREATE TABLE public

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"query": { "vector": { "my_vector": { "vector": [1, 1], "topk":2 } } } } 表1 标准查询的参数说明 参数 说明 vector（第一个） 表示该查询类型为VectorQuery。

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将trunc两列的和作为一个子查询，然后在子查询的外面做window agg，这样排序就可以下推了，执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Row Adapter (cost=10.70..10.70 rows=10 width=24) -> Vector WindowAgg

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最小最大规范化 概述 将数据集指定的某些数字列，转换到一定的数值范围（例如0和1之间）。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数

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标准化 概述 对数据集的某些数值列，根据均值和方差进行标准化。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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将trunc两列的和作为一个子查询，然后在子查询的外面做window agg，这样排序就可以下推了，执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Row Adapter (cost=10.70..10.70 rows=10 width=24) -> Vector WindowAgg

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（可选）预构建与注册 在创建向量索引时，如果选择使用“IVF_GRAPH”和“IVF_GRAPH_PQ”的索引算法就需要对中心点向量进行预构建和注册。 背景信息 在向量索引加速算法中，IVF_GRAPH和IVF_GRAPH_PQ适用于超大规模场景。这两种算法需要通过对子空间的切割

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向量函数和操作符 floatvector支持向量类型和数组类型之间的数据转换，同时支持特定格式的字符串转换成向量类型。 array<->floatvector：数据类型转换中向量数据类型可以和相对应的数组类型进行自由转换；floatvector向量的成员数据类型为浮点型。 string

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uint32_t scale_mode{0}; std::vector<uint8_t> scale_value; int64_t scale_offset{0}; std::vector<uint8_t> offset_data_value;

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rue”时生效。 可选值： FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。

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GaussDB提供了用来操作tsvector类型的函数和操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型，它综合了两个tsvector中词素和位置信息，并保留词素的位置信息和权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧

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dimensions_z: 1.628068208694458 speed_vector_linear_x: 0.012852923013269901 speed_vector_linear_y: -9.972732543945312 relative_position_x:

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dimensions_z: 1.628068208694458 speed_vector_linear_x: 0.012852923013269901 speed_vector_linear_y: -9.972732543945312 relative_position_x:

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expression in vector engine" SQLSTATE: XX000 错误原因：系统内部错误。 解决办法：请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-03873: "Unsupported field expression in vector engine" SQLSTATE:

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GaussDB提供了用来操作tsvector类型的函数和操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型，它综合了两个tsvector中词素和位置信息，并保留词素的位置信息和权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧

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GaussDB(DWS)提供了用来操作tsvector类型的函数和操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型，它综合了两个tsvector中词素和位置信息，并保留词素的位置信息和权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧

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构建开销。 适当调大“native.vector.index_threads”的值（默认为4），增加向量索引构建的线程数。 PUT _cluster/settings { "persistent": { "native.vector.index_threads": 8

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GaussDB(DWS)提供了用来操作tsvector类型的函数和操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型，它综合了两个tsvector中词素和位置信息，并保留词素的位置信息和权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧

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