PlanetScale 宣布分叉 MySQL 并添加向量搜索功能

PlanetScale 最近宣布计划分叉 MySQL 并为其添加向量搜索功能。虽然 PostgreSQL 一直是开源向量搜索的首选数据库，但 PlanetScale 公司（Vitess 数据库的幕后团队）计划发布一个支持向量搜索的 MySQL 版本。

HNSW 算法与向量搜索

PlanetScale 将采用分层可导航小世界（HNSW）算法，该算法通过构建优化的图结构，使得在大数据集中进行向量相似性搜索更加高效。PlanetScale 的首席技术官 Nick Van Wiggeren 表示，此举旨在为 AI/ML 应用程序提供 MySQL 的强大、稳定、可靠和可扩展性，从而减少使用第二个数据库进行向量存储和检索的成本和操作负担。

PostgreSQL 与 MySQL 的竞争

目前，PostgreSQL 通过 pgvector 扩展成为最受欢迎的开源向量相似性搜索数据库。尽管 Oracle 最近宣布为 MySQL HeatWave 添加向量存储支持，但 MySQL 社区版尚未支持这一功能。Percona 创始人 Peter Zaitsev 评论称，Oracle 在 MySQL 专有云服务上的创新越来越受到社区关注，PlanetScale 的举措是引入向量支持的重要一步。

向量搜索的重要性

向量搜索对于嵌入技术至关重要，嵌入技术通过机器学习将任意数据转换为向量，创建统一的数值表示，以便进行相似性分析。该功能适用于语义搜索、推荐系统、异常检测和图像识别等应用场景。AWS 生成式 AI 架构师 John Hwang 认为，向量数据库并不是一个独立的数据库类别，未来所有数据库都将提供向量搜索功能，向量数据库与非向量数据库的界限将逐渐模糊。

其他数据库的向量支持

PlanetScale 并不是唯一一个在最近几个月引入向量搜索功能的数据库。Cloudflare 发布了 Vectorize 的测试版，Timescale 通过 pgvector 增强了 PostgreSQL 的向量搜索速度，Google Cloud 在托管数据库中集成了向量搜索功能。此外，Amazon OpenSearch Serverless 的 Vector Engine 已进入预览阶段，Aurora PostgreSQL 也支持 pgvector。MongoDB Atlas Vector Search 和 Oracle Database 23c 也宣布了向量相似性搜索支持，阿里云的 AnalyticDB for MySQL 也提供了向量搜索功能。

PlanetScale 的分叉计划与未来发展

PlanetScale 已经维护了一个 MySQL 分叉版本，并计划为其添加向量类型和索引。发布后，PlanetScale 将在其平台上运行这个分叉版本，并提供本地测试和开发的软件包和容器。该功能目前处于私测阶段，开发者可以注册以获取后续发布的通知。