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通过向量数据库实现数据持久化 (C/C++)

场景介绍

向量数据库是一种支持存储、管理和检索向量数据的数据库,也支持标量的关系型数据处理。数据类型"floatvector"用来存储数据向量化的结果,从而实现对这些数据的快速检索和相似性搜索‌。

从API version 18开始,支持通过向量数据库实现数据持久化。

基本概念

  • 结果集:指用户查询之后的结果集合,可以对数据进行访问。结果集提供了灵活的数据访问方式,可以更方便地拿到用户想要的数据。
  • floatvector:该数据类型表示向量数据,例如[1.0, 3.0, 2.4, 5.1, 6.2, 11.7]。

约束限制

  • 系统默认日志方式是WAL(Write Ahead Log)模式,系统默认落盘方式是FULL模式
  • 数据库中默认有4个读连接和1个写连接,线程获取到空闲读连接时,即可进行读取操作。当没有空闲读连接时,会创建新的读连接。
  • 为保证数据的准确性,数据库同一时间只能支持一个写操作,并发的写操作会串行执行。
  • 当应用被卸载完成后,设备上的相关数据库文件及临时文件会被自动清除。
  • 为保证插入并读取数据成功,建议一条数据不要超过2M。超出该大小,插入成功,读取失败。

规格限制

详情见规格限制

接口说明

详细的接口说明请参考RDB

接口名称描述
int OH_Rdb_SetDbType(OH_Rdb_ConfigV2 *config, int dbType)设置数据库类型。
OH_Rdb_Store *OH_Rdb_CreateOrOpen(const OH_Rdb_ConfigV2 *config, int *errCode)获得一个相关的OH_Rdb_Store实例(调用OH_Rdb_SetDbType设置dbType为RDB_CAYLEY),操作向量数据库。
int OH_Rdb_ExecuteV2(OH_Rdb_Store *store, const char *sql, const OH_Data_Values *args, OH_Data_Value **result)执行有返回值的SQL语句,用来执行写操作,支持参数绑定,语句中的各种表达式和操作符之间的关系操作符号(例如=、>、<)不超过1000个。
int OH_Rdb_ExecuteByTrxId(OH_Rdb_Store *store, int64_t trxId, const char *sql)使用指定的事务ID执行无返回值的SQL语句,事务ID为0时不使用事务。
OH_Cursor *OH_Rdb_ExecuteQuery(OH_Rdb_Store *store, const char *sql)根据指定SQL语句查询数据库中的数据。
OH_Cursor *OH_Rdb_ExecuteQueryV2(OH_Rdb_Store *store, const char *sql, const OH_Data_Values *args)根据指定SQL语句查询数据库中的数据,支持参数绑定,语句中的各种表达式和操作符之间的关系操作符号(例如=、>、<)不超过1000个。
int OH_Rdb_DeleteStoreV2(const OH_Rdb_ConfigV2 *config)删除数据库。
int OH_Cursor_GetFloatVectorCount(OH_Cursor *cursor, int32_t columnIndex, size_t *length)获取当前行中指定列的浮点数数组大小。
int OH_Cursor_GetFloatVector(OH_Cursor *cursor, int32_t columnIndex, float *val, size_t inLen, size_t *outLen)以浮点数数组的形式获取当前行中指定列的值,其中inLen不能小于实际的数组大小。

开发步骤

添加动态链接库

CMakeLists.txt中添加以下lib。

libnative_rdb_ndk.z.so

头文件

#include <hilog/log.h>
#include <database/data/oh_data_values.h>
#include <database/rdb/oh_cursor.h>
#include <database/rdb/relational_store.h>
  1. 判断当前系统是否支持向量数据库,若不支持,则表示当前系统不具备向量数据库能力。示例代码如下:

    int numType = 0;
    // 如果numType为2则支持向量数据库,为1则不支持向量数据库
    OH_Rdb_GetSupportedDbType(&numType);
  2. 当前系统支持向量数据库时,获取OH_Rdb_Store实例。示例代码如下:

