如何在postgres中获得两个向量之间的余弦距离？答案

【问题标题】：How to get cosine distance between two vectors in postgres?如何在postgres中获得两个向量之间的余弦距离？
【发布时间】：2019-11-10 23:56:15
【问题描述】：

我想知道是否有办法在 postgres 中获取两个向量的余弦距离。为了存储向量，我使用了 CUBE 数据类型。

下面是我的表定义：

test=# \d vectors                                                                                                                                
                            Table "public.vectors"
 Column |  Type   | Collation | Nullable |               Default               
--------+---------+-----------+----------+-------------------------------------
 id     | integer |           | not null | nextval('vectors_id_seq'::regclass)
 vector | cube    |           |          |

另外，示例数据如下：

test=# select * from vectors order by id desc limit 2;
   id    |                  vector                  
---------+------------------------------------------
 2000000 | (109, 568, 787, 938, 948, 126, 271, 499)
 1999999 | (139, 365, 222, 653, 313, 103, 215, 796)

我实际上可以为此编写自己的 PLPGSql 函数，但想避免这种情况，因为它可能效率不高。

【问题讨论】：

标签： postgresql vector euclidean-distance cosine-similarity postgresql-11

【解决方案1】：

关于您的餐桌

首先，我认为您应该将数据类型更改为纯数组。

CREATE TABLE public.vector ( 
  id serial NOT NULL,
  vctor double precision [3] --for three dimensional vectors; of course you can change the dimension or leave it unbounded if you need it.
 );

INSERT INTO public.vector (vctor) VALUES (ARRAY[2,3,4]);
INSERT INTO public.vector (vctor) VALUES (ARRAY[3,4,5]);

所以

SELECT * FROM public.vector;

会产生以下数据

   id |   vctor
------|---------
    1 | {2,3,4}
    2 | {3,4,5}

也许不是您期望的答案，但请考虑一下

您可能已经知道，计算向量之间的余弦涉及计算幅度。我认为问题不在于算法，而在于实现；它需要计算对 RDBMS 来说代价高昂的平方和平方根。

现在，谈谈效率；调用数学函数时，服务器进程不承担负载。在 PostgreSQL 中，数学函数 (look here) 从 C 库运行，因此它们非常高效。然而，最终，宿主必须分配一些资源来进行这些计算。

在服务器内部实施这些相当昂贵的操作之前，我确实会仔细考虑。但是没有一个正确的答案；这取决于您如何使用数据库。例如，如果它是一个有数千个并发用户的生产数据库，我会将这种计算移到其他地方（中间层或用户应用程序）。但是如果用户很少，并且您的数据库是用于小型研究操作，那么它可以将其实现为存储过程或在服务器内部运行的进程，但请记住，这将影响可伸缩性或可移植性。当然，还有更多考虑因素，例如将处理多少行，或者您是否打算触发触发器等。

考虑其他替代方案

制作客户端应用

您可以用 VB 或您选择的语言编写一个快速而体面的程序。并让客户端应用程序进行繁重的计算，并将数据库用于它最擅长的存储和检索数据。

以不同方式存储数据

对于这个特定的示例，您可以存储单位向量加上幅度。这样，求任意两个向量之间的余弦就可以简单地简化为单位向量的点积（只有乘除，没有平方也没有平方根。）

CREATE TABLE public.vector ( 
     id serial NOT NULL,
     uvctor double precision [3], --for three dimensional vectors; of course you can change the dimension or make it decimal if you need it
     magnitude double precision
 ); 

INSERT INTO public.vector (vctor) VALUES (ARRAY[0.3714, 0.5571, 0.7428], 5.385); -- {Ux, Uy, Uz}, ||V|| where V = [2, 3, 4];
INSERT INTO public.vector (vctor) VALUES (ARRAY[0.4243, 0.5657, 0.7071], 7.071); -- {Ux, Uy, Uz}, ||V|| where V = [3, 4, 5];

SELECT a.vctor as a, b.vctor as b, 1-(a.uvctor[1] * b.uvctor[1] + a.uvctor[2] * b.uvctor[2] + a.uvctor[3] * b.uvctor[3]) as cosine_distance FROM public.vector a
JOIN public.vector b ON a.id != b.id;

导致

                          a  |                           b  | cosine_distance
-----------------------------|------------------------------|------------------
{0.3714,0.5571,0.7428,5.385} | {0.4243,0.5657,0.7071,7.071} |      0.00202963
{0.4243,0.5657,0.7071,7.071} | {0.3714,0.5571,0.7428,5.385} |      0.00202963

即使您必须计算服务器内部向量的大小，您也需要为每个向量计算一次，而不是每次都需要计算其中两个之间的距离。随着行数的增加，这变得更加重要。例如，对于 1000 个向量，如果要使用原始向量分量获得任意两个向量之间的余弦差，则必须计算 999000 次。

以上任意组合

结论

当我们追求效率时，大多数时候并没有一个规范的答案。相反，我们必须考虑和评估权衡取舍。它始终取决于我们需要实现的最终目标。数据库非常适合存储和检索数据；他们肯定可以制造其他东西，但这会带来额外的成本。如果我们可以忍受增加的开销，那很好；否则我们必须考虑替代方案。

