向量函数
本页面列出了 GreptimeDB 中所有支持的向量相关函数。向量函数主要用于处理向量运算，比如距离计算、相似度度量等。
距离计算
l2sq_distance(vec1, vec2)：计算两个向量之间的 L2 距离的平方。cos_distance(vec1, vec2)：计算两个向量之间的余弦距离。dot_product(vec1, vec2)：计算两个向量之间的点积。
参数支持向量字面值和表列。向量字面值必须用方括号 [] 括起来，并包含用逗号分隔的 Float32 元素，例如 [1.0, 2.0, 3.0]。参与运算的向量维度必须一致。
l2sq_distance
计算两个向量之间的平方欧几里得距离（L2 距离的平方）。L2 距离是几何空间中两个点之间的直线距离，此函数返回其平方值以提高计算效率。
示例：
SELECT l2sq_distance('[1.0, 2.0, 3.0]', '[2.0, 1.0, 4.0]');
说明：
- 输入为两个维度一致的向量字面值或表列。
- 结果为
Float64类型的标量值。
cos_distance
计算两个向量之间的余弦距离。余弦距离是两个向量之间的夹角余弦值，用于衡量向量之间的相似度。
示例：
SELECT cos_distance('[1.0, 2.0, 3.0]', '[2.0, 1.0, 4.0]');
说明：
- 输入为两个维度一致的向量字面值或表列。
- 结果为
Float64类型的标量值。
dot_product
计算两个向量之间的点积。点积是两个向量对应元素的乘积之和，常用于度量两个向量的相似性或用于机器学习的线性变换中。
示例：
SELECT dot_product('[1.0, 2.0, 3.0]', '[2.0, 1.0, 4.0]');
说明：
- 输入为两个维度一致的向量字面值或表列。
- 结果为
Float64类型的标量值。