Spring AI 中的 MariaDB 向量数据库集成了 MariaDB 的向量功能，提供向量存储和搜索能力。

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概述

MariaDB 向量数据库支持：

  • 关系型向量存储
  • 基于 SQL 的向量操作
  • 全文搜索集成
  • 事务支持

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特性

关系型

关系型向量存储

SQL 支持

基于 SQL 的操作

事务

事务支持

集成

全文搜索集成

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实现

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基本设置

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-mariadb-vectordb</artifactId>
    <version>${spring-ai.version}</version>
</dependency>

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配置

# MariaDB 向量数据库配置
spring.ai.mariadb.vectordb.enabled=true
spring.ai.mariadb.vectordb.url=jdbc:mariadb://localhost:3306/vectordb
spring.ai.mariadb.vectordb.username=root
spring.ai.mariadb.vectordb.password=password
spring.ai.mariadb.vectordb.table-name=vectors

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用法

@Service
public class MariaDBVectorService {
    private final MariaDBVectorClient vectorClient;

    public MariaDBVectorService(MariaDBVectorClient vectorClient) {
        this.vectorClient = vectorClient;
    }

    public void storeVector(String id, float[] vector, Map<String, Object> metadata) {
        vectorClient.store(id, vector, metadata);
    }

    public List<SearchResult> searchSimilar(float[] queryVector, int k) {
        return vectorClient.search(queryVector, k);
    }
}

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向量操作

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1. 向量存储

@Configuration
public class MariaDBVectorStorageConfig {
    @Bean
    public VectorStorage mariaDBVectorStorage(MariaDBVectorProperties properties) {
        return new MariaDBVectorStorage(properties);
    }
}

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2. 相似性搜索

@Configuration
public class MariaDBSimilaritySearchConfig {
    @Bean
    public SimilaritySearch mariaDBSimilaritySearch(MariaDBVectorProperties properties) {
        return new MariaDBSimilaritySearch(properties);
    }
}

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3. 事务管理

@Service
@Transactional
public class TransactionalVectorService {
    private final MariaDBVectorClient vectorClient;

    public void storeVectorWithTransaction(String id, float[] vector) {
        vectorClient.store(id, vector);
    }
}

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高级特性

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自定义表配置

@Configuration
public class TableConfig {
    @Bean
    public TableConfig tableConfig() {
        return TableConfig.builder()
            .name("vector_table")
            .vectorColumn("vector")
            .metadataColumns(Arrays.asList("title", "content"))
            .build();
    }
}

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索引配置

@Configuration
public class IndexConfig {
    @Bean
    public IndexConfig indexConfig() {
        return IndexConfig.builder()
            .name("vector_index")
            .type(IndexType.VECTOR)
            .dimension(1536)
            .build();
    }
}

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监控

management.endpoints.web.exposure.include=mariadb-vectordb
management.endpoint.mariadb-vectordb.enabled=true

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最佳实践

使用 MariaDB 向量数据库时，请考虑以下最佳实践：

  • 表设计：设计高效的表结构
  • 索引管理：优化索引配置
  • 事务管理：使用适当的事务级别
  • 连接池：配置连接池
  • 监控：设置全面的监控

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故障排除

常见问题及解决方案：

  1. 连接问题

    • 验证数据库连接
    • 检查凭据
    • 查看网络设置

  2. 性能问题

    • 优化表结构
    • 配置索引
    • 查看查询模式

  3. 存储问题

    • 监控表大小
    • 执行清理
    • 查看保留策略

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