PostgreSQL için geliştirilen PRISM dizini HNSW indeksini geride bıraktı

Timescale ekibi, PostgreSQL veri tabanında yüksek başarımlı yaklaşık en yakın komşu aramaları yapmak üzere tasarlanan açık kaynaklı pg_vectorsearch eklentisini duyurdu. C diliyle geliştirilen ve henüz alfa aşamasında olan bu eklenti, PRISM adını taşıyan yeni bir indeks erişim yöntemi sunuyor. Geliştiriciler, yeni yöntemin pgvector projesinde yer alan IVFFlat ve HNSW indekslerine kıyasla hem sorgu çalıştırma hem de indeks oluşturma süreçlerinde belirgin biçimde daha hızlı sonuç verdiğini bildirdi.

PRISM mimarisi, vektörleri kümelere ayırmak için hiyerarşik bir ağırlık merkezi ağacı ve iki aşamalı filtreleme sağlayan RaBitQ kuantizasyon tekniğini kullanıyor. Hiyerarşik ağaç PostgreSQL tampon belleğinde sıcak tutulurken, aday vektörler SIMD yönergeleriyle optimize edilen veri sayfalarından taranıyor. RaBitQ hata sınırları sayesinde en yakın komşu olma ihtimali bulunmayan vektörler erken aşamada eleniyor. Bu sayede 100 milyon vektörlük veri setlerinde, HNSW indeksine göre dörtte bir oranında bellek tüketimiyle aynı doğruluk oranına ulaşılabiliyor.

Eklenti, pgvector altyapısındaki mevcut vector ve halfvec sütunlarıyla ikili düzeyde tam uyumluluk gösteriyor. Geliştiriciler tablolarını ya da mevcut sorgularını değiştirmeden PRISM indeksini doğrudan tanımlayabiliyor. Dinamik veri ekleme, güncelleme ve silme işlemlerini destekleyen sistem, büyüyen listeleri dengelemek için özel bakım prosedürleri barındırıyor. Proje, derleme ve çalıştırma tarafında PostgreSQL 18 ve modern SIMD destekli donanım mimarilerini şart koşuyor.