Question

我有下表存储有关图像的数据：

images
 - id (int)
 - sample_1_1 (int)
 - sample_1_2 (int)
 - sample_1_3 (int)
 - sample_2_1 (int)
 - sample_2_2 (int)
 - sample_2_3 (int)
 - ... # Up until sample_25_3

任务是计算收集的数据之间的距离。目前，我正在使用75维（即正确，3 * 25 = 75）欧几里德距离计算编程为数据库中的存储过程：

CREATE DEFINER=`root`@`localhost`
FUNCTION `distanceBetween`(compareId INT, toId INT) RETURNS double
    READS SQL DATA
    DETERMINISTIC
BEGIN
 DECLARE distance DOUBLE;
SELECT euclidDistance(
 i1.sample_1_1, i1.sample_1_2, i1.sample_1_3,
 i2.sample_1_1, i2.sample_1_2, i2.sample_1_3,
 ...
 ) INTO distance
FROM images i1, (SELECT * FROM images WHERE id = toId) i2
WHERE i1.id = compareId;
RETURN distance;
END

用另一个子程序计算2 75-dim之间的实际距离。载体：

CREATE DEFINER=`root`@`localhost`
    FUNCTION `euclidDistance`(
 img1_sample1_1 INT, img1_sample1_2 INT, img1_sample1_3 INT,
 img2_sample1_1 INT, img2_sample1_2 INT, img2_sample1_3 INT,
 ...
 ) RETURNS double
RETURN SQRT(
   quadDiff(img1_sample1_1, img2_sample1_1)
 + quadDiff(img1_sample1_2, img2_sample1_2)
 + quadDiff(img1_sample1_3, img2_sample1_3)
 + ...
)

另一个子程序来计算两个值之间的平方差：

CREATE DEFINER=`root`@`localhost`
FUNCTION `quadDiff`(var1 INT, var2 INT) RETURNS int(11)
RETURN POW(var1 - var2, 2)

函数本身非常精细，并且返回确定性结果，这些结果在数学上和逻辑上都是正确的。

当我想要将“最近”的图像传送到给定图像时出现问题 - 这意味着与任何给定图像的距离最小的图像。为此，我使用另一个程序：

CREATE DEFINER=`root`@`localhost`
PROCEDURE `getSimilarImages`(imageId INT, `limit` INT)
BEGIN
    SELECT i2.id, i2.filename, distanceBetween(i1.id, i2.id) distance
    FROM images i1, (SELECT * FROM images WHERE id != imageId AND duplicateImageId IS NULL) i2
    WHERE i1.id = imageId
    ORDER BY distance
    LIMIT 10;
END

该数据库目前有大约30.000张图像。这意味着CALL getSimilarImages(123, 10);需要大约 12 秒才能完成。对于任何应用程序来说，这都太长了，无论是基于Web还是基于应用程序。

所以，我想加快速度。我有什么选择？您是否认为有可能优化图像比较或计算距离的过程？

我想过缓存程序的结果，但我不知道如何这样做。我还可以在添加新图像时将每个图像与每个其他图像进行比较，但这会使图像添加一个非常长的过程，这也是不可接受的。

如果它有帮助，我可以提供有关系统设置的更多信息，但我感谢您提供的任何指示。目前的情况并不好，我真的需要做点什么，因为图像数据库只会随着系统每小时的增长而增长。

Answer 1

正如您所发现的那样，您的ORDER BY距离（a，b）操作正在计算75维距离的全部，并且不出所料，这需要很长时间。它必须计算整个批次，以便它可以进行ORDER操作。哎哟。

以下是关于欧几里德距离的观察结果可能对您有所帮助：边界框是一个有用的近似值。当您使用GetSimilarImages时，您是否只包含与您正在使用的imageId的特定阈值距离内的图像？

假设您只关心imageId rad距离内的图像。然后你可以像这样重写你的GetSimilarImages查询。

PROCEDURE `getSimilarImages`(imageId INT, `limit` INT, rad INT)
BEGIN
    SELECT i2.id, i2.filename, distanceBetween(i1.id, i2.id) distance
    FROM images i1, 
    (SELECT * FROM images WHERE id != imageId AND duplicateImageId IS NULL) i2
    WHERE i1.id = imageId
      AND i1.img_sample_1_1 BETWEEN i2.img_sample_1_1 - rad
                                AND i2.img_sample_1_1 + rad
      AND i1.img_sample_1_2 BETWEEN i2.img_sample_1_2 - rad
                                AND i2.img_sample_1_2 + rad
      AND i1.img_sample_1_3 BETWEEN i2.img_sample_1_3 - rad
                                AND i2.img_sample_1_3 + rad
    ORDER BY distance
    LIMIT 10;
END

在这个示例代码中，我随意选择了75个维度中的前三个用于边界框包含代码（三个BETWEEN子句）。要使此优化起作用，您需要至少在用于包含边界框的一些维度上创建索引。

选择三个维度或选择任何特定维度没有什么特别之处。如果您从数据中了解到您的某些尺寸在您的图像之间有更好的区别，则可以选择这些尺寸。您可以根据需要选择多个尺寸。但是，当然还有索引开销。

Answer 2

编写UDF C函数代码或调用调用GPU函数的本机C函数。

Answer 3

此案例的优化提示：

在列id和duplicateImageId上添加索引，最好是clustured index。

尽量避免在巨大的表images上进行多次选择。

当您在函数内部调用函数时，可以通过减少函数调用次数来略微提高性能。所有这些函数调用都需要在内存堆栈中维护，这会消耗硬件资源。

在优化代码中进行的每次更改后的性能基准。

CREATE PROCEDURE getSimilarImages(imageId INT unsigned, limit INT unsigned)
BEGIN
    SELECT i2.id, i2.filename, euclidDistance(
 i1.sample_1_1, i1.sample_1_2, i1.sample_1_3,
 i2.sample_1_1, i2.sample_1_2, i2.sample_1_3,
 ...
 ) AS distance
    FROM images i1, (SELECT id, filename 
                     FROM images 
                     WHERE id <> imageId AND 
                           duplicateImageId IS NULL
                    ) i2
    WHERE i1.id = imageId
    ORDER BY distance
    LIMIT 10;
END;

CREATE FUNCTION euclidDistance(
 img1_sample1_1 INT, img1_sample1_2 INT, img1_sample1_3 INT,
 img2_sample1_1 INT, img2_sample1_2 INT, img2_sample1_3 INT,
 ...
 ) RETURNS double
RETURN SQRT(
   POW(img1_sample1_1 - img2_sample1_1, 2)
 + POW(img1_sample1_2 - img2_sample1_2, 2)
 + POW(img1_sample1_3 - img2_sample1_3, 2)
 + ...
);

希望这有帮助。

加速MySQL中的多维欧几里德距离计算

3 个答案: