OS 환경 : Oracle Linux 8.4 (64bit)
DB 환경 : Oracle Database 23.7.0.25.01, 23.9.0.25.07 ai for Oracle Cloud and Engineered Systems
방법 : 오라클 23ai 신기능 IVF Index Online Rebuild
오라클 23ai 23.9 버전부터 Inverted File Flat(IVF) Vector 인덱스를 온라인으로 rebuild 할수 있게됨
이 기능을 통해 dml 및 쿼리에 영향을 주지 않고 인덱스를 rebuild 할 수 있음
기존에는 벡터 분포가 바뀌면 인덱스 품질 저하와 검색 정확도 감소가 발생했고 이런 문제를 해결하려면 수동 drop 및 재생성해야 했음
이 기능을 통해 dml이 가능한 상태에서(online) ivf를 재생성해 인덱스의 품질을 향상시킬 수 있음
테스트
1. 23.7에서 ivf 인덱스 생성 및 rebuild 시도
2. 23.9에서 ivf 인덱스 생성 및 rebuild 시도
테스트
1. 23.7에서 ivf 인덱스 생성 및 rebuild 시도
버전 확인
|
1
2
3
4
5
|
SQL> select version_full from product_component_version;
VERSION_FULL
--------------------
23.7.0.25.01
|
샘플 테이블 생성
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
SQL>
drop table t1 purge;
create table t1 (c1, c2, c3, constraint t1_pk primary key (c1, c2)) as
select a.c1, b.c1, to_vector (json_array (a.c1, b.c1))
from (select rownum as c1 from xmltable ('1 to 3')) a
, (select rownum as c1 from xmltable ('1 to 3')) b;
Table created.
|
샘플 ivf 인덱스 생성
|
1
2
3
|
SQL> create vector index t1_x1 on t1 (c3) organization neighbor partitions distance euclidean with target accuracy 95;
Index created.
|
인덱스 사용하여 조회
|
1
2
3
4
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6
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38
39
40
41
|
SQL>
set autot on
set lines 200 pages 1000
col c3 for a20
select /*+ vector_index_transform(t1) */
c1, c2, c3, vector_distance (c3, '[1,1]', euclidean) as euclidean
from t1
where (c1, c2) != (1, 1)
order by vector_distance (c3, '[1,1]', euclidean)
fetch approx first 5 rows only;
C1 C2 C3 EUCLIDEAN
---------- ---------- -------------------- ----------
2 1 [2.0E+000,1.0E+000] 1.0E+000
1 2 [1.0E+000,2.0E+000] 1.0E+000
2 2 [2.0E+000,2.0E+000] 1.414E+000
1 3 [1.0E+000,3.0E+000] 2.0E+000
3 1 [3.0E+000,1.0E+000] 2.0E+000
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2809231042
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 20670 | 16 (13)| 00:00:01 | | |
|* 1 | COUNT STOPKEY | | | | | | | |
| 2 | VIEW | | 5 | 20670 | 16 (13)| 00:00:01 | | |
|* 3 | SORT ORDER BY STOPKEY | | 5 | 720 | 16 (13)| 00:00:01 | | |
|* 4 | HASH JOIN | | 5 | 720 | 15 (7)| 00:00:01 | | |
| 5 | NESTED LOOPS | | 8 | 1128 | 11 (0)| 00:00:01 | | |
|* 6 | TABLE ACCESS FULL | T1 | 8 | 576 | 3 (0)| 00:00:01 | | |
| 7 | TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID| VECTOR$T1_X1$28276_28280_0$IVF_FLAT_CENTROID_PARTITIONS | 1 | 69 | 1 (0)| 00:00:01 | ROWID | ROWID |
|* 8 | INDEX UNIQUE SCAN | SYS_C007673 | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 | | |
| 9 | VIEW | VW_IVCR_2D77159E | 6 | 18 | 4 (25)| 00:00:01 | | |
|* 10 | COUNT STOPKEY | | | | | | | |
| 11 | VIEW | VW_IVCN_9A1D2119 | 9 | 117 | 4 (25)| 00:00:01 | | |
|* 12 | SORT ORDER BY STOPKEY | | 9 | 81 | 4 (25)| 00:00:01 | | |
| 13 | TABLE ACCESS FULL | VECTOR$T1_X1$28276_28280_0$IVF_FLAT_CENTROIDS | 9 | 81 | 3 (0)| 00:00:01 | | |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
인덱스 online rebuild 시도
|
1
2
3
4
5
6
|
SQL> alter index t1_x1 rebuild online;
alter index t1_x1 rebuild online
*
ERROR at line 1:
ORA-51926: Cannot alter an existing vector index
Help: https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-51926/
|
에러가 발생함
인덱스 offline rebuild 시도
|
1
2
3
4
5
6
|
SQL> alter index t1_x1 rebuild;
alter index t1_x1 rebuild
*
ERROR at line 1:
ORA-51926: Cannot alter an existing vector index
Help: https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-51926/
|
에러가 발생함
필요시 drop 후 재생성해야함
|
1
2
3
4
5
6
7
|
SQL> drop index t1_x1;
Index dropped.
