Rust数据存储与检索库lance-core的使用，高性能列式存储引擎lance-core助力高效数据处理

Lance是一个为机器学习工作流优化的现代列式数据格式，具有以下特点：

1. 构建搜索引擎和特征存储
2. 需要高性能IO和洗牌的大规模ML训练
3. 存储、查询和检查机器人学或大型二进制数据(如图像、点云等)的深度嵌套数据

关键特性

• 高性能随机访问：比Parquet快100倍，同时不牺牲扫描性能
• 向量搜索：毫秒级找到最近邻，结合OLAP查询与向量搜索
• 零拷贝自动版本控制：无需额外基础设施即可管理数据版本
• 生态系统集成：支持Apache Arrow、Pandas、Polars、DuckDB、Ray等

完整Rust示例代码

以下是一个增强版的完整Rust示例，展示如何创建、写入、读取和查询Lance格式的数据，包含向量搜索功能：

use std::sync::Arc;
use lance::{
    dataset::{WriteParams, Dataset},
    index::{IndexType, MetricType}
};
use arrow_array::{
    RecordBatch, 
    Int32Array, 
    Float32Array,
    FixedSizeListArray,
    ArrayRef
};
use arrow_schema::{Schema, Field, DataType};
use futures::TryStreamExt;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // 1. 创建包含向量数据的测试数据
    let schema = Schema::new(vec![
        Field::new("id", DataType::Int32, false),
        Field::new("vector", 
            DataType::FixedSizeList(
                Arc::new(Field::new("item", DataType::Float32, false)), 
                128
            ), 
            false
        ),
    ]);
    
    // 创建ID数组
    let ids = Int32Array::from((0..1000).collect::<Vec<i32>>());
    
    // 创建随机向量数据 (1000个128维向量)
    let mut rng = rand::thread_rng();
    let mut vectors = Vec::new();
    for _ in 0..1000 {
        let vec: Vec<f32> = (0..128).map(|_| rng.gen()).collect();
        vectors.extend(vec);
    }
    
    let vector_values = Float32Array::from(vectors);
    let vector_array = FixedSizeListArray::try_new_from_values(vector_values, 128)?;
    
    let batch = RecordBatch::try_new(
        schema.clone(),
        vec![
            Arc::new(ids) as ArrayRef,
            Arc::new(vector_array) as ArrayRef,
        ],
    )?;

    // 2. 写入Lance数据集
    let path = "vector_data.lance";
    let write_params = WriteParams {
        max_rows_per_file: 500,
        max_rows_per_group: 100,
        ..Default::default()
    };
    
    Dataset::write(vec![batch], path, Some(write_params)).await?;
    
    // 3. 读取Lance数据集
    let dataset = Dataset::open(path).await?;
    println!("数据集有 {} 行", dataset.count_rows().await?);
    
    // 4. 创建向量索引
    dataset.create_index(
        &["vector"],
        "vector_index",
        IndexType::IVF_PQ,
        MetricType::L2,
        Some(256),  // IVF分区数
        Some(16),   // PQ子向量数
        false       // 是否替换现有索引
    ).await?;
    
    // 5. 执行向量搜索
    // 创建查询向量
    let query_vec: Vec<f32> = (0..128).map(|_| rng.gen()).collect();
    
    // 搜索最近邻
    let results = dataset.scan()
        .nearest("vector", &query_vec, 5)?
        .try_into_stream()
        .await?
        .try_collect::<Vec<_>>()
        .await?;
    
    println!("找到 {} 个最近邻结果", results.len());
    
    // 6. 执行SQL风格查询
    let query = dataset.scan()
        .filter("id > 500")?
        .limit(10)?
        .try_into_stream()
        .await?
        .try_collect::<Vec<_>>()
        .await?;
    
    println!("查询结果: {:?}", query);
    
    Ok(())
}

示例说明

1. 数据创建：

   • 创建包含1000条记录的数据集
   • 每条记录包含一个ID和一个128维的随机向量

2. 数据写入：

   • 使用WriteParams控制文件大小和行组大小
   • 将数据写入Lance格式文件

3. 索引创建：

   • 使用IVF_PQ算法创建向量索引
   • IVF(倒排文件)分区数为256
   • PQ(乘积量化)子向量数为16

4. 向量搜索：

   • 对随机查询向量执行最近邻搜索
   • 返回最相似的5个结果

5. SQL风格查询：

   • 使用filter和limit进行条件查询

性能优化建议

1. 批次大小：

   • 根据数据特性调整max_rows_per_file和max_rows_per_group
   • 典型值在10,000到1,000,000行之间

2. 索引参数：

   • 大数据集增加IVF分区数(如1024)
   • 高维数据增加PQ子向量数(如32或64)

3. 并行处理：

   • Lance支持多线程读写
   • 可以使用Rayon等库并行化数据处理

Lance Logo:

性能对比图: