AliSQL 向量技术解析（一）：存储格式与算法实现

主要观点总结

本文介绍了AliSQL基于MySQL 8.0原生扩展了企业级向量数据处理能力，通过标准SQL接口无缝集成高精度向量匹配与复杂业务逻辑，助力企业以低成本、高兼容性架构快速落地AI创新应用。文章聚焦向量索引的核心实现，从存储格式到算法实现进行了详细解析。

关键观点总结

关键观点1: AliSQL基于MySQL 8.0支持了高维向量数据的存储和计算

AliSQL原生支持最高16,383维向量数据的存储及计算，集成主流向量运算函数包括余弦相似度（COSINE）、欧式距离（EUCLIDEAN），并支持对全维度向量列建立基于HNSW算法构建的向量索引。

关键观点2: HNSW作为向量索引的核心算法被详细介绍

HNSW算法设计包括分层跳表、连接近邻、最近邻搜索、插入算法和搜索算法等多个部分。文章详细解析了这些算法的实现方式和流程。

关键观点3: 向量索引存储格式的设计和实现被详细阐述

为了实现HNSW算法，需要在数据库中存储HNSW图结构。设计辅助表结构包括gref、layer、tref、vec和neighbors等列，用于存储节点的所有信息。文章还介绍了精度转换的过程和存储格式的转换方式。

关键观点4: AliSQL通过设计结构化的向量索引辅助表实现了HNSW图的高效存储与算法流转

AliSQL通过结合MySQL 8.0数据字典（DD）的适配，保障了元数据一致性与DDL操作的原子性。