MiniOB ベクターデータベース実装詳解

第4回OceanBaseデータベース革新設計競技において、私たちのチームはベクターデータベース機能を実装しました。本記事ではその技術的な実装について詳しく解説します。

ベクターデータベースの概要

ベクターデータベースは、高次元ベクトルデータの保存と検索に特化したデータベースシステムです。以下のようなシーンで重要な役割を果たします：

• レコメンドシステム：ユーザー行動ベクトルに基づく類似ユーザーやアイテムの推薦
• 画像検索：画像を特徴ベクトルに変換し、類似画像を検索
• 自然言語処理：テキスト埋め込みベクトルの保存とセマンティック検索

コア技術の実装

1. HNSWインデックス

ベクトルインデックスの構築には、Hierarchical Navigable Small World (HNSW) アルゴリズムを採用しました：

class HNSWIndex {
public:
    void insert(const std::vector<float>& vec, int id);
    std::vector<int> search(const std::vector<float>& query, int k);
private:
    int max_level_;
    std::vector<std::vector<Node>> layers_;
};

2. 距離計算の最適化

クエリ性能を向上させるため、SIMD加速による距離計算を実装しました：

float euclidean_distance_simd(const float* a, const float* b, int dim) {
    __m256 sum = _mm256_setzero_ps();
    for (int i = 0; i < dim; i += 8) {
        __m256 va = _mm256_loadu_ps(a + i);
        __m256 vb = _mm256_loadu_ps(b + i);
        __m256 diff = _mm256_sub_ps(va, vb);
        sum = _mm256_fmadd_ps(diff, diff, sum);
    }
    // ... リダクション合計
}

パフォーマンステスト結果

100万件の128次元ベクトルデータセットにおいて、私たちの実装は以下を達成しました：

指標	数値
挿入速度	10,000件/秒
クエリ遅延	< 5ms (top-10)
再現率	> 95%

まとめ

インデックス構造と距離計算の最適化により、MiniOBに効率的なベクターデータベース機能を実装することに成功し、今後の競技や研究の基盤を築きました。