    // 创建OH_Rdb_Config对象
    OH_Rdb_ConfigV2 *config = OH_Rdb_CreateConfig();
    // 该路径为应用沙箱路径
    // 数据库文件创建位置位于沙箱路径 /data/storage/el2/database/rdb/rdb_vector_test.db
    OH_Rdb_SetDatabaseDir(config, "/data/storage/el2/database");
    // 数据库文件名
    OH_Rdb_SetStoreName(config, "rdb_vector_test.db");
    // 应用包名
    OH_Rdb_SetBundleName(config, "com.samples.vectorStore");
    // 数据库是否加密
    OH_Rdb_SetEncrypted(config, false);
    // 数据库文件安全等级
    OH_Rdb_SetSecurityLevel(config, OH_Rdb_SecurityLevel::S1);
    // 数据库文件存放的安全区域
    OH_Rdb_SetArea(config, RDB_SECURITY_AREA_EL1);
    // 数据库类型
    OH_Rdb_SetDbType(config, RDB_CAYLEY);

    // 获取OH_Rdb_Store实例
    int errCode = 0;
    OH_Rdb_Store *store_ = OH_Rdb_CreateOrOpen(config, &errCode);
  3. 获取到OH_Rdb_Store后,建表并插入数据。

    向量数据库没有显式的flush操作实现持久化,数据插入即保存在持久化文件。

    示例代码如下:

    char createTableSql[] =
    "CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, data1 floatvector(2));";
    // 执行建表语句
    OH_Rdb_ExecuteByTrxId(store_, 0, createTableSql);

    // 不使用参数绑定插入数据
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "INSERT INTO test (id, data1) VALUES (0, '[3.4, 4.5]');", nullptr, nullptr);
    // 使用参数绑定插入数据
    OH_Data_Values *values = OH_Values_Create();
    OH_Values_PutInt(values, 1);
    float test[] = { 1.2, 2.3 };
    size_t len = sizeof(test) / sizeof(test[0]);
    OH_Values_PutFloatVector(values, test, len);
    char insertSql[] = "INSERT INTO test (id, data1) VALUES (?, ?);";
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, insertSql, values, nullptr);
    OH_Values_Destroy(values);
  4. 获取到OH_Rdb_Store后,修改或删除数据。示例代码如下:

    // 不使用参数绑定修改数据
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "update test set data1 = '[5.1, 6.1]' where id = 0;", nullptr, nullptr);

    // 使用参数绑定修改数据
    float test1[2] = { 5.5, 6.6 };
    OH_Data_Values *values1 = OH_Values_Create();
    size_t len1 = sizeof(test1) / sizeof(test1[0]);
    OH_Values_PutFloatVector(values1, test1, len1);
    OH_Values_PutInt(values1, 1);
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "update test set data1 = ? where id = ?", values1, nullptr);
    OH_Values_Destroy(values1);

    // 不使用参数绑定删除数据
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "delete from test where id = 0", nullptr, nullptr);

    // 使用参数绑定删除数据
    OH_Data_Values *values2 = OH_Values_Create();
    OH_Values_PutInt(values2, 1);
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "delete from test where id = ?", values2, nullptr);
    OH_Values_Destroy(values2);
  5. 获取到OH_Rdb_Store后,查询数据。

    当应用完成查询数据操作,不再使用结果集(OH_Cursor)时,请及时调用destroy方法关闭结果集,释放系统为其分配的内存。

    示例代码如下:

