在大规模文本分析与向量检索的工作流中,存储成本往往与性能密切相关。位于前沿的实践显示,通过将浮点向量从稠密表示转换为 SciPy 风格的稀疏数组,可以在 DuckDB 中实现可观的存储压缩和查询加速。本文从背景出发,详解实现细节、压缩交互、基准测试结果与工程建议,帮助工程师与数据科学家把握在数据湖中引入稀疏表示的实战要点。 背景与问题意识 在许多基于主题模型或稀疏先验的文本组织任务中,向量表示呈现强烈的稀疏性。模型往往采用 rich-get-richer 的先验,使得大多数主题激活接近零。传统上这些激活以 float32 的稠密向量形式保存在列式数据库或数据湖中,导致大量存储浪费。
更令人惊讶的是,尽管现代列式存储对零值具备一定压缩能力,但在真实生产数据与多列元数据共存的场景中,压缩效果并非总能覆盖存储开销。因此将稀疏性显式编码成为一种值得探索的工程策略。 稀疏表示的选型与设计 在对稀疏格式的设计中,采用 SciPy 风格的三元组格式具有良好兼容性与直观性:维度、索引数组、值数组。索引使用紧凑的整型表示,值使用 float32。工程实现时,将维度信息移出数据列,放在表的元数据中,以避免为每一行重复存储维度常量。出于列式存储的访问效率考虑,将索引列和值列拆分成独立的列而不是合并为单列,也能带来显著好处。
在许多检索场景下,索引本身就足以用于快速过滤包含某一主题的文档,读取索引列远比强制读取索引和值的复合列要节省 IO。 稀疏操作的抽象与函数支持 稀疏数组引入新的查询与计算模式。为了在 SQL 层便捷操作稀疏数组,工程上可以构建一组包装函数,用于替代常见的数组索引、批量索引与稀疏到稠密的转换。更进一步,许多距离或相似度计算例如 Hellinger 距离与点积可以在索引重叠的子集上完成,从而避免将稀疏表示完整地展开为稠密向量。通过在 SQL 中实现 dense_x_sparse_dot_product 等函数,可以在 DuckDB 查询中直接利用稀疏结构,高效计算相似度并减少不必要的内存分配与数据移动。 压缩与基准测试的关键洞见 在实验初期,用简单的合成矩阵进行的基准并未显现预期的巨大收益。
这背后的原因在于 DuckDB 对数据页应用了 Snappy 压缩,连续的零或相同值序列对压缩器非常友好,因此单列稠密表示在压缩后仍然占用较少空间。合成数据的可压缩性掩盖了稀疏编码的优势。 然而在真实生产数据上,结果截然不同。生产表通常包含多列非稀疏的元数据,这些列会干扰整体压缩器的表现,导致单列的压缩收益不能等比例地传导到文件级别。将真正稀疏的向量列拆分为索引列和值列,并以稀疏格式存储后,跨整个数据库文件的压缩效率显著提升。在作者的实践中,针对若干生产 DuckDB 文件的迁移与比较显示,平均存储减少约百分之五十二,对于某些高维度的大表,空间节省甚至更为显著。
从合成到真实数据的对比揭示了一个重要原则:基准应以真实工作负载为准。合成数据容易被压缩器极大优化,无法反映在多列、多类型并存的数据湖文件中的压缩行为。因此在评估稀疏化收益时,应以生产样本或真实抽样为基准数据集。 性能权衡与查询优化 对于查询性能,稀疏存储既有潜在的负面影响也包含显著的正面收益。某些期望稠密数组输入的分析型接口,在首次迁移时可能会变慢,因为把稀疏数组转换为稠密数组的代价很高。作者在初步迁移中观察到部分分析 API 出现两到五倍的性能下降,原因在于频繁的稀疏到稠密转换。
