概述

Vearch 是对大规模深度学习向量进行高性能相似搜索的弹性分布式系统。

基础概念

集群(cluster)：vearch集群通常包括若干个节点，分为分布式集群和单机两种。

节点(node)：vearch 包括三种节点，master节点（元数据管理节点）、router节点（路由计算节点）、partition server节点（数据存储计算节点）。

库(db)：类似于数据库，首先集群中会先创建库。

表(space)：类似于数据库的表，库包含若干个表。

分片(partition)：通常每个表会包含若干个数据分片，每个数据分片只包含表的部分数据，对应partition_num。

副本(replica): 每个数据分片可以有多个副本，用来保障高可用和提高集群性能（如QPS等），对应replica_num。

文档(document)：表的基础数据单元，每个文档通常包含若干个字段，一般而言文档至少包含一个向量字段。

字段(field):文档的基础数据单元，包括向量字段和标量字段（数值类型integer、long、float、double和字符串类型string）。

向量索引：利用向量索引来进行查询加速，因此向量字段都要设置index属性为true。

标量索引：对标量字段进行检索，如果要对某个字段进行查询，则必须设置对应的字段index属性为true。

数据模型: 空间，文档，向量，标量。

组件: Master，Router，PartitionServer。

Master: 负责schema管理，集群级别的源数据和资源协调。

Router: 提供RESTful API: create、delete、search、update; 请求路由转发及结果合并。

PartitionServer(PS): 基于raft复制的文档分片; Gamma向量搜索引擎,它提供了存储、索引和检索向量、标量的能力。

1、支持CPU与GPU两种版本。

2、支持实时添加数据到索引。

3、支持单个文档定义多个向量字段, 添加、搜索批量操作。

4、支持数值字段范围过滤与string字段标签过滤，支持向量和标量混合检索。

5、支持IVFPQ、HNSW、二进制等索引方式。

6、支持Python SDK本地快速开发验证。

7、支持机器学习算法插件方便系统部署使用。

1、自研gamma引擎，提供高性能的向量检索。

2、IVFPQ倒排索引支持compaction，检索性能不受文档更新次数的影响。

3、支持内存、磁盘两种数据存储方式，支持超大数据规模。

4、基于raft协议实现数据多副本存储。

5、支持内积(InnerProduct)与欧式距离(L2)方法计算向量距离。