隨著大數據與人工智慧技術的快速發展，向量搜尋作為處理高維資料相似性查詢的核心技術，已廣泛應用於圖像識別、自然語言處理與推薦系統等場景。Apache Cassandra 5 引入的向量搜尋功能，結合新型索引機制與高效演算法，為企業級應用提供了強大的資料處理能力。本文將深入解析 Cassandra 5 的向量搜尋特性，探討其性能調優策略，並透過實測數據分析其效能表現與最佳實踐。
向量搜尋透過將資料物件抽象為浮點數陣列（向量），並在向量空間中計算其距離以判斷相似性。常見的距離計算方式包括餘弦相似度、點積相似度與歐幾裡得距離。Cassandra 5 的向量搜尋功能，透過儲存附加索引（Storage Attached Index）與 JVector 近似最近鄰搜尋（ANN）技術，實現高效且可擴展的相似性查詢。
Cassandra 5 引入的儲存附加索引，支援任意欄位的列索引，並透過多欄位索引設計，大幅降低傳統二次索引的資源消耗與查詢延遲。此機制不僅提升索引建立速度，更優化了資料讀取效能，使其成為處理高維向量資料的首選方案。
JVector 基於 HNSW 算法的單層圖結構，透過較長邊緣減少磁碟 I/O，並支援並行更新與快速索引建立。此技術在保持高查詢精度的同時，有效降低儲存空間佔用與計算資源消耗，使其適用於大規模向量資料集的處理。
測試環境採用 DS8 v4s 伺服器（8 核心/64GB 記憶體/32GB RAM），並建立 3 節點 Cassandra 集群。主要測試變數包括：
測試結果顯示，Level Compaction Strategy 在讀取密集型工作負載下表現最佳，確保簡單查詢僅讀取單一 SSTable，有效降低 I/O 負荷與查詢延遲。
隨著線程數增加，系統吞吐量顯著提升，但同時導致查詢延遲上升。需根據實際負載需求，平衡線程數與系統效能。
在高維度資料集下，Cassandra 5 保持高精度（紫色曲線）與高吞吐量，其表現優於 Quadrant 等競爭方案。此結果證實 Cassandra 5 在處理複雜向量搜尋任務時的穩定性與擴展性。
Cassandra 5 的向量搜尋功能目前處於 Beta 預覽階段，開發團隊持續修正軟體細節以確保生產就緒狀態。新增的 Seep 39 查詢成本優化器，透過整合索引資訊改善 SQL 查詢優化過程，進一步提升向量搜尋效率。
Cassandra 5 的向量搜尋功能透過儲存附加索引與 JVector 技術，實現高精度與高吞吐量的查詢效能。實測結果顯示，Level Compaction Strategy 與適當線程數配置可顯著提升系統效能。未來版本將進一步優化查詢成本與生產環境穩定性，建議開發者在部署時密切關注壓縮策略與資源配置，以充分發揮 Cassandra 5 的技術潛能。