pgvecto.rs 项目中分区表向量索引统计视图的问题分析
2025-07-05 05:37:38作者:郁楠烈Hubert
在 PostgreSQL 扩展 pgvecto.rs 的使用过程中,开发者发现了一个关于分区表向量索引统计视图的重要问题。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因以及解决方案。
问题现象
当用户对分区表创建向量索引后,查询系统视图 pg_vector_index_stat 时会遇到错误提示:"The index is not existing in the background worker"。这一现象在标准表上不会出现,仅发生在分区表场景中。
技术背景
pgvecto.rs 是 PostgreSQL 的一个扩展,提供了高效的向量搜索功能。在 PostgreSQL 的分区表实现中,每个分区实际上是独立的物理表,但通过分区表机制逻辑上组合在一起。当在分区表上创建索引时,PostgreSQL 会在每个分区上分别创建实际的索引对象。
问题根源
经过分析,该问题源于 pg_vector_index_stat 视图的定义方式。原视图查询时没有正确处理分区表的特殊情况,导致:
- 视图尝试查询分区表父表的索引统计信息,但实际上向量索引只存在于各个子分区上
- 视图过滤条件不足,没有排除掉分区表父表这类特殊关系类型
解决方案
针对此问题,pgvecto.rs 开发者提供了两种解决方案:
对于 v0.2.1 版本
CREATE OR REPLACE VIEW pg_vector_index_stat AS
SELECT
C.oid AS tablerelid,
I.oid AS indexrelid,
C.relname AS tablename,
I.relname AS indexname,
(_vectors_index_stat(I.relfilenode)).*
FROM pg_class C JOIN
pg_index X ON C.oid = X.indrelid JOIN
pg_class I ON I.oid = X.indexrelid JOIN
pg_am A ON A.oid = I.relam
WHERE A.amname = 'vectors' AND C.relkind = 'r';
对于开发版本
CREATE OR REPLACE VIEW pg_vector_index_stat AS
SELECT
C.oid AS tablerelid,
I.oid AS indexrelid,
C.relname AS tablename,
I.relname AS indexname,
(_vectors_index_stat(I.oid)).*
FROM pg_class C JOIN
pg_index X ON C.oid = X.indrelid JOIN
pg_class I ON I.oid = X.indexrelid JOIN
pg_am A ON A.oid = I.relam
WHERE A.amname = 'vectors' AND C.relkind = 'r';
两个方案的核心改进都是添加了 C.relkind = 'r' 条件,确保只查询普通表(不包括分区父表等特殊关系类型)。
实际应用建议
对于使用 pgvecto.rs 的开发人员,在处理分区表向量索引时:
- 如果需要查询全部分区索引统计,应该分别查询每个子分区的索引
- 可以等待官方发布包含此修复的新版本
- 临时应用上述视图修改方案时,需注意与当前版本的兼容性
这个问题预计将在 pgvecto.rs 的下一个版本中得到正式修复,届时用户将无需手动修改视图定义即可正常使用分区表向量索引统计功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
651
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
212
222
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
20
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
656
291
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
640
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
319