    // 不使用参数绑定查询数据
    OH_Cursor *cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_, "select * from test where id = 1;", nullptr);
    if (cursor == NULL) {
    OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "Query failed.");
    return;
    }
    // getRowCount会遍历全表获取行数,存在性能开销。请根据实际场景合理使用。
    int rowCount = 0;
    cursor->getRowCount(cursor, &rowCount);
    while (cursor->goToNextRow(cursor) == OH_Rdb_ErrCode::RDB_OK) {
    size_t count = 0;
    // floatvector数组是第二列数据,1表示列下标索引
    OH_Cursor_GetFloatVectorCount(cursor, 1, &count);
    float test[count];
    size_t outLen;
    OH_Cursor_GetFloatVector(cursor, 1, test, count, &outLen);
    }
    cursor->destroy(cursor);
    // 使用参数绑定查询数据
    char querySql[] = "select * from test where id = ?;";
    OH_Data_Values *values = OH_Values_Create();
    OH_Values_PutInt(values, 1);
    OH_Cursor *cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_, querySql, values);
    if (cursor == NULL) {
    OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "Query failed.");
    return;
    }
    while (cursor->goToNextRow(cursor) == OH_Rdb_ErrCode::RDB_OK) {
    size_t count = 0;
    // floatvector数组是第二列数据,1表示列下标索引
    OH_Cursor_GetFloatVectorCount(cursor, 1, &count);
    float test[count];
    size_t outLen;
    OH_Cursor_GetFloatVector(cursor, 1, test, count, &outLen);
    }
    OH_Values_Destroy(values);
    cursor->destroy(cursor);
    // 子查询,创建第二张表
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "CREATE TABLE IF NOT EXISTS example(id text PRIMARY KEY);", nullptr, nullptr);
    char querySql[] = "select * from test where id in (select id from example);";
    OH_Cursor *cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_, querySql, nullptr);
    if (cursor == NULL) {
    OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "Query failed.");
    return;
    }
    while (cursor->goToNextRow(cursor) == OH_Rdb_ErrCode::RDB_OK) {
    size_t count = 0;
    // floatvector数组是第二列数据,1表示列下标索引
    OH_Cursor_GetFloatVectorCount(cursor, 1, &count);
    float test[count];
    size_t outLen;
    OH_Cursor_GetFloatVector(cursor, 1, test, count, &outLen);
    }
    cursor->destroy(cursor);
    // 聚合查询
    OH_Cursor *cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_,
    "select * from test where data1 <-> '[1.0, 1.0]' > 0 group by id having max(data1 <=> '[1.0, 1.0]');", nullptr);
    if (cursor == NULL) {
    OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "Query failed.");
    return;
    }
    while (cursor->goToNextRow(cursor) == OH_Rdb_ErrCode::RDB_OK) {
    size_t count = 0;
    // floatvector数组是第二列数据,1表示列下标索引
    OH_Cursor_GetFloatVectorCount(cursor, 1, &count);
    float test[count];
    size_t outLen;
    OH_Cursor_GetFloatVector(cursor, 1, test, count, &outLen);
    }
    cursor->destroy(cursor);
    // 多表查询
    OH_Cursor *cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_, "select id, data1 <-> '[1.5, 5.6]' as distance from test "
    "union select id, data1 <-> '[1.5, 5.6]' as distance from test order by distance limit 5;", nullptr);
    if (cursor == NULL) {
    OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "Query failed.");
    return;
    }
    while (cursor->goToNextRow(cursor) == OH_Rdb_ErrCode::RDB_OK) {
    size_t count = 0;
    // floatvector数组是第二列数据,1表示列下标索引
    OH_Cursor_GetFloatVectorCount(cursor, 1, &count);
    float test[count];
    size_t outLen;
    OH_Cursor_GetFloatVector(cursor, 1, test, count, &outLen);
    }
    cursor->destroy(cursor);
  6. 创建视图并执行查询。示例代码如下:

    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "CREATE VIEW v1 as select * from test where id > 0;", nullptr, nullptr);
    OH_Cursor *cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_, "select * from v1;", nullptr);
    if (cursor == NULL) {
    OH_LOG_ERROR(LOG_APP, "Query failed.");
    return;
    }
    cursor->destroy(cursor);
  7. ‌使用向量索引进行查询,提升查询效率。

    向量数据库索引‌是一种以向量作为键的索引机制,旨在提供高效且快速的搜索能力。

    当前支持的向量索引基础语法和扩展语法如下:

    • 基础语法如下:

      // index_name为索引名称,index_type是索引类型,dist_function是索引距离度量类型
      CREATE INDEX [IF NOT EXISTS] index_name ON table_name USING index_type (column_name dist_function);

      DROP INDEX table_name.index_name;
    • 扩展语法如下:

      CREATE INDEX [基础语法] [WITH(parameter = value [, ...])];

    表1 索引类型(index_type)

    类型备注说明
    gsdiskann适用于处理高维稠密向量数据,如文本嵌入、图像特征等。

    表2 索引距离度量类型(dist_function)

    类型计算符号备注说明
    L2<->欧式距离。
    COSINE<=>余弦距离。

    表3 扩展语法参数(parameter)

