点击阅读原文获取火山引擎 RDS MySQL 向量索引
一、火山引擎 RDS MySQL 的高性能向量索引能力
随着近两年 AI 的快速发展，像 AI 模型、 AI 助手等 AI 产品越来越多，这些 AI 产品几乎都用到了 RAG （检索增强生成）架构。向量数据库也逐渐重要，变成了业务不可缺少的数据库，但对于绝大多数的 MySQL 数据库用户来说，业务数据全部存储在 MySQL 中，如果需要向量检索就需要额外再部署一个向量数据库，不仅会导致数据查询链路变长，增加查询耗时，多部署一个数据库，数据同步的成本和对该数据库的运维成本也会增加。
为了解决 MySQL 用户的这个问题，火山引擎 RDS MySQL 正式推出了高性能向量索引，用户不用再单独部署向量数据库，可以让您在一张 MySQL 表里同时执行常规业务查询和向量检索，仅依赖 MySQL 数据库即可完整实现 RAG 业务能力。
二、主流数据库向量能力差异对比
Oracle 在 MySQL 9.0 中新增了 VECTOR 向量字段类型和一些转换函数，但是没有支持向量索引。如果用户想要做高性能近似最近邻 （ANN） 向量检索，要么需要扫描全表的数据，要么就是去额外购买付费的 HeatWave 组件。而火山引擎提供了轻量化、更有优势的检索方案：
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在 MySQL 8.0 和 MySQL 8.4 版本上都支持高性能向量索引，不需要升级到 MySQL 9.x 版本，也不需要购买额外的付费 HeatWave 组件。
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完全兼容 MySQL 9.x 的标准 VECTOR 向量字段定义和向量转换语法，不用改造业务代码，维护成本低。
下表列举了各数据库的原生向量能力的功能差异：
三、RDS MySQL 与 MariaDB 、pgvector的向量索引性能对比
市面上主流数据库的向量索引存在索引构建耗时长、向量检索耗时长和向量索引占用大量磁盘存储空间这几个痛点。火山引擎 RDS MySQL 针对上述痛点，进行了深度的内核优化，同时从索引构建速度、索引的大小、索引查询性能三个方面，横向对比了与MariaDB 13.1 （同属 MySQL 生态）和 pgvector 0.8.2 （PostgreSQL 生态中最受欢迎的向量索引扩展）的差异。
1、索引的构建速度：提升 4~6 倍
MariaDB 的向量索引都是采用串行索引构建的，这就导致了构建大量向量索引的耗时极长。而火山引擎依靠自研的高性能并行构建引擎，打破了向量索引构建的瓶颈，即使是百万级向量数据，也可以快速构建向量索引。
本次测试使用参数 m=16、ef_construction=128 的 HNSW 索引配置，选取两组不同向量维度的数据集，统计了从向量数据载入至索引构建的整体耗时。
根据柱状图的对比数据，可以得出以下结论：
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1536 维、5 万条向量数据： MariaDB 构建索引耗时 126 秒，pgvector 构建索引耗时 27.76 秒，火山引擎 RDS MySQL 构建索引耗时 22 秒。火山引擎 RDS MySQL 构建索引的速度相比 MariaDB 提升约 6 倍。
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768 维、100 万条向量数据： MariaDB 构建索引耗时 2524.5 秒，pgvector 构建索引耗时 378.5 秒，火山引擎 RDS MySQL 构建索引耗时 645.6 秒。火山引擎 RDS MySQL 构建索引的速度相比 MariaDB 提升约 4 倍。
向量数据集越大，并行构建向量索引的效率提升越明显，在百万级向量索引构建场景下，索引的构建时间从 42 分钟缩短到至 11 分钟以内。
2、索引的大小：减少2~4倍
原生 pgvector 仅支持 Float32 向量存储，构建的索引占用的磁盘空间较大。而火山引擎 RDS MySQL 提供 SQ16、SQ8 两种标量量化，用更紧凑的方式存储向量索引。
结合上述柱状图对比数据，可以得出以下结论：
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1536 维、5 万条向量数据： MariaDB 构建的索引大小为 218.1 MB，pgvector 构建的索引大小为 391 MB，火山引擎 RDS MySQL 构建的索引大小为 220.4 MB。
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768 维、100 万条向量数据： MariaDB 构建的索引大小为 2.135 GB，pgvector 构建的索引大小为 3.906 GB，火山引擎 RDS MySQL 构建的索引大小为 2.219 GB。
相比 pgvector，开启 SQ16 量化后索引大小可缩减至 1/2，SQ8 量化后进一步缩减至 1/4，可以有效减少向量索引占用的磁盘空间，降低存储成本。
3、索引的查询性能：高召回下查询吞吐领先 2~3 倍
本次性能测试使用行业公认基准工具 VectorDBBench 执行，基于高召回率的实用业务区间，统计各数据库向量检索吞吐（QPS）指标。
结合上述柱状图对比数据，可以得出以下结论：
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1536 维 5 万条向量数据、97% 召回率： MariaDB 向量检索吞吐（QPS）为 5326，pgvector 向量检索吞吐（QPS）为 3600，火山引擎 RDS MySQL 向量检索吞吐（QPS）为 8334。相比之下，火山引擎 RDS MySQL的向量吞吐（QPS） 约为 MariaDB 的 1.6 倍、pgvector 的 2.3 倍。
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768 维 100 万条向量数据、95% 召回率： MariaDB 向量检索吞吐（QPS）为 3703，pgvector 向量检索吞吐（QPS）为 2100，火山引擎 RDS MySQL 向量检索吞吐（QPS）为 4838。相比之下，火山引擎 RDS MySQL的向量吞吐（QPS） 约为 MariaDB 的 1.3 倍、 pgvector 的 2.3 倍。
四、对接开源框架，RDS MySQL 就是 RAG 向量库
除了具备高性能向量索引的能力外，是否能低成本、快速便捷地接入 AI 应用也很重要。火山引擎 RDS MySQL 官方适配 LangChain、LlamaIndex 两大主流 RAG 开发框架，将底层的向量操作 SQL 封装成标准的 vector_store 接口，仅调用框架标准 API 即可完成向量表和向量索引的都贱、向量的增删改查、相似度检索等操作。开发者不用再手写 SQL，即可将 RDS MySQL 作为 RAG 框架原生向量存储后端。
综上所述，您的 MySQL 实例可以直接作为向量数据库去使用，无需再额外部署 Milvus、Pinecone 或 Weaviate 等向量引擎数据库了；并且业务数据和向量数据存储在同一张表中，也保证了业务数据与向量数据的一致性。
from langchain_community.vectorstores import MySQLVectorStorevectorstore = MySQLVectorStore(connection_string="mysql+pymysql://user:pass@rds-endpoint:3306/mydb",embedding_function=embeddings,table_name="documents")# 直接当向量数据库用results = vectorstore.similarity_search("如何配置数据库备份？", k=5)
总结
火山引擎 RDS MySQL 为标准的 MySQL 补齐了向量数据存储与高性能向量索引能力，填补了 MySQL 生态在 AI 场景的短板。它支持 MySQL 8.0 和 MySQL 8.4 两个版本，完全兼容 MySQL 9.x 的标准 VECTOR 向量字段定义和向量转换语法，不用改造业务代码，同时也具备高性能索引构建与检索能力，并适配 LangChain、LlamaIndex 开发框架。
如果您正在为 AI 应用选择向量数据库，又想减少额外部署向量数据库的成本，可以选择火山引擎的 RDS MySQL（点击阅读原文获取），即可一站式落地企业 RAG 业务。
