field nodes for for field %s and vector %s 问题描述 进行大数据数据迁移时，部分表迁移失败，报错：no more field nodes for for field %s and vector %s 解决方法 基于源端表创建临时表，使用临时表进行数据迁移。

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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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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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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。 表结构如下所示： 1 2 CREATE TABLE public.test(imsi int,L4_DW_THROUGHPUT

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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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向量检索的客户端代码示例（Python） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装：

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Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装：

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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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使用向量化执行引擎进行调优 GaussDB数据库 支持行执行引擎和向量化执行引擎。向量化执行引擎具有以下优点： 一次一个batch，读取更多数据，节省I/O。 batch中记录较多，CPU cache命中率提升。 Pipeline模式执行，函数调用次数少。 一次处理一批数据，效率高。

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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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使用向量化执行引擎进行调优 GaussDB 数据库支持行执行引擎和向量化执行引擎，向量化执行引擎具有以下优点： 一次一个batch，读取更多数据，节省I/O。 batch中记录较多，CPU cache命中率提升。 Pipeline模式执行，函数调用次数少。 一次处理一批数据，效率高。

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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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d。embedding嵌套字段包含两个子字段chunk和emb，其中chunk为keyword类型，emb为vector类型。 PUT my_index { "settings": { "index.vector": true }, "mappings": {

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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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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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"docvalue_fields": ["my_label"], "query": { "vector": { "my_vector": { "vector": [1, 1], "topk": 2 } } } }

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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(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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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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