1# 通过向量数据库实现数据持久化 (C/C++) 2 3 4## 场景介绍 5 6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。</br> 7从API version 18开始，支持通过向量数据库实现数据持久化。 8 9## 基本概念 10 11- **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。 12- **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]。 13 14## 约束限制 15 16- 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。 17 18- 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。 19 20- 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。 21 22- 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。 23 24- 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。 25 26## 接口说明 27 28详细的接口说明请参考[RDB](../reference/apis-arkdata/_r_d_b.md)。 29 30| 接口名称 | 描述 | 31| -------- | -------- | 32| int OH_Rdb_SetDbType(OH_Rdb_ConfigV2 *config, int dbType) | 设置数据库类型。 | 33| 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。 | 34| 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。。 | 35| 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。 | 36| 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。 | 37| 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。。 | 38| int OH_Rdb_DeleteStoreV2(const OH_Rdb_ConfigV2 *config) | 删除数据库。 | 39| 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。 | 40| 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。 | 41 42## 开发步骤 43 44**添加动态链接库** 45 46CMakeLists.txt中添加以下lib。 47 48```txt 49libnative_rdb_ndk.z.so 50``` 51 52**头文件** 53 54```c++ 55#include <database/data/oh_data_values.h> 56#include <database/rdb/oh_cursor.h> 57#include <database/rdb/relational_store.h> 58``` 59 601. 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： 61 62 ```c 63 int numType = 0; 64 // 如果numType为2则支持向量数据库，为1则不支持向量数据库 65 OH_Rdb_GetSupportedDbType(&numType); 66 ``` 67 682. 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： 69 70 ```c 71 // 创建OH_Rdb_Config对象 72 OH_Rdb_ConfigV2 *config = OH_Rdb_CreateConfig(); 73 // 该路径为应用沙箱路径 74 OH_Rdb_SetDatabaseDir(config, "xxx"); 75 // 数据库文件名 76 OH_Rdb_SetStoreName(config, "rdb_vector_test.db"); 77 // 应用包名 78 OH_Rdb_SetBundleName(config, "xxx"); 79 // 数据库是否加密 80 OH_Rdb_SetEncrypted(config, false); 81 // 数据库文件安全等级 82 OH_Rdb_SetSecurityLevel(config, OH_Rdb_SecurityLevel::S1); 83 // 数据库文件存放的安全区域 84 OH_Rdb_SetArea(config, RDB_SECURITY_AREA_EL1); 85 // 数据库类型 86 OH_Rdb_SetDbType(config, RDB_CAYLEY); 87 88 // 获取OH_Rdb_Store实例 89 int errCode = 0; 90 OH_Rdb_Store *store_ = OH_Rdb_CreateOrOpen(config, &errCode); 91 ``` 92 933. 获取到OH_Rdb_Store后，建表并插入数据。 94 95 > **说明：** 96 > 97 > 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。 98 99 示例代码如下： 100 101 ```c 102 char createTableSql[] = "CREATE TABLE test (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, data1 floatvector(2));"; 103 // 执行建表语句 104 OH_Rdb_ExecuteByTrxId(store_, 0, createTableSql); 105 106 // 不使用参数绑定插入数据 107 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "INSERT INTO test (id, data1) VALUES (0, '[3.4, 4.5]');", nullptr, nullptr); 108 // 使用参数绑定插入数据 109 OH_Data_Values *values = OH_Values_Create(); 110 OH_Values_PutInt(values, 1); 111 float test[] = { 1.2, 2.3 }; 112 size_t len = sizeof(test) / sizeof(test[0]); 113 OH_Values_PutFloatVector(values, test, len); 114 char insertSql[] = "INSERT INTO test (id, data1) VALUES (?, ?);"; 115 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, insertSql, values, nullptr); 116 OH_Values_Destroy(values); 117 ``` 118 1194. 获取到OH_Rdb_Store后，修改或删除数据。示例代码如下： 120 121 ```c 122 // 不使用参数绑定修改数据 123 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "update test set data1 = '[5.1, 6.1] where id = 0;", nullptr, nullptr); 124 125 // 使用参数绑定修改数据 126 float test1[2] = { 5.5, 6.6 }; 127 OH_Data_Values *values1 = OH_Values_Create(); 128 OH_Values_PutFloatVector(values1, test1, 2); 129 OH_Values_PutInt(values1, 1); 130 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "update test set data1 = ? where id = ?", values1, nullptr); 131 OH_Values_Destroy(values1); 132 133 // 不使用参数绑定删除数据 134 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "delete from test where id = 0", nullptr, nullptr); 135 136 // 使用参数绑定删除数据 137 OH_Data_Values *values2 = OH_Values_Create(); 138 OH_Values_PutInt(values2, 01); 139 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "delete from test where id = ?", values2, nullptr); 140 OH_Values_Destroy(values2); 141 ``` 142 1435. 获取到OH_Rdb_Store后，查询数据。 144 145 > **说明：** 146 > 147 > 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。 