相似图像搜索插件imgsmlr性能测试与优化方法是什么

74次阅读

共计 6533 个字符，预计需要花费 17 分钟才能阅读完成。

这篇文章主要讲解了“相似图像搜索插件 imgsmlr 性能测试与优化方法是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着丸趣 TV 小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“相似图像搜索插件 imgsmlr 性能测试与优化方法是什么”吧！

citus (8 节点, 128 shard)

1、安装 imgsmlr 插件软件 (所有节点)

2、create extension imgsmlr (所有节点)

3、生成随机 img sig 的函数 (cn, 因为只需要用于插入, 不需要下推)

CREATE OR REPLACE FUNCTION public.gen_rand_img_sig(integer) 
 RETURNS signature 
 LANGUAGE sql 
 STRICT 
AS $function$ 
 select (( ||rtrim(ltrim(array(select (random()*$1)::float4 from generate_series(1,16))::text, {),} )|| ) )::signature; 
$function$;

4、创建测试表 (cn)

create table t_img (id int primary key, sig signature);

5、创建索引 (cn)

create index idx_t_img_1 on t_img using gist (sig);

6、创建分片表 (128 shard) (cn)

set citus.shard_count = 128; 
select create_distributed_table(t_img , id

7、写入 4.5 亿随机图像特征值

vi test.sql 
 
\set id random(1,2000000000) 
insert into t_img values (:id, gen_rand_img_sig(10)) on conflict(id) do nothing;

pgbench -M prepared -n -r -P 1 -f ./test.sql -c 128 -j 128 -t 10000000

写入约 4.5 亿随机图像特征值

postgres=# select count(*) from t_img; 
 count 
----------- 
 446953185 
(1 row)

postgres=# select * from t_img limit 10; 
 id | sig 
-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 
 47902935 | (5.861920, 1.062770, 8.318020, 2.205840, 0.202951, 6.956610, 1.413190, 2.898480, 8.961630, 6.377800, 1.110450, 6.684520, 2.286290, 7.850760, 1.832650, 0.074348) 
 174656795 | (2.165030, 0.183753, 9.913950, 9.208260, 5.165660, 6.603510, 2.008380, 8.117910, 2.358590, 5.466330, 9.139280, 8.893700, 4.664190, 9.361670, 9.016990, 2.271000) 
 96186891 | (9.605980, 4.395920, 4.336720, 3.174360, 8.706960, 0.155107, 9.408940, 4.531100, 2.783530, 5.681780, 9.792380, 6.428320, 2.983760, 9.733290, 7.635160, 7.035780) 
 55061667 | (7.567960, 5.874530, 5.222040, 5.638520, 3.488960, 8.770750, 7.054610, 7.239630, 9.202280, 9.465020, 4.079080, 5.729770, 0.475227, 8.434800, 6.873730, 5.140080) 
 64659434 | (4.860650, 3.984440, 3.009900, 5.116680, 6.489150, 4.224800, 0.609752, 8.731120, 6.577390, 8.542540, 9.096120, 8.976700, 8.936000, 2.836270, 7.186250, 6.264300) 
 87143098 | (4.801570, 7.870150, 0.939599, 3.666670, 1.102340, 5.819580, 6.511330, 6.430760, 0.584531, 3.024190, 6.255460, 8.823820, 5.076960, 0.181344, 8.137380, 1.230360) 
 109245945 | (7.541850, 7.201460, 6.858400, 2.605210, 1.283090, 7.525200, 4.213240, 8.413760, 9.707390, 1.916970, 1.719320, 1.255280, 9.006780, 4.851420, 2.168250, 5.997360) 
 4979218 | (8.463000, 4.051410, 9.057320, 1.367980, 3.344340, 7.032640, 8.583770, 1.873090, 5.524810, 0.187254, 5.783270, 6.141040, 2.479410, 6.406450, 9.371700, 0.050690) 
 72846137 | (7.018560, 4.039150, 9.114800, 2.911170, 5.531180, 8.557330, 6.739050, 0.103649, 3.691390, 7.584640, 8.184180, 0.599390, 9.037130, 4.090610, 4.369770, 6.480000) 
 36813995 | (4.643480, 8.704640, 1.073880, 2.665530, 3.298300, 9.244280, 5.768050, 0.887555, 5.990350, 2.991390, 6.186550, 6.464940, 6.187140, 0.150242, 2.123070, 2.932270) 
(10 rows)

