PostgreSQL 相似搜索插件介绍大汇总 (cube,rum,pg_trgm,smlar,imgsmlr,pg_similarity) (rum,gin,gist)...

标签

PostgreSQL , cube , rum , pg_trgm , smlar , imgsmlr , pg_similarity , gin , gist , 倒排 , 相似 , 向量 , 特征 , 图像 , 文本 , 字符串 , 全文检索

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背景

在搜索业务场景中，相似搜索是一个非常常见的需求。

PostgreSQL有很多插件、索引可以支持海量数据的高效率搜索。

以下是一些案例：

《Greenplum 轨迹相似(伴随分析)》

《PostgreSQL 相似文本检索与去重 - (银屑病怎么治？银屑病怎么治疗？银屑病怎么治疗好？银屑病怎么能治疗好？)》

《PostgreSQL 相似搜索分布式架构设计与实践 - dblink异步调用与多机并行(远程 游标+记录 UDF实例)》

《PostgreSQL 相似搜索设计与性能 - 地址、QA、POI等文本 毫秒级相似搜索实践》

《PostgreSQL 遗传学应用 - 矩阵相似距离计算 (欧式距离,...XX距离)》

《用PostgreSQL 做实时高效 搜索引擎 - 全文检索、模糊查询、正则查询、相似查询、ADHOC查询》

《HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 17 - (OLTP) 数组相似查询》

《HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 16 - (OLTP) 文本特征向量 - 相似特征(海明...)查询》

《HTAP数据库 PostgreSQL 场景与性能测试之 13 - (OLTP) 字符串搜索 - 相似查询》

《海量数据,海明(simhash)距离高效检索(smlar) - 阿里云RDS PosgreSQL最佳实践》

《17种文本相似算法与GIN索引 - pg_similarity》

《脑王水哥王昱珩惜败人工智能, 这不可能. - 图像识别到底是什么鬼》

《PostgreSQL结合余弦、线性相关算法 在文本、图片、数组相似 等领域的应用 - 3 rum, smlar应用场景分析》

《PostgreSQL结合余弦、线性相关算法 在文本、图片、数组相似 等领域的应用 - 2 smlar插件详解》

《PostgreSQL结合余弦、线性相关算法 在文本、图片、数组相似 等领域的应用 - 1 文本(关键词)分析理论基础 - TF(Term Frequency 词频)/IDF(Inverse Document Frequency 逆向文本频率)》

《(AR虚拟现实)红包 技术思考 - GIS与图像识别的完美结合》

《导购系统 - 电商内容去重\内容筛选应用(实时识别转载\盗图\侵权?) - 文本、图片集、商品集、数组相似判定的优化和索引技术》

《从相似度算法谈起 - Effective similarity search in PostgreSQL》

《PostgreSQL 在视频、图片去重，图像搜索业务中的应用》

《聊一聊双十一背后的技术 - 毫秒分词算啥, 试试正则和相似度》

《PostgreSQL 文本数据分析实践之 - 相似度分析》

《弱水三千,只取一瓢,当图像搜索遇见PostgreSQL(Haar wavelet)》

本文将分析PG相关的相似搜索的插件，以及他们的差异。

类别1 : 元素重叠度相似

类似倒排，以元素重叠度为基准的相似计算。广泛应用于数组、全文检索、字符串、文本特征值、多列任意组合查询的相似搜索。

代表的PostgreSQL插件如下

1、rum

https://github.com/postgrespro/rum

2、pg_trgm

https://www.postgresql.org/docs/devel/static/pgtrgm.html

3、smlar

http://sigaev.ru/git/gitweb.cgi?p=smlar.git;a=summary

4、smlar+海明码(向量相似)

《海量数据,海明(simhash)距离高效检索(smlar) - 阿里云RDS PosgreSQL最佳实践》

5、pg_similarity

https://github.com/eulerto/pg_similarity

类别2 : 向量相似(类似knn距离)

向量相似与元素重叠度计算，显然是不同的，基于元素的重叠度相似，可以利用倒排来实现，如上节描述。而基于元素向量相似，需要用到自定义的索引接口，典型的代表是GiST索引在空间距离上的计算，以及imgsmlr插件在图像特征值相似方面的计算。

1、imgsmlr(图片向量相似)

https://github.com/postgrespro/imgsmlr

原理如下

64*64的图像，取16个区域的平均值，生成16个浮点数，作为图像特征值。

一个值求相似，相减绝对值最小。

2个值求相似，可以理解为平面坐标，求距离最小（GiST knn距离排序）。

3个值求相似，可以理解为3D坐标里面的点，求距离最小的点。

...

