SQLite-Vec项目中KNN搜索与条件过滤的优化实践

在向量数据库应用中，结合KNN（K近邻）搜索与条件过滤是一个常见需求。本文通过分析SQLite-Vec项目中的一个典型案例，探讨如何高效实现这一功能。

问题背景

在SQLite-Vec项目中，用户经常需要先对数据进行条件过滤，再对过滤后的结果进行KNN搜索。典型场景包括：

1. 在电商系统中，先筛选特定类别的商品，再寻找相似商品
2. 在内容推荐中，先选择特定类型的文章，再寻找相关内容
3. 在图像检索中，先过滤特定时间段的图片，再寻找相似图片

原生方案的限制

SQLite-Vec提供的vec0虚拟表虽然能高效执行KNN搜索，但在结合条件过滤时存在以下限制：

1. 查询优化器会优先执行KNN搜索，导致过滤条件在后期应用
2. 虚拟表不支持完整的外键约束
3. 查询计划受限，无法灵活调整执行顺序

推荐解决方案

方案一：常规表+手动距离计算

-- 创建常规表存储向量
CREATE TABLE embeddings(
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  embedding BLOB
);

-- 执行带过滤的KNN查询
WITH filtered_list AS (
  SELECT id
  FROM items
  WHERE (data_type LIKE ? OR data_type LIKE ?)
    AND (deleted IS ?)
    AND (hidden IS ?)
)
SELECT
  rowid,
  vec_distance_l2(?, embedding) as distance
FROM filtered_list
LEFT JOIN embeddings ON embeddings.id = filtered_list.id
ORDER BY distance
LIMIT ?;

优点：

• 完全控制查询执行顺序
• 兼容性更好，不依赖虚拟表
• 支持完整的外键约束

缺点：

• 需要手动处理向量类型转换
• 过滤条件选择性低时性能较差

方案二：优化vec0虚拟表使用

-- 创建虚拟表
CREATE VIRTUAL TABLE embeddings USING vec0(
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  embedding float[1024]
);

-- 带过滤的KNN查询
WITH filtered_list AS (
  SELECT id
  FROM items
  WHERE (data_type LIKE ? OR data_type LIKE ?)
    AND (deleted IS ?)
    AND (hidden IS ?)
)
SELECT
  id,
  distance
FROM embeddings
WHERE embedding MATCH ?
  AND k = ?
  AND id IN (SELECT id FROM filtered_list);

优点：

• 利用虚拟表优化性能
• 语法更简洁

缺点：

• 当前版本存在性能问题
• 需要SQLite 3.38+版本

性能考量

在实际测试中，对于25-50万量级的数据集：

1. 常规表方案性能影响可以忽略
2. 虚拟表方案在过滤条件选择性高时表现良好
3. 两种方案在结果准确性上完全一致

最佳实践建议

1. 对于简单应用，优先考虑常规表方案
2. 对于性能关键且过滤条件明确的场景，可测试虚拟表方案
3. 考虑在应用层实现缓存机制，减少重复计算
4. 对于大规模数据集，建议进行基准测试选择最优方案

SQLite-Vec作为轻量级向量数据库解决方案，通过灵活运用其提供的功能，可以在保持简单性的同时满足复杂的向量搜索需求。