查询性能

1、由于 imgsmlr 的一些类型没有写对应的 send, recv 函数接口，所以需要使用 TEXT 交互。CN 设置参数如下

set citus.binary_master_copy_format =off;

未设置时报错

WARNING: 42883: no binary output function available for type signature 
LOCATION: ReportResultError, remote_commands.c:302

2、创建生成随机图像特征值 stable 函数，便于测试。（所有节点）

create or replace function get_rand_img_sig(int) returns signature as $$ 
 select (( ||rtrim(ltrim(array(select (random()*$1)::float4 from generate_series(1,16))::text, {),} )|| ) )::signature; 
$$ language sql strict stable;

3、性能

postgres=# select * from t_img order by sig  -  get_rand_img_sig(10) limit 1; 
 id | sig 
-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 
 565459043 | (1.790420, 9.463960, 7.089370, 5.888980, 0.974693, 2.148580, 6.153310, 9.098670, 2.815750, 7.625620, 7.598990, 7.141670, 7.189410, 4.630740, 3.673030, 7.820140) 
(1 row) 
 
Time: 612.839 ms

4、执行计划

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_img order by sig  -  get_rand_img_sig(10) limit 1; 
 QUERY PLAN 
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
 Limit (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0) (actual time=823.235..823.237 rows=1 loops=1) 
 Output: remote_scan.id, remote_scan.sig, remote_scan.worker_column_3 
 -  Sort (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0) (actual time=823.233..823.233 rows=1 loops=1) 
 Output: remote_scan.id, remote_scan.sig, remote_scan.worker_column_3 
 Sort Key: remote_scan.worker_column_3 
 Sort Method: top-N heapsort Memory: 25kB 
 -  Custom Scan (Citus Real-Time) (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0) (actual time=823.185..823.200 rows=128 loops=1) 
 Output: remote_scan.id, remote_scan.sig, remote_scan.worker_column_3 
 Task Count: 128 
 Tasks Shown: One of 128 
 -  Task 
 Node: host=172.24.211.224 port=1921 dbname=postgres 
 -  Limit (cost=0.67..0.97 rows=1 width=72) (actual time=151.011..151.012 rows=1 loops=1) 
 Output: id, sig, ((sig  -  get_rand_img_sig(10))) 
 Buffers: shared hit=5769 
 -  Index Scan using idx_t_img_1_106940 on public.t_img_106940 t_img (cost=0.67..1052191.36 rows=3488100 width=72) (actual time=151.008..151.009 rows=1 loops=1) 
 Output: id, sig, (sig  -  get_rand_img_sig(10)) 
 Order By: (t_img.sig  -  get_rand_img_sig(10)) 
 Buffers: shared hit=5769 
 Planning time: 1.021 ms 
 Execution time: 156.785 ms 
 Planning time: 2.364 ms 
 Execution time: 823.577 ms 
(23 rows)

postgres=# select * from t_img order by sig  -  get_rand_img_sig(10) limit 1; 
 id | sig 
----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 
 30290963 | (4.656000, 7.143380, 7.738080, 1.971150, 4.294430, 4.397560, 7.121350, 8.629690, 2.768710, 2.715320, 0.358493, 0.486682, 5.985860, 8.319860, 2.560290, 3.384480) 
(1 row) 
 
Time: 612.783 ms 
postgres=# select * from t_img order by sig  -  get_rand_img_sig(10) limit 1; 
 id | sig 
------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 
 1632633492 | (6.969460, 5.835990, 0.629481, 7.621580, 0.171138, 2.586950, 1.483150, 5.526530, 3.835270, 2.275350, 3.470760, 4.934100, 0.442193, 1.843810, 0.561291, 0.647721) 
(1 row) 
 
Time: 610.960 ms

感谢各位的阅读，以上就是“相似图像搜索插件 imgsmlr 性能测试与优化方法是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对相似图像搜索插件 imgsmlr 性能测试与优化方法是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是丸趣 TV，丸趣 TV 小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

正文完