Індексація баз даних з використанням алгоритмів глибинного навчання

Автоматизація індексації в базах даних є ключовим напрямом розвитку сучасних систем управління базами даних, що дозволяє підвищити швидкодію, масштабованість і релевантність пошуку в умовах великих обсягів інформації. У статті досліджено застосування алгоритмів глибинного навчання для побудови та оптимізації векторних індексів, здатних автоматично адаптуватися до змін структури даних і запитів. Проведено експериментальне порівняння традиційних методів індексації (B-Tree, GIN у PostgreSQL) з векторною індексацією, реалізованою на основі моделей Sentence-BERT у системах FAISS і Milvus.

У дослідженні створено корпус з 1–5 млн текстових записів і серію тестів із вимірювання продуктивності за метриками середнього часу відповіді, затримки (перцентиль 95), розміру індексу, споживання пам’яті та показника повноти пошуку (recall@10) відносно базового пошуку BM25. Отримані результати продемонстрували, що векторна індексація забезпечує підвищення релевантності пошуку до 0,94 при збереженні прийнятного рівня швидкодії, перевищуючи традиційні методи за ефективністю семантичного пошуку.

Практична значущість дослідження полягає у можливості створення гібридних сучасних систем управління базами даних, які поєднують класичні SQL-індекси для швидкої фільтрації з векторними індексами для семантичного уточнення результатів. Це відкриває шлях до побудови самонавчальних, інтелектуальних баз даних нового покоління. Перспективами подальших досліджень є використання методів підкріпленого навчання для динамічної реконфігурації індексів, оптимізація обчислювальних витрат та інтеграція векторної індексації у хмарні й розподілені середовища.