Тип данных QBit реорганизует хранение векторов, чтобы ускорить приближенный поиск. Вместо того чтобы хранить элементы каждого вектора вместе, он группирует одинаковые позиции битов во всех векторах.
При этом векторы хранятся с полной точностью, а во время поиска вы можете выбирать уровень квантования: считывать меньше битов, чтобы сократить I/O и ускорить вычисления, или больше битов для более высокой точности. Это дает выигрыш в скорости за счет уменьшения объема передаваемых данных и вычислений благодаря квантованию, при этом все исходные данные при необходимости остаются доступными.
Чтобы объявить столбец типа QBit, используйте следующий синтаксис:
column_name QBit(element_type, dimension)
element_type – тип каждого элемента вектора. Допустимые типы: BFloat16, Float32 и Float64dimension – размерность, то есть число элементов в каждом векторе
Использование типа QBit при определении столбца таблицы:
CREATE TABLE test (id UInt32, vec QBit(Float32, 8)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]), (2, [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]);
SELECT vec FROM test ORDER BY id;
┌─vec──────────────────────┐
│ [1,2,3,4,5,6,7,8] │
│ [9,10,11,12,13,14,15,16] │
└──────────────────────────┘
QBit реализует шаблон доступа к подстолбцам, который позволяет обращаться к отдельным битовым плоскостям сохранённых векторов. Доступ к каждой битовой позиции можно получить с помощью синтаксиса .N, где N — это позиция бита:
CREATE TABLE test (id UInt32, vec QBit(Float32, 8)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (1, [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]);
INSERT INTO test VALUES (1, [-0, -0, -0, -0, -0, -0, -0, -0]);
SELECT bin(vec.1) FROM test;
┌─bin(tupleElement(vec, 1))─┐
│ 00000000 │
│ 11111111 │
└───────────────────────────┘
BFloat16: 16 подстолбцов (1-16)Float32: 32 подстолбца (1-32)Float64: 64 подстолбца (1-64)
Функции векторного поиска
QBit:
Последнее изменение 10 июня 2026 г.