148 149 示例代码如下： 150 151 ```c 152 // 不使用参数绑定查询数据 153 OH_Cursor *cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_, "select * from test where id = 1;", nullptr); 154 int rowCount = 0; 155 cursor->getRowCount(cursor, &rowCount); 156 cursor->goToNextRow(cursor); 157 size_t count = 0; 158 // floatvector数组是第二列数据 159 OH_Cursor_GetFloatVectorCount(cursor, 1, &count); 160 float test2[count]; 161 size_t outLen; 162 OH_Cursor_GetFloatVector(cursor, 1, test2, count, &outLen); 163 cursor->destroy(cursor); 164 165 // 使用参数绑定查询数据 166 char querySql[] = "select * from test where id = ?;"; 167 OH_Data_Values *values3 = OH_Values_Create(); 168 OH_Values_PutInt(values3, 1); 169 cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_, querySql, values3); 170 OH_Values_Destroy(values3); 171 cursor->destroy(cursor); 172 173 // 子查询，创建第二张表 174 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "CREATE TABLE IF NOT EXISTS test1(id text PRIMARY KEY);", nullptr, nullptr); 175 cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_, "select * from test where id in (select id from test1);", nullptr); 176 cursor->destroy(cursor); 177 178 // 聚合查询 179 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); 180 cursor->destroy(cursor); 181 182 // 多表查询 183 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); 184 cursor->destroy(cursor); 185 ``` 186 1876. 创建视图并执行查询。示例代码如下： 188 189 ```c 190 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "CREATE VIEW v1 as select * from test where id > 0;", nullptr, nullptr); 191 OH_Cursor *cursor = OH_Rdb_ExecuteQueryV2(store_, "select * from v1;", nullptr); 192 cursor->destroy(cursor); 193 ``` 194 1957. 使用向量索引进行查询，提升查询效率。 196 197 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。 198 199 当前支持的向量索引基础语法和扩展语法如下： 200 201 - 基础语法如下： 202 203 ```sql 204 // 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 205 CREATE INDEX [IF NOT EXISTS] index_name ON table_name USING index_type (column_name dist_function); 206 207 DROP INDEX table_name.index_name; 208 ``` 209 - 扩展语法如下： 210 211 ```sql 212 CREATE INDEX [基础语法] [WITH(parameter = value [, ...])]; 213 ``` 214 215 **表1** 索引类型(index_type) 216 217 | 类型 | 备注说明 | 218 | --------- | ------------------------------------------------------------ | 219 | gsdiskann | 适用于处理高维稠密向量数据，如文本嵌入、图像特征等。 | 220 221 **表2** 索引距离度量类型(dist_function) 222 223 | 类型 | 计算符号 | 备注说明 | 224 | ------ | -------- | ---------- | 225 | L2 | <-> | 欧式距离。| 226 | COSINE | <=> | 余弦距离。| 227 228 **表3** 扩展语法参数(parameter) 229 230 | 参数名称 | 取值范围和约束 | 备注说明 | 231 | ------ | -------- | ---------- | 232 | 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。 | 233 | 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。| 234 235 > **说明：** 236 > 237 > - 删除索引的时候需要指定表名称，即Drop Index table.index_name。 238 > 239 > - 随表一起创建的索引不能删除，如建表时创建的主键。 240 > 241 > - 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。 242 243 示例代码如下： 244 245 ```c 246 // 基础用法，创建的索引名称为diskann_l2_idx，索引列为repr，类型为gsdiskann，距离度量类型为L2 247 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "CREATE INDEX diskann_l2_idx ON test USING GSDISKANN(data1 L2);", nullptr, nullptr); 248 249 // 删除表test中的diskann_l2_idx索引 250 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "DROP INDEX test.diskann_l2_idx;", nullptr, nullptr); 251 252 // 扩展语法，设置QUEUE_SIZE为20，OUT_DEGREE为50 253 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "CREATE INDEX diskann_l2_idx ON test USING GSDISKANN(repr L2) WITH (queue_size=20, out_degree=50);", nullptr, nullptr); 254 ``` 255 2568. 配置数据老化功能。当应用的数据需要经常清理时，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。 257 258 语法如下所示： 259 260 ```sql 261 CREATE TABLE table_name(column_name type [, ...]) [WITH(parameter = value [, ...])]; 262 ``` 263 264 其中，parameter为可配置的参数，value为对应取值，具体情况见下表。 265 266 **表4** 数据老化策略参数(parameter) 267 268 | 参数名称 | 必填 | 取值范围和使用说明 | 269 | ------ | -------- | ---------- | 270 | time_col | 是 | 列名。类型必须为整数且不为空。 | 271 | interval | 否 | 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。 | 272 | ttl | 否 | 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。 | 273 | max_num | 否 | 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。 | 274 275 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： 276 277 | 单位 | 向下换算为秒取值 | 278 | ------ | -------- | 279 | year | 365 * 24 * 60 * 60 | 280 | month | 30 * 24 * 60 * 60 | 281 | day | 24 * 60 * 60 | 282 | hour | 60 * 60 | 283 | minute | 60 | 284 285 例如配置`ttl = '3 months'`，实际ttl会被换算为`3 * (30 * 24 * 60 * 60) = 7776000 seconds`。 286 287 示例代码如下： 288 289 ```c 290 // 每隔五分钟执行写操作后，会触发数据老化任务 291 OH_Rdb_ExecuteV2(store_, "CREATE TABLE test2(rec_time integer not null) WITH (time_col = 'rec_time', interval = '5 minute');", nullptr, nullptr); 292 ``` 293 2949. 删除数据库。示例代码如下： 295 296 ```c 297 OH_Rdb_CloseStore(store_); 298 OH_Rdb_DeleteStoreV2(config); 299 ``` 300