SQL> create vector index t1_x1 on t1 (c3) organization neighbor partitions distance euclidean with target accuracy 95;
Index created.
|
2. 23.9에서 ivf 인덱스 생성 및 rebuild 시도
버전 확인
|
1
2
3
4
5
|
SQL> select version_full from product_component_version;
VERSION_FULL
--------------------
23.9.0.25.07
|
샘플 테이블 생성
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
SQL>
drop table t1 purge;
create table t1 (c1, c2, c3, constraint t1_pk primary key (c1, c2)) as
select a.c1, b.c1, to_vector (json_array (a.c1, b.c1))
from (select rownum as c1 from xmltable ('1 to 3')) a
, (select rownum as c1 from xmltable ('1 to 3')) b;
Table created.
|
샘플 ivf 인덱스 생성
|
1
2
3
|
SQL> create vector index t1_x1 on t1 (c3) organization neighbor partitions distance euclidean with target accuracy 95;
Index created.
|
인덱스 사용하여 조회
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1
2
3
4
5
6
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39
40
41
42
43
|
SQL>
set autot on
set lines 200 pages 1000
col c3 for a20
select /*+ vector_index_transform(t1) */
c1, c2, c3, vector_distance (c3, '[1,1]', euclidean) as euclidean
from t1
where (c1, c2) != (1, 1)
order by vector_distance (c3, '[1,1]', euclidean)
fetch approx first 5 rows only;
C1 C2 C3 EUCLIDEAN
---------- ---------- -------------------- ----------
1 2 [1.0E+000,2.0E+000] 1.0E+000
2 1 [2.0E+000,1.0E+000] 1.0E+000
2 2 [2.0E+000,2.0E+000] 1.414E+000
1 3 [1.0E+000,3.0E+000] 2.0E+000
3 1 [3.0E+000,1.0E+000] 2.0E+000
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1106245971
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 20670 | 28 (8)| 00:00:01 | | |
|* 1 | COUNT STOPKEY | | | | | | | |
| 2 | VIEW | | 5 | 20670 | 28 (8)| 00:00:01 | | |
|* 3 | SORT ORDER BY STOPKEY | | 5 | 410 | 28 (8)| 00:00:01 | | |
|* 4 | HASH JOIN | | 5 | 410 | 27 (4)| 00:00:01 | | |
| 5 | VIEW | VW_IVENJ_47D4581B | 6 | 60 | 24 (5)| 00:00:01 | | |
|* 6 | HASH JOIN | | 6 | 492 | 24 (5)| 00:00:01 | | |
| 7 | PART JOIN FILTER CREATE | :BF0000 | 6 | 78 | 4 (25)| 00:00:01 | | |
| 8 | VIEW | VW_IVCR_B5B87E67 | 6 | 78 | 4 (25)| 00:00:01 | | |
|* 9 | COUNT STOPKEY | | | | | | | |
| 10 | VIEW | VW_IVCN_9A1D2119 | 9 | 117 | 4 (25)| 00:00:01 | | |
|* 11 | SORT ORDER BY STOPKEY | | 9 | 81 | 4 (25)| 00:00:01 | | |
| 12 | TABLE ACCESS FULL | VECTOR$T1_X1$105110_105114_105197$IVF_FLAT_CENTROIDS | 9 | 81 | 3 (0)| 00:00:01 | | |
| 13 | PARTITION LIST JOIN-FILTER| | 9 | 621 | 3 (0)| 00:00:01 |:BF0000|:BF0000|
| 14 | TABLE ACCESS FULL | VECTOR$T1_X1$105110_105114_105197$IVF_FLAT_CENTROID_PARTITIONS | 9 | 621 | 3 (0)| 00:00:01 |:BF0000|:BF0000|
|* 15 | TABLE ACCESS FULL | T1 | 8 | 576 | 3 (0)| 00:00:01 | | |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|
인덱스 online rebuild 시도
|
1
2
3
|
SQL> alter index t1_x1 rebuild online;
Index altered.
|
정상적으로 rebuild됨
결론 :
23.9 이전 버전에서는 IVF 인덱스에 대한 online/offline rebuild 모두 허용되지 않았으며 ORA-51926 오류가 발생했음
하지만 23.9부터는 동일한 구문으로 online rebuild가 정상적으로 수행됨
ivf 인덱스를 온라인으로 rebuild 할 수 있게 됨에 따라 인덱스의 품질이 저하되어도 시스템 중단 없이 인덱스를 재구성할 수 있어 대규모 벡터 데이터를 다루는 환경에서 관리 효율성과 검색 성능이 모두 향상될 수 있음
참조 :
https://apex.oracle.com/pls/apex/features/r/dbfeatures/features?feature_id=2070
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/nfcoa/ru_23_9.html#GUID-102576-1
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/23/vecse/inverted-file-flat-vector-indexes-online-rebuild.html#VECSE-GUID-FB09F02E-1EBE-4819-84D0-A387FD1C77F0
https://tuna.tistory.com/187
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