أخبار ar.wedoany.com، أطلقت جوجل في النسخة التجريبية ميزة HNSW المعجلة بمحرك الأعمدة لـ AlloyDB، مدعية أنها قادرة على زيادة إنتاجية البحث المتجهي بمقدار يصل إلى أربعة أضعاف.
AlloyDB هي خدمة قواعد بيانات مُدارة من جوجل متوافقة مع PostgreSQL. يستهدف هذا الخيار الجديد مستخدمي pgvector - وهو امتداد لـ PostgreSQL يُستخدم لتخزين وفهرسة والاستعلام عن التضمينات المتجهة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وينطبق بشكل خاص على الفرق التي تستخدم HNSW (الرسم البياني الهرمي القابل للتنقل في العالم الصغير) لإجراء عمليات بحث تقريبي عن أقرب الجيران على مجموعات بيانات ضخمة جدًا.
يستفيد الخيار الجديد من محرك الأعمدة في AlloyDB - وهو ذاكرة تخزين مؤقتة تخزن البيانات التي يتم الاستعلام عنها بشكل متكرر بتنسيق عمودي - للحفاظ على فهارس HNSW في الذاكرة، مما يتجنب بعض الأعباء الإضافية لإدارة المخازن المؤقتة القياسية في PostgreSQL. وتشير جوجل إلى أن هذا يحسن الإنتاجية ومعدل الاستدعاء (مقياس لعدد التطابقات ذات الصلة في نتائج البحث). في اختبارات القياس التي أجريت على مجموعة بيانات GloVe 100 Angular التي تحتوي على أكثر من مليون سجل، وعندما كان نطاق البحث محدودًا بـ 100 وكان معدل الاستدعاء المستهدف 0.95، زاد عدد الاستعلامات في الثانية بحوالي 4.2 إلى 4.9 أضعاف. كما تحسن معدل الاستدعاء عند نفس مستوى الإنتاجية: عند حوالي 350 استعلامًا في الثانية، ارتفع معدل الاستدعاء من حوالي 0.78 إلى أكثر من 0.94 بعد تفعيل إعدادات محرك الأعمدة، بزيادة قدرها 0.163.
فيما يتعلق بآلية العمل، يعتمد PostgreSQL القياسي على ذاكرة تخزين مؤقتة مشتركة للمخازن المؤقتة لعمليات الفهرسة، حتى لو كانت البيانات موجودة بالفعل في الذاكرة. لا تزال هذه العملية تتضمن تثبيت الصفحات وإلغاء تثبيتها، ومعالجة الأقفال، والبحث في جداول المخازن المؤقتة، وإدارة الاستخدام الأقل حداثة، مما قد يزيد من زمن الاستجابة ويقلل الكفاءة أثناء التنقل في الرسم البياني. يغير AlloyDB هذا المسار عن طريق تثبيت فهارس pgvector HNSW مباشرة في مساحة ذاكرة محرك الأعمدة، مع اعتماد تخطيط ذاكرة مصمم خصيصًا لنمط التنقل عبر المؤشرات الثقيلة الذي تتطلبه HNSW، متجاوزًا بذلك الاختناقات الشائعة في مدير المخازن المؤقتة. وتوضح جوجل أن هذا التحسين لا ينبع فقط من نقل البيانات من القرص إلى ذاكرة الوصول العشوائي؛ فقد افترضت المقارنات الأساسية أن فهارس PostgreSQL القياسية مخزنة بالكامل في المخازن المؤقتة المشتركة، مما يعني أن تحسينات الأداء المبلغ عنها تأتي من بنية ذاكرة مختلفة، وليس من التخزين المؤقت الأساسي.
يعكس هذا الإطلاق الضغط المتزايد على مزودي قواعد البيانات لدعم التوليد المعزز بالاسترجاع وأعباء العمل الأخرى للذكاء الاصطناعي التي تعتمد على البحث المتجهي. في هذه الأنظمة، يحتاج المشغلون عادةً إلى الموازنة بين السرعة والدقة عند البحث عبر ملايين أو مليارات المتجهات، خاصة تحت حركة المرور الإنتاجية. بالنسبة لمستخدمي PostgreSQL، أصبح pgvector أحد أكثر الأدوات استخدامًا في هذا المجال لأنه يسمح للوظائف المتجهة بالعمل ضمن مجموعة قواعد البيانات العلائقية الحالية. HNSW هي طريقة فهرسة شائعة في pgvector لأنها توفر بحثًا تقريبيًا بزمن استجابة أقل من طرق أقرب الجيران الدقيقة (k-NN)، على الرغم من أن المشغلين عادةً ما يقدمون بعض التنازلات في معدل الاستدعاء.
تضع جوجل AlloyDB كقاعدة بيانات قادرة على معالجة المعاملات العلائقية والتحليلات والبحث المتجهي في نظام واحد. بالإضافة إلى HNSW، تدعم الخدمة أيضًا ScaNN (خيار فهرسة متجهية آخر)، بينما يظل البحث القياسي عن أقرب الجيران (k-NN) متاحًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى معدل استدعاء كامل.
فيما يتعلق بالمقايضات التشغيلية، يستخدم محرك الأعمدة الذاكرة، وهو ما يظل اعتبارًا عمليًا لمشغلي قواعد البيانات الذين يديرون التكاليف وأحجام المثيلات. وتشير جوجل إلى أن بصمة الذاكرة محدودة نظرًا لأن المحرك يخزن بيانات المتجهات بتنسيق عمودي مضغوط. ترى جوجل أن هذه المقايضة يمكن أن تقلل من متطلبات البنية التحتية من خلال استخدام موارد حاسوبية أقل لتحقيق مستوى معين من أداء البحث المتجهي. لا تتطلب هذه الميزة تغييرًا في كود التطبيق، حيث يمكن للمستخدمين الاستمرار في استخدام بناء جملة pgvector SQL القياسي. لاستخدام هذه الميزة، يجب على مستخدمي AlloyDB تفعيل علامات محرك الأعمدة والتخزين المؤقت للفهارس على مثيلاتهم، وبعد إنشاء فهرس HNSV عبر pgvector، إضافة هذا الفهرس إلى ذاكرة التخزين المؤقت لمحرك الأعمدة عبر أمر SQL.
يوفر هذا الإطلاق لجوجل طريقة أخرى لتمييز AlloyDB، في سوق قواعد البيانات المتكيفة مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المتنامي، حيث يتنافس مزودو الخدمات السحابية وفرق قواعد البيانات المتخصصة على الإنتاجية وزمن الاستجابة وجودة البحث. تم تشغيل اختبارات القياس التي استشهدت بها جوجل على جهاز AlloyDB C4A مزود بـ 16 وحدة معالجة مركزية افتراضية.