与此同时,稀疏表示带来了一项重要优势:在执行 UNNEST 等展开操作时,展开倍率大幅下降。原本将高维向量展开可能导致行数膨胀数百倍,而拆分索引和值列并只展开非零元素后,行扩展通常仅为少数倍数。这降低了中间结果的大小,使得更多后处理可以在 DuckDB 内部以 SQL 形式完成,从而避免昂贵的 Python 层迭代与内存复制。通过重写部分后处理为 SQL 和充分利用稀疏专用函数,最终在若干重型分析任务上实现了两到十倍的性能提升,且更大的数据集带来更显著的改进。 实现细节与工程实践建议 迁移到稀疏格式要考虑数据接口与向后兼容性。理想情况下,能够在数据库层提供透明的稀疏数组类型与原生函数,这样上层应用无须改动即可获益。
缺乏原生支持时,可以通过三件套策略来平滑迁移。首先在写入环节将稠密向量转换为稀疏三元组并存成独立列,同时保留必要的元数据用于解释维度与类型。其次在查询层实现一组 SQL 函数以支持常用操作,包括稀疏索引、稀疏点积、稀疏相似度计算以及稀疏展开优化。最后在服务层为需要稠密输入的旧接口提供按需转换,而不是在写入时即时展开,以减少重复计算与存储成本。 关于索引类型的选择,应结合稀疏率选择合适的整数宽度。例如索引可以使用 int8 或 int16,根据主题数量决定。
如果主题维度超过某一阈值,则切换到更宽的整型。值部分保持 float32 是一种折衷,既降低了存储又避免过度精度损失。在表级别将维度信息存为元数据可以进一步减少每行的冗余存储。 现实世界的效益与适用场景 稀疏存储最适合那些天然稀疏且维度较高的应用场景,例如基于主题的文本注释、长尾特征分布的用户画像、或某些启发式稀疏嵌入。对于低维度且非稀疏的向量,稀疏化可能带来反效果,因为索引开销和额外的查询复杂性会抵消压缩收益。企业在采用前应进行分层评估,先对代表性数据分片进行试验,然后再扩展到全部索引或表格。
此外,将稀疏存储与其他系统优化结合可以放大收益。把稀疏索引列用于预筛选,减少后续复杂相似度计算的输入规模,是一种常见的优化路径。将部分计算下推到数据库层,利用列式存储的扫描与向量化能力,也能进一步降低延迟和资源消耗。 与 DuckDB 社区的协作机会 当前实践多以外部封装和 SQL 函数实现稀疏支持。若能在 DuckDB 内核层面引入稀疏数组原生类型与相关算子,例如稀疏向量的点积、稀疏 UNNEST 与稀疏聚合,将能带来更好的性能和更简洁的使用接口。与开源社区合作,提交设计建议或原型实现,是推动生态系统朝更广泛支持稀疏数据方向发展的有效方式。
结论与行动要点 在面对大规模稀疏向量存储时,显式的稀疏编码能够在 DuckDB 中带来显著的空间节省与部分查询加速。合成基准可能低估真实世界的收益,而生产数据与多列混合的文件格式往往会放大稀疏化的优势。工程上应优先考虑将索引与值拆分为独立列、将维度信息放入元数据、并在 SQL 层构建高效的稀疏算子。对于需要稠密输入的旧有流程,可采用按需转换以减少重复开销。 对于正在构建或运营向量检索、主题标注或其他以稀疏分布为特征的数据产品的团队,建议先在代表性数据上进行迁移试验,评估存储节省、查询性能变化与开发成本,然后按分阶段策略逐步推广。社区层面的原生支持会带来更大长期回报,欢迎对 DuckDB 的扩展性进行共同探索与贡献。
参考与进一步阅读 想要复现实验或迁移实践的团队可以在公开代码仓库中找到稀疏数组的 SQL 辅助函数实现与示例。社区讨论也有助于推动数据库原生类型扩展,以更好地支持稀疏工作负载。对于希望立即尝试的工程团队,优先在非关键表上运行转换脚本并监控压缩率与查询延迟变化,是较为稳妥的落地路径。 。