16个值求相似，与上类似。imgsmlr插件使用gist索引接口实现了16个元素的向量相似索引排序。

例子

postgres=# \d t_img  
                Table "public.t_img"  
 Column |   Type    | Collation | Nullable | Default   
--------+-----------+-----------+----------+---------  
 id     | integer   |           | not null |   
 sig    | signature |           |          |   
Indexes:  
    "t_img_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)  
    "idx_t_img_1" gist (sig)  

数据量

postgres=# select count(*) from t_img;  
   count     
-----------  
 319964709  
(1 row)  
  
Time: 698.075 ms  

图像特征值搜索例子，速度杠杠的。(以上使用citus+postgres+128 shard)

postgres=# select * from t_img order by sig <-> '(3.539080, 0.243861, 1.509150, 1.781380, 8.677560, 4.232060, 8.979810, 1.665030, 1.294100, 4.449800, 9.200450, 1.859860, 5.440250, 7.788580, 0.514258, 8.424920)' limit 1;  
    id     |                                                                               sig                                                                                  
-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 148738668 | (2.554440, 0.310499, 2.322520, 0.478624, 7.816080, 4.360440, 8.287050, 1.011060, 2.114320, 3.541110, 9.166300, 1.922250, 4.488640, 7.897890, 1.600290, 7.462080)  
(1 row)  
  
Time: 337.301 ms  

2 CUBE

https://www.postgresql.org/docs/devel/static/cube.html

a <-> b	float8	Euclidean distance between a and b.
a <#> b	float8	Taxicab (L-1 metric) distance between a and b.
a <=> b	float8	Chebyshev (L-inf metric) distance between a and b.

计算图片向量相似时，cube比imgsmlr性能稍差，因为cube使用的是float8，而imgsmlr使用的是float4。

例子

cube

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_img0 order by sig::Text::cube <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)' limit 1;
                                                                                                   QUERY PLAN                                                                                                   
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=0.36..0.37 rows=1 width=76) (actual time=147.432..147.434 rows=1 loops=1)
   Output: id, sig, ((((sig)::text)::cube <-> '(0.435404, 6.60287, 9.05022, 9.37975, 2.48392, 1.53466, 0.363753, 4.07967, 0.124681, 3.61122, 7.12746, 7.88007, 2.57483, 6.77882, 5.15632, 8.32943)'::cube))
   Buffers: shared hit=16032
   ->  Index Scan using idx_t_img0_1 on public.t_img0  (cost=0.36..13824.28 rows=754085 width=76) (actual time=147.430..147.430 rows=1 loops=1)
         Output: id, sig, (((sig)::text)::cube <-> '(0.435404, 6.60287, 9.05022, 9.37975, 2.48392, 1.53466, 0.363753, 4.07967, 0.124681, 3.61122, 7.12746, 7.88007, 2.57483, 6.77882, 5.15632, 8.32943)'::cube)
         Order By: (((t_img0.sig)::text)::cube <-> '(0.435404, 6.60287, 9.05022, 9.37975, 2.48392, 1.53466, 0.363753, 4.07967, 0.124681, 3.61122, 7.12746, 7.88007, 2.57483, 6.77882, 5.15632, 8.32943)'::cube)
         Buffers: shared hit=16032
 Planning Time: 0.096 ms
 Execution Time: 148.905 ms
(9 rows)

imgsmlr

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_img0 order by sig <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)' limit 2;
                                                                                                    QUERY PLAN                                                                                                    
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=0.36..0.37 rows=2 width=72) (actual time=40.284..48.183 rows=2 loops=1)
   Output: id, sig, ((sig <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)'::signature))
   Buffers: shared hit=2914
   ->  Index Scan using t_img0_sig_idx on public.t_img0  (cost=0.36..7032.36 rows=754085 width=72) (actual time=40.282..48.179 rows=2 loops=1)
         Output: id, sig, (sig <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)'::signature)
         Order By: (t_img0.sig <-> '(0.435404, 6.602870, 9.050220, 9.379750, 2.483920, 1.534660, 0.363753, 4.079670, 0.124681, 3.611220, 7.127460, 7.880070, 2.574830, 6.778820, 5.156320, 8.329430)'::signature)
         Buffers: shared hit=2914
 Planning Time: 0.091 ms
 Execution Time: 48.210 ms
(9 rows)

cube相比imgsmlr的好处是：cube可以计算任意维度的向量相似，imgsmlr则仅用于计算16维(signation类型)的向量相似