KuzuDB向量索引功能扩展：支持DOUBLE数组类型

在数据库系统中，向量索引是实现高效相似性搜索的关键技术。KuzuDB作为一款新兴的图数据库，近期对其向量索引功能进行了重要扩展，从仅支持FLOAT数组类型升级到同时支持DOUBLE数组类型，这一改进显著提升了系统的数值处理能力和灵活性。

技术背景

向量索引通常用于处理高维数据，如图像特征、文本嵌入等。传统实现中，FLOAT(32位浮点数)因其在精度和存储效率上的平衡而被广泛采用。但随着应用场景的复杂化，某些领域如科学计算、金融分析等需要更高精度的DOUBLE(64位浮点数)类型来保证计算准确性。

实现意义

1. 精度提升：DOUBLE类型提供约15-17位有效数字，相比FLOAT的6-9位，更适合需要高精度计算的场景
2. 兼容性增强：支持更多数据源的直接导入，无需额外的类型转换
3. 算法扩展：为后续实现更复杂的向量相似性算法奠定基础

技术实现要点

该功能通过修改索引创建逻辑和存储引擎实现，主要涉及：

• 索引构建器的类型检查逻辑扩展
• 向量距离计算函数的泛化处理
• 存储格式的兼容性调整

应用场景

1. 科学计算：处理实验仪器产生的高精度测量数据
2. 金融分析：精确计算资产相关性矩阵
3. 地理空间：存储和处理高精度坐标数据

性能考量

虽然DOUBLE类型会带来存储开销的增加(约2倍于FLOAT)，但对于精度敏感型应用，这种trade-off是可接受的。实际使用中建议：

• 评估实际精度需求选择合适类型
• 对大规模数据集考虑存储压缩策略
• 合理设置向量维度平衡精度和性能

总结

KuzuDB对DOUBLE数组类型的向量索引支持，体现了数据库系统对多样化应用场景的适应能力。这一改进不仅扩展了系统的应用范围，也为后续支持更多数值类型和高级向量操作奠定了基础。开发者现在可以根据具体需求，在精度和性能之间做出更灵活的选择。