MatrixOne 向量索引查询结果不一致问题分析与解决方案

问题背景

在 MatrixOne 数据库中使用向量索引进行相似度查询时，开发人员发现两种看似等效的 SQL 查询语句返回了不同的结果。这一问题在使用 SIFT128 数据集（包含 1 万和 100 万条数据）进行测试时均能复现。

问题现象

测试中使用了以下两种查询方式：

1. 仅返回 ID 的查询：

SELECT id FROM ann.items_siftsmall 
ORDER BY l2_distance(embedding, '[1.0, 3.0, 11.0,...]') 
LIMIT 10;

2. 同时返回 ID 和距离值的查询：

SELECT id, l2_distance(embedding, '[1.0, 3.0, 11.0,...]') 
FROM ann.items_siftsmall 
ORDER BY l2_distance(embedding, '[1.0, 3.0, 11.0,...]') 
LIMIT 10;

理论上，这两种查询应该返回相同的 ID 排序结果，但实际测试中却出现了不一致的情况。

技术分析

查询执行机制差异

经过深入分析，发现问题根源在于 MatrixOne 对这两种查询采用了不同的执行策略：

1. 仅返回 ID 的查询：MatrixOne 优化器会识别并使用已创建的向量索引（IVFFlat），通过近似最近邻搜索算法快速返回结果。这种查询方式利用了索引的优化特性，能够高效地找到相似向量。

2. 返回 ID 和距离值的查询：当前版本的 MatrixOne 不会使用向量索引，而是执行全表扫描并计算每条记录与查询向量的实际距离。这种方式虽然结果精确，但性能较低，且由于近似搜索与精确计算的差异，可能导致结果排序不一致。

向量索引工作原理

IVFFlat（Inverted File with Flat Compression）是 MatrixOne 支持的一种向量索引类型，其核心思想是：

1. 通过 k-means 聚类算法将向量空间划分为多个区域（列表）
2. 查询时只搜索距离目标向量最近的几个区域中的向量
3. 大大减少需要计算的距离数量，提高查询效率

这种近似搜索算法虽然牺牲了少量精度，但获得了显著的性能提升，特别适合大规模向量数据集。

解决方案与建议

当前版本解决方案

在 MatrixOne 当前版本中，如果需要获取一致的查询结果，建议：

1. 优先使用仅返回 ID 的查询形式，以获得最佳性能
2. 如果确实需要获取距离值，可以先通过第一种查询获取 ID，再通过 ID 查询具体距离值

未来优化方向

从技术架构角度看，MatrixOne 可以在以下方面进行改进：

1. 查询优化器增强：使优化器能够识别包含距离计算的查询模式，智能选择是否使用索引
2. 混合查询策略：结合近似搜索和精确计算的优势，先通过索引缩小范围，再精确计算候选向量的距离
3. 结果缓存机制：对常见查询向量建立结果缓存，减少重复计算

实践建议

对于使用 MatrixOne 向量搜索功能的开发者，建议：

1. 根据业务需求选择查询方式：

   • 追求性能：使用简单 ID 查询
   • 需要精确距离：使用全量计算查询

2. 索引参数调优：

   • 合理设置 IVFFlat 的列表数量（lists 参数）
   • 根据数据分布特点选择合适的距离度量方式（如 L2 距离、余弦相似度等）

3. 性能监控：

   • 定期检查查询执行计划
   • 监控向量索引的命中率和效果

总结

MatrixOne 的向量索引功能为高维数据相似度搜索提供了高效解决方案。理解不同查询方式背后的执行机制差异，有助于开发者更好地利用这一特性，在精度和性能之间做出合理权衡。随着 MatrixOne 的持续发展，向量搜索功能将会更加完善和智能。