はじめに

ベクトル検索における完全ベクトル検索 (Exact Nearest Neighbor/ENN) と近似ベクトル検索 (Approximate Nearest Neighbor/ANN) は、OracleDB では vector_distance()の後のFETCH FIRST n ROWS ONLYでEXACTかAPPROXIMATEを指定すると制御可能です。

どの程度検索速度に影響があるか確認してみます。

前提

4,096次元のベクトルデータを 25万件用意します。

SQL> CREATE TABLE testtab (
  2    vec VECTOR(4096, FLOAT32) NOT NULL
  3* );

Table TESTTAB created.

SQL> set timing on
SQL> INSERT /*+ APPEND */ INTO testtab (vec)
  2  SELECT v.vec
  3  FROM (
  4    SELECT LEVEL AS rn
  5    FROM dual
  6    CONNECT BY LEVEL <= 50000
  7  ) t
  8  CROSS APPLY (
  9    SELECT TO_VECTOR(
 10             JSON_ARRAYAGG(val ORDER BY dim RETURNING CLOB),
 11             4096,
 12             FLOAT32
 13           ) AS vec
 14    FROM (
 15      SELECT LEVEL AS dim,
 16             ROUND(DBMS_RANDOM.VALUE(0, 1) + 0 * t.rn, 6) AS val
 17      FROM dual
 18      CONNECT BY LEVEL <= 4096
 19    )
 20* ) v;

50,000 rows inserted.

Elapsed: 00:05:04.817
SQL> commit;

Commit complete.

Elapsed: 00:00:00.033

(snip)

SQL>
SQL> select count(1) from testtab;

   COUNT(1)
___________
     250000

Elapsed: 00:00:00.101
SQL> info testtab
TABLE: TESTTAB
         LAST ANALYZED:2026-04-03 01:30:45.0
         ROWS         :250000
         SAMPLE SIZE  :250000
         INMEMORY     :DISABLED
         COMMENTS     :

Columns
NAME         DATA TYPE                    NULL  DEFAULT    COMMENTS
 VEC         VECTOR(4096,FLOAT32,DENSE)   No


SQL>

次のような ENN の SQL と ANN の SQL を交互に実行し、実行時間を記録していきます。
(set timing onで表示される Elapsed を記録していきます)

ENN

VARIABLE qvec CLOB

BEGIN
  SELECT JSON_ARRAYAGG(
           ROUND(DBMS_RANDOM.VALUE(-1, 1), 6)
           ORDER BY dim
           RETURNING CLOB
         )
    INTO :qvec
    FROM (
      SELECT LEVEL AS dim
      FROM dual
      CONNECT BY LEVEL <= 4096
    );
END;
/
SELECT /*+ NO_RESULT_CACHE */ vec
FROM testtab
ORDER BY VECTOR_DISTANCE(vec, TO_VECTOR(:qvec, 4096, FLOAT32))
FETCH FIRST 10000 ROWS ONLY;

ANN

VARIABLE qvec CLOB

BEGIN
  SELECT JSON_ARRAYAGG(
           ROUND(DBMS_RANDOM.VALUE(-1, 1), 6)
           ORDER BY dim
           RETURNING CLOB
         )
    INTO :qvec
    FROM (
      SELECT LEVEL AS dim
      FROM dual
      CONNECT BY LEVEL <= 4096
    );
END;
/
SELECT /*+ NO_RESULT_CACHE */ vec
FROM testtab
ORDER BY VECTOR_DISTANCE(vec, TO_VECTOR(:qvec, 4096, FLOAT32))
FETCH APPROXIMATE FIRST 10000 ROWS ONLY;

環境は Autonomous AI Database (26ai) の Always Free です。

結果

結果は下記の通りとなりました。
念のためset autotrace traceonlyも設定していましたが、PHV に変化はありませんでした。

	Elapsed	SQLID	PHV
1回目 (ENN)	00:01:30.456	fk3244cvb8kj6	3860506451
2回目 (ANN)	00:01:13.689	dsjuzpwyv3p6a	同上
3回目 (ENN)	00:01:27.028	fk3244cvb8kj6	同上
4回目 (ANN)	00:01:24.803	dsjuzpwyv3p6a	同上
5回目 (ENN)	00:01:29.389	fk3244cvb8kj6	同上
6回目 (ANN)	00:01:25.808	dsjuzpwyv3p6a	同上
7回目 (ENN)	00:01:29.345	fk3244cvb8kj6	同上
8回目 (ANN)	00:01:29.377	dsjuzpwyv3p6a	同上
9回目 (ENN)	00:01:27.563	fk3244cvb8kj6	同上
10回目 (ANN)	00:01:25.902	dsjuzpwyv3p6a	同上
11回目 (ENN)	00:01:26.004	fk3244cvb8kj6	同上
12回目 (ANN)	00:01:25.760	dsjuzpwyv3p6a	同上
13回目 (ENN)	00:01:23.380	fk3244cvb8kj6	同上
14回目 (ANN)	00:01:27.537	dsjuzpwyv3p6a	同上

参考までに、実行計画は下記のようになりました。

Plan hash value: 3860506451                                                                  
                                                                                             
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name                       | E-Rows |  OMem |  1Mem | Used-Mem |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |                            |        |       |       |          |
|   1 |  RESULT CACHE                 | 3kq35c2ds225753ga3b7622pcc |        | 65536 |  1024 |65536  (0)|
|*  2 |   COUNT STOPKEY               |                            |        |       |       |          |
|   3 |    PX COORDINATOR             |                            |        | 73728 | 73728 |          |
|   4 |     PX SEND QC (ORDER)        | :TQ10001                   |    250K|       |       |          |
|   5 |      VIEW                     |                            |    250K|       |       |          |
|*  6 |       SORT ORDER BY STOPKEY   |                            |    250K|  4410M|    20M|          |
|   7 |        PX RECEIVE             |                            |  10000 |       |       |          |
|   8 |         PX SEND RANGE         | :TQ10000                   |  10000 |       |       |          |
|*  9 |          SORT ORDER BY STOPKEY|                            |  10000 |   176M|  4464K|          |
|  10 |           PX BLOCK ITERATOR   |                            |    250K|       |       |          |
|* 11 |            TABLE ACCESS FULL  | TESTTAB                    |    250K|       |       |          |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------

ENN と ANN の平均値は下記のようになりました。(1回目 (ENN) のみ除外して算出)
データにもよるとは思いますが、ANN の方が 2秒ほど早い結果となりました。
オンライントランザクションなど、数ミリ～数秒を争う世界でベクトル検索を利用する際には、ANN が良さそうです。(ENN で始めて、速度に問題があれば ANN を検討しましょう)

検索手法	平均値
ENN	01:27.118
ANN	01:24.697