論文の概要: Toward Understanding Bugs in Vector Database Management Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02617v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 08:34:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.403766
• Title: Toward Understanding Bugs in Vector Database Management Systems
• Title（参考訳）: ベクトルデータベース管理システムにおけるバグの理解に向けて
• Authors: Yinglin Xie, Xinyi Hou, Yanjie Zhao, Shenao Wang, Kai Chen, Haoyu Wang,
• Abstract要約: ベクトルデータベース管理システム(VDBMS)は,多様なデータソースからの高次元埋め込みのセマンティックな類似性検索を容易にする上で,重要な役割を担っている。 従来のデータベース信頼性モデルは、データ表現、クエリ機構、システムアーキテクチャに根本的な違いがあるため、VDBMSに直接適用することはできない。 我々は15のオープンソースVDBMSから1,671件のバグ修正プルリクエストを手動で分析し、症状、根本原因、開発者修正戦略に基づいたバグの包括的な分類法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.916195480211648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vector database management systems (VDBMSs) play a crucial role in facilitating semantic similarity searches over high-dimensional embeddings from diverse data sources. While VDBMSs are widely used in applications such as recommendation, retrieval-augmented generation (RAG), and multimodal search, their reliability remains underexplored. Traditional database reliability models cannot be directly applied to VDBMSs because of fundamental differences in data representation, query mechanisms, and system architecture. To address this gap, we present the first large-scale empirical study of software defects in VDBMSs. We manually analyzed 1,671 bug-fix pull requests from 15 widely used open-source VDBMSs and developed a comprehensive taxonomy of bugs based on symptoms, root causes, and developer fix strategies. Our study identifies five categories of bug symptoms, with more than half manifesting as functional failures. We further reveal 31 recurring fault patterns and highlight failure modes unique to vector search systems. In addition, we summarize 12 common fix strategies, whose distribution underscores the critical importance of correct program logic. These findings provide actionable insights into VDBMS reliability challenges and offer guidance for building more robust future systems.
• Abstract（参考訳）: ベクトルデータベース管理システム(VDBMS)は,多様なデータソースからの高次元埋め込みのセマンティックな類似性検索を容易にする上で,重要な役割を担っている。 VDBMSは、レコメンデーション、検索拡張生成(RAG)、マルチモーダル検索などのアプリケーションで広く使われているが、信頼性は未定である。 従来のデータベース信頼性モデルは、データ表現、クエリ機構、システムアーキテクチャに根本的な違いがあるため、VDBMSに直接適用することはできない。 このギャップに対処するため,VDBMSにおけるソフトウェア欠陥に関する大規模な実証的研究を行った。 我々は15のオープンソースVDBMSから1,671件のバグ修正プルリクエストを手動で分析し、症状、根本原因、開発者修正戦略に基づくバグの包括的な分類法を開発した。 本研究は,5つの症状のカテゴリーを同定し,半数以上が機能不全と診断された。 さらに、31の繰り返し故障パターンを明らかにし、ベクトル探索システム特有の障害モードを明らかにする。 さらに、12の共通修正戦略を要約し、その分布は正しいプログラム論理の重要性を裏付ける。 これらの発見は、VDBMS信頼性の課題に対する実用的な洞察を与え、より堅牢な将来のシステムを構築するためのガイダンスを提供する。

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