Аналіз використання методів прискорення векторного пошуку в реляційних СКБД
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
Exact search based on full scan, candidate pre-filtering, and approximate nearest neighbor search using IVF and HNSW indexes are considered. Particular attention is paid to the implementation of vector search in PostgreSQL with the pgvector extension and to its integration with attribute-based SQL predicates.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Кириленко О. М., Гармаш В. В. Аналіз використання методів прискорення векторного пошуку в реляційних СКБД // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28271.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (1)
- Malkov Yu. A., Yashunin D. A. Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2020. Vol. 42, no. 4. P. 824–836. DOI: 10.1109/TPAMI.2018.2889473. Johnson J., Douze M., Jgou H. Billion-scale similarity search with GPUs. IEEE Transactions on Big Data. 2021. Vol. 7, no. 3. P. 535–547. DOI: 10.1109/TBDATA.2019.2921572. Subramanya S. J., Devvrit, Simhadri H. V., Krishnaswamy R., Kadekodi R. DiskANN: Fast Accurate Billion-point Nearest Neighbor Search on a Single Node. In: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019). 2019. PostgreSQL Global Development Group. PostgreSQL documentation [Electronic resource]. Available at: PostgreSQL official documentation. Aumller M., Bernhardsson E., Faithfull A. ANN-Benchmarks: A benchmarking tool for approximate nearest neighbor algorithms. Information Systems. 2020. Vol. 87. Art. 101374. DOI: 10.1016/j.is.2019.02.006.