벡터 데이터 모델링

벡터 데이터 저장에 사용되는 기본 데이터 유형은 데이터베이스에 따라 다를 수 있습니다. Oracle GoldenGate는 PostgreSQL 및 MySQL Heatwave와 같은 다양한 데이터베이스에서 벡터 데이터를 복제하는 데 사용할 수 있습니다.

Oracle AI Database의 경우 VECTOR 데이터 유형을 사용하는 것이 좋습니다. 이 데이터 유형은 임베딩을 네이티브의 의미 있는 형식으로 저장하여 효율적인 벡터 인덱싱, 유사성 검색 및 AI 중심 쿼리 작업을 가능하게 합니다. Oracle VECTOR 데이터 유형에는 대부분의 모델에 대한 표준인 FLOAT32 및 더 높은 정밀도를 허용하는 FLOAT64, 벡터 데이터에 사용되는 스토리지를 줄이는 INT8, 스토리지를 줄이고 거리 계산을 최적화하기 위해 UINT8 배열을 사용하는 BINARY 등 다양한 스토리지 형식이 있습니다. 벡터는 모든 차원을 저장하는 DENSE 또는 값이 0인 벡터에 최적화된 저장 영역인 SPARSE일 수도 있습니다.

   -- Simple declaration (flexible dimensions)
   CREATE TABLE my_vectors ( id NUMBER, embedding VECTOR);

   -- Defined declaration (768 dimensions, 8-bit integers)
   CREATE TABLE optimized_vectors ( id NUMBER, embedding VECTOR(768, INT8)
   );

GoldenGate는 벡터가 GoldenGate 26ai의 4kb 행 내 제한보다 큰 경우가 많기 때문에 벡터 데이터 유형을 LOB 데이터로 처리합니다. 즉, 표준 GoldenGate 열 변환 함수를 사용하여 변환 또는 필터링을 수행할 수 없습니다. 따라서 데이터가 이미 벡터 형식인 경우 소스 및 대상 데이터 유형이 호환되어야 하므로 기본 저장 영역 및 숫자 값이 동일해야 합니다.

자세한 내용은 교차 플랫폼 벡터 복제 고려 사항 섹션을 참조하십시오.