简介：Vearch 是一个分布式向量搜索系统，可用来存储、计算海量的特征向量，为 AI 领域的向量检索提供基础系统支撑与保障。该系统能够广泛地应用于图像， 音视频和自然语言处理等各个机器学习领域。
本篇文章主要是介绍Vearch v3.2.0版本的更新内容，如果你是第一次接触Vearch，可以在这里看到更多关于Vearch的介绍文档Wiki。另外提供Vearch一键式安装脚本百度网盘, 提取码: 6u4b; 谷歌云盘, 脚本使用方式参考BinaryInstallation.md。
v3.2.0 是针对原有版本的一次重大更新，新版本拥有更丰富的API，更好的性能和更稳定的服务。
更丰富的API
添加根据多个ID批量查询和删除接口
v3.2.0 版本之前只支持单条记录查询和删除，如果需要删除多个指定的id，就必须使用循环遍历的方式，v3.2.0版本开始支持批量查询和删除功能，具体使用方式如下：
# 获取单个ID的全部字段信息
curl -XGET 127.0.0.1:9001/your-db-name/your-space-name/id1
# 获取多个ID的全部字段信息
curl -XGET 127.0.0.1:9001/your-db-name/your-space-name /id1,id2,id3
# 删除单个ID
curl -XGET 127.0.0.1:9001/your-db-name/your-space-name/id1
# 删除多个ID
curl -XGET 127.0.0.1:9001/your-db-name/your-space-name/id1,id2,id3
获取指定ID的指定字段信息
curl -H "content-type: application/json" -XPOST -d'
{
"query": {
"ids": ["id1", "id2"],
"fields": ["your-field1", "your-field2"]
}
}
' 127.0.0.1:9001/your-db-name/your-space-name/_query_byids
根据ID查询相似的向量
根据用户反馈，v3.2.0版本之前使用Vearch进行搜索时经常需要现根据id查询出该id对应的向量，然后再拿获取到的向量进行相似搜索，每次search都需要两次请求。为了方便用户使用起来更方便，我们添加了通过id直接进行相似搜索的接口，使用方式如下：
curl -H "content-type: application/json" -XPOST -d'
{
"size": 50,
"query": {
"ids": ["id1"],
"sum": [{
"field": "vector",
"min_score": 0.7
}]
}
}
' 127.0.0.1:9001/your-db-name/your-space-name/_query_byids_feature
添加gRPC接口
gRPC是一个高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于ProtoBuf(Protocol Buffers)序列化协议开发，且支持众多开发语言。v3.2.0版新增gRPC接口，可以支持多种语言通过TCP调用Vearch。通过TCP调用，不仅减少建立连接的开销还减少了HTTP接口中JSON序列化和反序列的消耗
使用案例可以参考grpc_client_test.go, 后续会提供go、java、c和python的客户端。
建表接口的修改
max_size的移除：v3.2.0版本之前建表时需要通过设置max_size来一次性申请系统所需要的内存，v3.2.0之后删除了这一特性，内存会随着插入记录数的增加而递增。注意：用户使用的时候要注意内存的消耗，当内存不足时可能造成系统的崩溃！metric_type的移除：v3.2.0版本之前建表时需要设置metric_type为InnerProduct或者L2, v3.2.0之后该参数移动到search的时候指定，具体参考search document by query and vector for GPU。store_type的修改：v3.2.0版本之后store_type的值在原有的MMap和RocksDB之上又新增了MemoryOnly类型。
更好的性能
优化了router和ps之间的数据传输协议
v3.2.0版本之前router和ps之间采用JSON数据协议进行交互，大大影响了router和ps之间的交互，导致服务的吞吐率低，因此v3.2.0版本之后，我们使用protobuf替代JSON, 大大提升了ps和router的吞吐率，增加了插入和搜索的速度。
优化了raft日志接收的数据格式
v3.2.0版本之前raft接收的是JSON序列化的字节数组，这样的缺点有两个：
JSON序列化后的字节序列比较大，占用空间；
ps接收到raft提交的日志的后需要依次反序列化比较耗时;
因此v3.2.0版本之后，我们在raft之前对请求进行加工并序列化，减少raft提交日志后数据进入Gamma引擎前这段时间的数据操作，以此来提升ps和Gamma引擎之间的吞吐率，大大提高数据插入和搜索的性能。
优化了向量字段和正排字段的存储方式
向量和正排字段采用分段存储的方案，避免在初始化的时候就固定最大容量max size导致后续无法动态扩展；另外业务的数据量都是缓慢增长的，用户可能无法预估最大容量，同时如果初始化就申请大量内存，大部分内存在较长的时期内都无法被利用，会浪费内存空间。
分段连续存储的方案主要是对内存空间进行分段处理，每个段存储固定数量的原始向量或者正排字段，且段内仍然是一块连续的内存。初始化时，只创建一个段0，当段0被写满之后，再分配段1，依次按需增加段。这样就实现了一个按需分配内存的方案。
优化了向量和字符串字段的内存占用
原始向量利用 zfp 来压缩 float 特征，同时正排字段利用 zstd 来压缩变长字段，能够大大降低内存和磁盘的占用，尤其对于k8s集群中部署使用有限内存、磁盘资源的docker比较友好。
性能提升
经内部测试，v3.2.0版本相对于v3.1.0版本有较大的性能提升，插入数据速度提升了35%，搜索速度也有所提高，通过灵活配置使用ivfpq或者hnsw等检索模型。该版本可满足大部分业务场景的性能要求。
更稳定的服务
支持独立的etcd
在之前的版本中etcd和master是绑定再一起的，这样做的坏处有：
有的使用方可能有自己的etcd集群，没有办法统一使用管理。
master受限etcd，没法用域名去部署。
master IP固定写在配置文件，后续增加或者减少节点需要集群全部重启才可以生效。master也没用故障恢复，动态增添节点的机制。
PS节点故障自动恢复和手动恢复
自动恢复
只需要在config.toml中添加auto_recover_ps = true,具体可以参考config.toml
手动恢复
# 查询失败节点的ip和nodeid
curl http://127.0.0.1:8817/schedule/fail_server/list
# 删除失败的节点nodeid1
curl -XPOST -H "content-type:application/json" -d '{
"fail_node_id":1
}' http://127.0.0.1:8817/meta/remove_server
# 重新启动一个ps并将该节点替换掉失败的节点
curl -XPOST -H "content-type:application/json" -d '{
"fail_node_addr":”192.168.1.1",
"new_node_addr":”192.168.1.2"
}'http://127.0.0.1:8817/schedule/recover_server
支持多种存储方式保证数据安全
Vearch使用raft日志和gamma引擎的持久化保证数据的安全。历史数据会通过调用Gamma的dump接口持久化到磁盘，实时的数据会持续通过raft的log记录下来。当Vearch重启的时候首先会加载持久化到磁盘的历史数据，然后通过raft将没有持久化的数据从日志中取出来从新加载到引擎中，这样避免了没有持久化而导致的数据丢失。
更方便的索引定制化
Gamma引擎索引接口进行进一步的抽象，简单清晰化，用户可以更方便地自定义索引和向量检索模型到Gamma引擎，能够更好地进行定制化开发。
