pg_lion_vector

概览

pgvector >= 0.7.

版本

构建

您可以使用 pig build 命令构建 pg_lion 扩展的 RPM / DEB 包：

pig build pkg pg_lion         # 构建 RPM / DEB 包

安装

您可以直接安装 pg_lion 扩展包的预置二进制包，首先确保 PGDG 和 PIGSTY 仓库已经添加并启用：

pig repo add pgsql -u          # 添加仓库并更新缓存

使用 pig 或者是 apt/yum/dnf 安装扩展：

pig install pg_lion;          # 当前活跃 PG 版本安装

pig ext install -y pg_lion -v 18  # PG 18
pig ext install -y pg_lion -v 17  # PG 17
pig ext install -y pg_lion -v 16  # PG 16

dnf install -y pg_lion_18       # PG 18
dnf install -y pg_lion_17       # PG 17
dnf install -y pg_lion_16       # PG 16

apt install -y postgresql-18-pg-lion   # PG 18
apt install -y postgresql-17-pg-lion   # PG 17
apt install -y postgresql-16-pg-lion   # PG 16

创建扩展：

CREATE EXTENSION pg_lion_vector CASCADE;  -- 依赖: pg_lion, vector

用法

来源：

• README
• 参考手册
• 扩展控制文件
• 扩展 SQL

pg_lion_vector 0.3.0 为 pgvector 的 vector 与 halfvec 值添加 lionvec 近邻索引访问方法。它使用父扩展 pg_lion 的动态库，依赖 pgvector 0.7 或更新版本。

核心流程

先创建父扩展与 vector。独立的 lion 索引可在按距离排序之前过滤候选行。

CREATE EXTENSION vector;
CREATE EXTENSION pg_lion;
CREATE EXTENSION pg_lion_vector;
CREATE TABLE lion_items (id integer, category integer, embedding vector(3));
INSERT INTO lion_items VALUES (1, 3, '[1,0,0]'), (2, 3, '[0,1,0]'), (3, 4, '[0,0,1]');
CREATE INDEX lion_embedding ON lion_items USING lionvec (embedding vector_cosine_ops);
CREATE INDEX lion_category ON lion_items USING lion (category);
ALTER FUNCTION cosine_distance(vector, vector) COST 100;
VACUUM ANALYZE lion_items;
SELECT id FROM lion_items
WHERE category = 3
ORDER BY embedding <=> '[1,0,0]'::vector
LIMIT 10;

上游建议将所选运算符类对应距离函数的开销设为 COST 100，便于规划器比较索引扫描与排序成本。pg_dump 不会保留该设置，更新 vector 时也可能将其重置。

运算符类与调优

partitions 控制索引构建时的聚类数量；maintenance_work_mem 必须容纳足够的样本。pg_lion.vector_margin 和 pg_lion.vector_patience 控制近似搜索。受支持的 lion 过滤条件产生较小候选集时，可以采用精确评分。pg_lion.vector_postfilter 控制 lion 索引无法回答的条件；修改前应阅读参考手册。

运行边界

需要 PostgreSQL 16 及以上版本，并由超级用户安装。只支持单个 vector 或 halfvec 列，最多 8128 维；通常采用近似搜索。存在过滤条件不意味着所有查询都会成为精确近邻搜索。频繁更新和删除可能需要定期 REINDEX。父扩展的自定义 WAL 索引仍需维持预加载，父扩展与伴随扩展文件应保持相同版本。