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C0726N02-1-向量数据库架构概览

DreamReflex向量数据库采用LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）架构设计，专门针对大规模向量数据的存储、索引和检索进行优化。

1.1 核心组件​

系统由以下核心模块组成：

Proxima Vector Database
├── Index Module (索引模块)
│   ├── Collection Management (集合管理)
│   ├── Segment Management (段管理)
│   └── Column Indexing (列索引)
├── Query Module (查询模块)
│   ├── KNN Query (K近邻查询)
│   ├── Equal Query (等值查询)
│   └── Query Execution (查询执行)
├── Meta Module (元数据模块)
│   ├── Collection Metadata (集合元数据)
│   ├── Column Metadata (列元数据)
│   └── Schema Management (模式管理)
└── Storage Module (存储模块)
    ├── Memory Segment (内存段)
    ├── Persist Segment (持久化段)
    └── Forward Index (前向索引)

1.2 数据流架构​

系统采用经典的LSM-Tree架构：

  1. 写入路径: 数据首先写入内存段(Memory Segment)
  2. 刷盘机制: 当内存段达到阈值时，异步刷盘到持久化段(Persist Segment)
  3. 查询路径: 查询同时搜索内存段和持久化段，合并结果
  4. 压缩优化: 后台定期进行段合并和索引优化

1.3 存储层次​

内存层 (Memory Layer)
├── Writing Segment (写入段)
└── Dumping Segment (刷盘段)

持久化层 (Persistent Layer)
├── Segment Files (段文件)
├── Index Files (索引文件)
└── Forward Files (前向文件)

2. 数学模型​

2.1 向量空间定义​

设向量空间 V⊂Rd\mathcal{V} \subset \mathbb{R}^d，其中 dd 为向量维度。

对于向量 v=(v1,v2,...,vd)∈V\mathbf{v} = (v_1, v_2, ..., v_d) \in \mathcal{V}，系统支持以下数据类型：

  • v∈Rd\mathbf{v} \in \mathbb{R}^d (FP32)
  • v∈Hd\mathbf{v} \in \mathbb{H}^d (FP16, 半精度浮点)
  • v∈Z[−128,127]d\mathbf{v} \in \mathbb{Z}_{[-128,127]}^d (INT8)
  • v∈Z[−8,7]d\mathbf{v} \in \mathbb{Z}_{[-8,7]}^d (INT4)

2.2 距离度量​

系统支持多种距离度量函数 δ:V×V→R+\delta: \mathcal{V} \times \mathcal{V} \rightarrow \mathbb{R}^+：

  • 欧几里得距离: δ2(u,v)=∑i=1d(ui−vi)2\delta_2(\mathbf{u}, \mathbf{v}) = \sqrt{\sum_{i=1}^{d} (u_i - v_i)^2}
  • 余弦距离: δcos(u,v)=1−u⋅v∥u∥∥v∥\delta_{cos}(\mathbf{u}, \mathbf{v}) = 1 - \frac{\mathbf{u} \cdot \mathbf{v}}{\|\mathbf{u}\| \|\mathbf{v}\|}
  • 内积距离: δip(u,v)=−u⋅v\delta_{ip}(\mathbf{u}, \mathbf{v}) = -\mathbf{u} \cdot \mathbf{v}

2.3 K近邻查询​

给定查询向量 q∈V\mathbf{q} \in \mathcal{V} 和正整数 kk，K近邻查询定义为：

KNN(q,k)=arg⁡min⁡S⊂D,∣S∣=kmax⁡v∈Sδ(q,v)\text{KNN}(\mathbf{q}, k) = \arg\min_{S \subset \mathcal{D}, |S|=k} \max_{\mathbf{v} \in S} \delta(\mathbf{q}, \mathbf{v})

其中 D\mathcal{D} 为数据库中的向量集合。

3. 核心特性​

3.1 高可扩展性​

  • 支持水平分片和垂直分区
  • 动态段管理和负载均衡
  • 多线程并发处理

3.2 高性能​

  • 基于图的近似最近邻算法
  • 内存和磁盘的混合存储
  • 向量量化和压缩

3.3 高可用性​

  • LSM-Tree保证数据持久性
  • 增量更新和版本管理
  • 故障恢复机制

3.4 灵活性​

  • 多种向量数据类型支持
  • 可配置的索引参数
  • 动态模式变更

4. 技术创新点​

  1. 混合存储架构: 结合内存和磁盘存储的优势
  2. 自适应索引: 根据数据分布自动调整索引参数
  3. 多级缓存: 多层次的缓存机制提升查询性能
  4. 向量压缩: 支持多种向量量化技术
  5. 并发控制: 无锁数据结构和乐观并发控制