QBit 数据类型

ClickHouse 中 QBit 数据类型的文档，该类型支持针对近似向量搜索进行细粒度量化

QBit 数据类型会重新组织向量的存储方式，以加快近似向量搜索。它不是将每个向量的元素存储在一起，而是将所有向量中相同二进制位位置的值分组存储。 这样既能以全精度存储向量，又能让你在搜索时选择细粒度的量化级别：读取更少的位可减少 I/O 并加快计算，读取更多的位则可获得更高精度。你既能享受量化在减少数据传输和计算量方面带来的速度优势，又能在需要时使用全部原始数据。

要声明一个 QBit 类型的列，请使用以下语法：

column_name QBit(element_type, dimension)

• element_type – 每个向量元素的数据类型。允许的类型包括 BFloat16、Float32 和 Float64
• dimension – 每个向量中的元素个数

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创建 QBit

在表的列定义中使用 QBit 类型：

CREATE TABLE test (id UInt32, vec QBit(Float32, 8)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]), (2, [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]);
SELECT vec FROM test ORDER BY id;

┌─vec──────────────────────┐
│ [1,2,3,4,5,6,7,8]        │
│ [9,10,11,12,13,14,15,16] │
└──────────────────────────┘

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将数组转换为 QBit

当数组长度与 QBit 的维度一致时，数组会转换为 QBit。数组的元素类型不必与 QBit 的元素类型一致。任何数值类型的元素都会自动转换为 QBit 的元素类型。因此，你可以将现有的嵌入向量列直接迁移到 QBit 列中：

CREATE TABLE embeddings (id UInt32, embedding Array(Float32)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO embeddings VALUES (1, [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]), (2, [0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]);

CREATE TABLE vectors (id UInt32, vec QBit(Float32, 8)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO vectors SELECT id, embedding FROM embeddings;

SELECT * FROM vectors ORDER BY id;

┌─id─┬─vec───────────────────────────────┐
│  1 │ [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8] │
│  2 │ [0.8,0.7,0.6,0.5,0.4,0.3,0.2,0.1] │
└────┴───────────────────────────────────┘

这种转换也可以显式地通过 CAST 实现，例如 CAST(embedding AS QBit(Float32, 8))。

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QBit 子列

QBit 实现了一种子列访问模式，使您可以访问已存储向量中的各个位平面。每个比特位都可以通过 .N 语法访问，其中 N 表示该比特位的位置：

CREATE TABLE test (id UInt32, vec QBit(Float32, 8)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES (1, [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]);
INSERT INTO test VALUES (1, [-0, -0, -0, -0, -0, -0, -0, -0]);
SELECT bin(vec.1) FROM test;

┌─bin(tupleElement(vec, 1))─┐
│ 00000000                  │
│ 11111111                  │
└───────────────────────────┘

可访问的子列数量取决于元素类型：

• BFloat16：16 个子列 (1-16)
• Float32：32 个子列 (1-32)
• Float64：64 个子列 (1-64)

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向量搜索函数

以下是用于向量相似搜索、且使用 QBit 数据类型的距离函数：

• L2DistanceTransposed
• cosineDistanceTransposed