大家好！今天我们要聊一个特别酷炫的东西——sqlite-vec，一个能让SQLite飞起来的向量搜索扩展。如果你对数据库的搜索速度不满意，那你可得好好看看这篇文章了。

一、生活中的“慢半拍”

你有没有遇到过这样的尴尬：想从一堆照片里找出某个特定的场景，但是翻遍了相册也没找到？或者在工作中，你需要从成千上万条数据中迅速找到匹配项，但是数据库的搜索速度慢得让人抓狂？

别急，sqlite-vec就像是一位数据界的“闪电侠”，帮你瞬间定位到你需要的信息。

二、sqlite-vec：数据库的加速器

sqlite-vec是一个小巧但功能强大的SQLite扩展，它专门用来处理向量搜索，速度飞快，而且兼容性极好，几乎能在任何平台上运行。

• 纯C语言编写：这意味着它运行速度快，而且没有外部依赖。
• 跨平台支持：无论是Linux、MacOS、Windows，还是树莓派，甚至是在浏览器里通过WASM运行，sqlite-vec都能完美适应。

三、项目的作用：让搜索不再等待

想象一下，你有一个包含成千上万个向量的数据库，你需要找出与某个特定向量最接近的几个向量。使用sqlite-vec，你可以像这样快速查询：

sqlselect rowid, distance from vec_table
where vector_column match '特定向量'
order by distance
limit 5;

四、工作流程：简单三步走

1. 安装扩展：根据你的编程语言或工具，使用对应的安装命令。
2. 创建虚拟表：定义一个使用vec0模块的虚拟表来存储你的向量数据。
3. 执行查询：通过KNN风格的查询，快速找到最相似的向量。

五、Ubuntu系统安装使用指南

对于我们Ubuntu的忠实粉丝来说，使用sqlite-vec就像吃豆腐一样简单。下面是如何在Ubuntu上安装和使用sqlite-vec的步骤：

1. 打开终端：这是我们的舞台，所有的命令都将在这里执行。
2. 安装Python和pip（如果尚未安装）：bashsudo apt update sudo apt install python3 python3-pip
3. 安装sqlite-vec：bash pip3 install sqlite-vec
4. 编写Python脚本：使用Python和sqlite-vec来创建虚拟表和执行查询。pythonimport sqlite3 import sqlite_vec # 连接到SQLite数据库 conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor() # 加载sqlite-vec扩展 sqlite_vec.load(cursor) # 创建使用vec0的虚拟表 cursor.execute(''' CREATE VIRTUAL TABLE vec_table USING vec0(vector_column float[8]); ''') # 插入一些向量数据 cursor.execute("INSERT INTO vec_table (rowid, vector_column) VALUES (1, '[0.1, 0.2, 0.3, ...]')") # ...其他数据 # 执行KNN查询 cursor.execute(''' SELECT rowid, distance FROM vec_table WHERE vector_column MATCH '[0.5, 0.6, 0.7, ...]' ORDER BY distance LIMIT 5; ''')
5. 运行脚本：保存你的脚本，并在终端中运行它，看看sqlite-vec的魔法如何工作。

六、享受极速搜索的乐趣

现在，你可以享受sqlite-vec带来的极速搜索体验了。无论是处理大型数据集，还是需要快速响应的应用场景，sqlite-vec都能助你一臂之力。