    参数名称取值范围和约束备注说明
    QUEUE_SIZE设置范围是[10, 1000],默认值 20。代表创建索引搜索近邻的时候候选队列的长度,queue_size越大,构建速度降低,召回率有略微提升。
    OUT_DEGREE设置范围是[1, 1200] ,默认值 60。邻居节点出度数量。out_degree与pageSize也有关系,out_degree的数量超过pageSize的存储范围将报错GRD_INVALID_ARGS。

    • 删除索引的时候需要指定表名称,即Drop Index table.index_name。
    • 随表一起创建的索引不能删除,如建表时创建的主键。
    • 向量索引的命中条件。必须是ORDER BY + LIMIT类型的查询,ORDER BY只有一个排序条件,这个条件是向量距离条件;ORDER BY与DESC连用,不会使用向量索引;查询距离度量与创建索引时的度量需要保持一致,例如创建向量索引时使用L2,在查询时使用<->进行度量才可以命中索引。

    示例代码如下:

    // 基础用法,创建的索引名称为diskann_l2_idx,索引列为data1,类型为gsdiskann,距离度量类型为L2
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "CREATE INDEX diskann_l2_idx ON test USING GSDISKANN(data1 L2);", nullptr, nullptr);

    // 删除表test中的diskann_l2_idx索引
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "DROP INDEX test.diskann_l2_idx;", nullptr, nullptr);

    // 扩展语法,设置QUEUE_SIZE为20,OUT_DEGREE为50
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "CREATE INDEX diskann_l2_idx ON test USING GSDISKANN(data1 L2) WITH "
    "(queue_size=20, out_degree=50);", nullptr, nullptr);
  8. 配置数据老化功能。当应用的数据需要定期清理时,可以按时间或空间配置数据老化策略,从而实现数据的自动化清理。

    语法如下所示:

    CREATE TABLE table_name(column_name type [, ...]) [WITH(parameter = value [, ...])];

    其中,parameter为可配置的参数,value为对应取值,具体情况见下表。

    表4 数据老化策略参数(parameter)

    参数名称必填取值范围和使用说明
    time_col列名。类型必须为整数且不为空。
    interval老化任务线程的执行间隔时间,超过该时间后执行写操作,触发老化任务,删除符合老化条件的数据;若在间隔时间内执行写操作,不会触发老化任务。取值范围是[5 second, 1 year],时间单位支持second、minute、hour、day、month、year,不区分大小写或复数形式(1 hour和1 hours均可),默认是1 day。
    ttl数据保留时间。取值范围是[1 hour, 1 year],时间单位支持second、minute、hour、day、month、year,不区分大小写或复数形式(1 hour和1 hours均可),默认是3 month。
    max_num数据量限制。取值范围是[100, 1024],默认是1024。老化任务在执行完过期数据删除后,如剩余表内数据超过max_num行,则会找到距离过期时间最近的时间点,删除该时间点对应的所有数据,直到数据量少于max_num。

    时间相关参数会按数值换算为秒作为原子单位,取值规则如下所示:

    单位向下换算为秒取值
    year365 * 24 * 60 * 60
    month30 * 24 * 60 * 60
    day24 * 60 * 60
    hour60 * 60
    minute60

    例如配置ttl = '3 months',实际ttl会被换算为3 * (30 * 24 * 60 * 60) = 7776000 seconds。

    示例代码如下:

    // 每隔五分钟执行写操作后,会触发数据老化任务
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_,"CREATE TABLE test2(rec_time integer not null) WITH "
    "(time_col = 'rec_time', interval = '5 minute');", nullptr, nullptr);
  9. 配置数据压缩功能。该功能在建表时配置,可以压缩数据类型为text的列数据。

    从API version 20开始,支持数据压缩功能。

    语法如下所示:

    CREATE TABLE table_name(content text [, ...]) [WITH(compress_col = 'content')];

    其中,compress_col为必填参数,value是类型为text的数据列名,可以与数据老化功能同时配置。

    示例代码如下:

    // content列配置了数据压缩,并且配置了数据老化。
    OH_Rdb_ExecuteV2(store_,"CREATE TABLE IF NOT EXISTS test3 (time integer not null, content text) with "
    "(time_col = 'time', interval = '5 minute', compress_col = 'content');", nullptr, nullptr);
  10. 删除数据库。示例代码如下:

    OH_Rdb_CloseStore(store_);
    OH_Rdb_DeleteStoreV2(config);