向量查询是一种用于处理高维数据的技术，它通过将数据表示为向量形式，并在向量空间中进行查询操作。 具体来说，向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库，其存储的向量来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化。与传统数据库相比，向量数据库可以处理更多非结构化数据。
向量查询的原理基于向量空间模型，其中每一个记录（文献或数据条目）用一个由若干标引词的权值构成的向量表示，称为文献向量。用户的问题也用同样的方法表示，称为提问向量。通过计算提问向量与文献向量之间的相似度，生成聚类文档作为检索的基础。这种方式的检索系统实现了局部匹配策略和排序输出技术，提高了检索的灵活性和效率。
在实际应用中，向量查询被广泛应用于机器翻译、图像识别和推荐系统等领域。例如，在机器翻译任务中，查询向量可以表示源语言的句子，键向量提供目标语言的索引，值向量包含翻译结果。通过计算这些向量之间的相似度，可以实现高效的翻译。
具体实现方面，向量查询可以通过调整查询参数来获得更高的查询性能或精度。例如，可以通过调整ef、nprobe等参数来优化查询精度和速度。此外，MyScale解决方案作为一种SQL向量数据库，结合了快速的SQL执行引擎和专有的多尺度树图算法，实现了快速的数据检索和高效的存储管理。
mysql创新版9.0.1已经添加了向量数据类型，以下为测试过程。
1.建表
mysql [localhost:9001] {msandbox} (test) > CREATE TABLE v1 (c1 VECTOR(5000));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
2.操作向量表
mysql [localhost:9001] {msandbox} (test) > insert into v1(c1) values(0x00000040000040400000A0400000E040);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql [localhost:9001] {msandbox} (test) > select * from v1;
±-----------------------------------+
| c1 |
±-----------------------------------+
| 0x00000040000040400000A0400000E040 |
±-----------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
3.相关向量函数
3.1 向量转换成字符函数VECTOR_TO_STRING
mysql [localhost:9001] {msandbox} (test) > SELECT VECTOR_TO_STRING(c1) from v1;
±--------------------------------------------------+
| VECTOR_TO_STRING(c1) |
±--------------------------------------------------+
| [2.00000e+00,3.00000e+00,5.00000e+00,7.00000e+00] |
±--------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
3.2字符转换成向量函数STRING_TO_VECTOR
mysql [localhost:9001] {msandbox} (test) > SELECT STRING_TO_VECTOR(’[2, 3, 5, 7]’);
±-------------------------------------------------------------------+
| STRING_TO_VECTOR(’[2, 3, 5, 7]’) |
±-------------------------------------------------------------------+
| 0x00000040000040400000A0400000E040 |
±-------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
3.3 获取向量长度（类似于数组个数）
mysql [localhost:9001] {msandbox} (test) > SELECT VECTOR_DIM(0x00000040000040400000A0400000E040);
±-----------------------------------------------+
| VECTOR_DIM(0x00000040000040400000A0400000E040) |
±-----------------------------------------------+
| 4 |
±-----------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
3.4 根据指定的方法计算两个向量之间的距离。实际上在9.0.1版本上没这个函数。
mysql [localhost:9001] {msandbox} (test) > SELECT DISTANCE(STRING_TO_VECTOR("[1.01231, 2.0123123, 3.0123123, 4.01231231]"), STRING_TO_VECTOR("[1, 2, 3, 4]"), “COSINE”);
ERROR 1305 (42000): FUNCTION test.DISTANCE does not exist
mysql [localhost:9001] {msandbox} (test) > select version();
±----------+
| version() |
±----------+
| 9.0.1 |
±----------+
1 row in set (0.01 sec)