【讨论】：

您好，谢谢您的回答。让我告诉你我的最终目标。我在数据库中存储了 200 万条记录，我需要找到给定向量的相似向量。所以我正在考虑计算向量之间的不同距离，例如欧几里得、余弦等，使用立方体数据类型，找到欧几里得距离的性能是可以接受的。我只是想要余弦距离的类似性能。如您所见，数据量很大，因此在客户端应用程序中计算余弦距离可能不是一个好主意。
是的，对于 2M 条记录，针对所有集合对任何给定向量进行即时计算是非常昂贵的；为此，我倾向于单位向量表示。通过两个向量之间的余弦相似度（1-cosine_distance），您可以使用余弦定律计算欧几里得距离；您甚至可以将每个向量的大小的平方存储在表中。我想知道，数据是如何生成的？您将如何使用结果（即，您将通过查询或报告计算指标；这是否是使用应用程序的更大系统的一部分？）
这真的很有见地。我一定会试一试的。 1. 数据是如何生成的 >> 有一些第三方库可以生成向量（例如：OpenCV），2. 你将如何使用结果 >> 我正在研究 POC，我有一个使用 sql 的初步计划查询以获取报告。另外，我将把这个答案标记为已接受，因为它可能不是达到预期结果的最佳方式，但它绝对是适合我的解决方案之一。
@Krauss 为什么要从 1 中减去？
@user554481 两个单位向量的标量积是相似度（或角度的余弦）。距离 = 1 - 相似度。两个方向相同的单位向量相似度=1，距离=0；到正交单位向量的相似度 = 0 和距离 = 1：两个相对的单位向量的相似度 = -1 和距离 = 2。

【解决方案2】：

你可以参考我的代码。

--for calculation of norm vector --
CREATE or REPLACE FUNCTION public.vector_norm(IN vector double precision[])
    RETURNS double precision AS 
$BODY$

BEGIN

    RETURN(SELECT SQRT(SUM(pow)) FROM (SELECT POWER(e,2) as pow from unnest(vector) as e) as norm);
END;
$BODY$ LANGUAGE 'plpgsql'; 
ALTER FUNCTION public.vector_norm(double precision[]) OWNER TO postgres;

COMMENT ON FUNCTION public.vector_norm(double precision[]) IS 'This function is used to find a norm of vectors.';

--call function--
select public.vector_norm('{ 0.039968978613615,0.357211461290717,0.753132887650281,0.760665621142834,0.20826127845794}')




--for caculation of dot_product--
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.dot_product(IN vector1 double precision[], IN vector2 double precision[])
    RETURNS double precision    
AS $BODY$
BEGIN
    RETURN(SELECT sum(mul) FROM (SELECT v1e*v2e as mul FROM unnest(vector1, vector2) AS t(v1e,v2e)) AS denominator);
END;
$BODY$ LANGUAGE 'plpgsql';

ALTER FUNCTION public.dot_product(double precision[], double precision[]) OWNER TO postgres;

COMMENT ON FUNCTION public.dot_product(double precision[], double precision[])
    IS 'This function is used to find a cosine similarity between two multi-dimensional vectors.';


--call fuction--
SELECT public.dot_product(ARRAY[ 0.039968978613615,0.357211461290717,0.753132887650281,0.760665621142834,0.20826127845794],ARRAY[ 0.039968978613615,0.357211461290717,0.753132887650281,0.760665621142834,0.20826127845794])



--for calculatuion of cosine similarity--
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.cosine_similarity(IN vector1 double precision[], IN vector2 double precision[])
    RETURNS double precision
    LANGUAGE 'plpgsql'

AS $BODY$
BEGIN
    RETURN(select ((select public.dot_product(ARRAY[ 0.63434,0.23487,0.324323], ARRAY[ 0.63434,0.23487,0.324323]) as dot_pod)/((select public.vector_norm(ARRAY[ 0.63434,0.23487,0.324323]) as norm1) * (select public.vector_norm(ARRAY[ 0.63434,0.23487,0.324323]) as norm2))) AS similarity_value) 
END;
$BODY$;

ALTER FUNCTION public.cosine_similarity(double precision[], double precision[])
    OWNER TO postgres;

COMMENT ON FUNCTION public.cosine_similarity(double precision[], double precision[])
    IS 'this function is used to find a cosine similarity between two vector';

【讨论】：

+1 为答案。如果您可以简要说明您的方法并提供此功能的一些性能统计信息，它将增加更多价值。
您的函数cosine_similarity 使用一些任意向量而不是其参数。你忘了什么吗？
还有语法错误。我在这里为你修好了：CREATE OR REPLACE FUNCTION public.cosine_similarity(IN vector1 double precision[], IN vector2 double precision[]) RETURNS double precision LANGUAGE 'plpgsql' AS $BODY$ BEGIN RETURN ( select ((select public.dot_product(vector1, vector2) as dot_pod)/((select public.vector_norm(vector1) as norm1) * (select public.vector_norm(vector2) as norm2))) AS similarity_value ); END; $BODY$;