DiskANN（Disk-based Approximate Nearest Neighbor）是一种用于大规模向量搜索的算法，通过高效的磁盘和内存管理实现可扩展性、高准确性和低成本。其原理和实现方式如下：

原理

1. 图索引结构：DiskANN基于图结构（如Navigable Small World, NSG）来组织和索引向量数据。图结构有助于在高维空间中高效地找到近似最近邻。

2. 层次化图索引：将向量数据分层存储，最上层的图结构保存在内存中，而底层数据和索引存储在磁盘上。这样做可以有效地处理大规模数据，同时保持高查询性能。

3. 磁盘-内存混合管理：将经常访问的数据或索引保存在内存中，而不常访问的数据存储在磁盘上。通过这种混合存储方式，DiskANN可以在有限内存下处理非常大的数据集。

4. 增量更新和维护：支持向量数据的实时增量更新，确保搜索结果反映最新的数据变化。这对于动态数据集非常重要。

5. 过滤器支持：在查询过程中可以应用简单的过滤器，进一步优化搜索结果，以满足特定的应用需求。

实现方式

1. 构建图索引：

   • 从输入的向量数据构建NSG等图结构。
   • 使用多层图表示向量数据，顶层图存储在内存中，底层图和数据存储在磁盘上。
   • 图的构建通常包括向量间距离计算、邻居选择和图优化等步骤。

2. 查询处理：

   • 从内存中的顶层图开始，逐层向下搜索最接近查询向量的节点。
   • 在每一层图中，使用近似搜索算法快速找到若干候选邻居。
   • 候选邻居中最接近查询向量的节点进一步用于下层图的搜索，直到找到最终的近似最近邻。

3. 数据更新：

   • 支持向量数据的实时插入和删除。
   • 插入新的向量时，将其添加到相应的图结构中，并更新相关的索引。
   • 删除向量时，从图结构中移除该向量，并进行必要的图修复操作，以保持图的连通性和搜索效率。

4. 混合存储管理：

   • 利用内存和磁盘的优势，将频繁访问的数据保存在内存中，提高查询速度。
   • 使用高效的缓存机制和数据预取策略，减少磁盘I/O，提高整体性能。

5. 过滤器应用：

   • 在搜索过程中，根据预定义的过滤条件筛选候选邻居，确保搜索结果符合特定需求。
   • 过滤器可以是基于属性的简单过滤器，也可以是更复杂的条件过滤器。

总结

DiskANN通过图索引、层次化存储、实时更新和过滤器支持等技术，实现了在大规模向量数据集上的高效、准确和成本效益高的近似最近邻搜索。其实现方式结合了内存和磁盘管理技术，使其能够在处理大规模数据时仍能保持高性能和灵活性。