MYSQL에서 제공하는 Vector Data 처리기능
MYSQL에서 제공하는 Vector Data 처리기능 MySQL은 벡터 데이터 처리 기능을 내장하여 AI 기반 애플리케이션 개발을 지원합니다. 아래는 주요 기능과 사용 예시, 기존 벡터 DB 대비 장점을 정리한 내용입니다. MySQL의 Vector DB 기능 1. 벡터 데이터 타입 지원 VECTOR(n) : n차원 벡터 저장 가능 (예: VECTOR(768) )[2][5]. 저장 방식 : VARBINARY 또는 리스트 형식 문자열로 4바이트 부동소수점 저장[2]. 크기 제한 : 2048~16383 차원 지원 (기본값 2048)[2]. 2. 벡터 변환 함수 STRING_TO_VECTOR() : 문자열을 벡터로 변환 (예: '[1][2][3]' → 이진값)[2][5]. VECTOR_TO_STRING() : 이진 벡터를 문자열로 출력[2]. VECTOR_DIM() : 벡터의 차원 수 계산[2]. 3. 유사도 계산 DISTANCE() : 코사인/유클리드/내적 유사도 계산 지원[2]. SELECT DISTANCE(embedding, '[1,2,3]' , 'COSINE' ) FROM books; 4. 벡터 연산 통합 표준 SQL 구문 : INSERT , UPDATE , JOIN 등 기존 SQL 문법과 호환[2][5]. 예시 테이블 생성 : CREATE TABLE books ( id INT PRIMARY KEY, title VARCHAR ( 60 ), embedding VECTOR( 768 ) USING VARBINARY ); 사용 예시 1. 벡터 데이터 삽입 INSERT INTO books (title, embedding) VALUES ( 'AI 입문서' , STRING_TO_VECTOR( '[0.1,0.4,0.7]' )); 2. 유사도 검색 ...
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