論文の概要: Filtered Approximate Nearest Neighbor Search in Vector Databases: System Design and Performance Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11443v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 23:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.577585
• Title: Filtered Approximate Nearest Neighbor Search in Vector Databases: System Design and Performance Analysis
• Title（参考訳）: ベクトルデータベースにおけるフィルタ近似近傍探索:システム設計と性能解析
• Authors: Abylay Amanbayev, Brian Tsan, Tri Dang, Florin Rusu,
• Abstract要約: Filtered Approximate Nearest Neighbor Search (FANNS) は、セマンティック検索とメタデータの制約を組み合わせるために用いられる。 本研究では,フィルタリング戦略の分類を体系化し,それらのベクトルへの統合性を評価する。 実験の結果,エンジン内のアルゴリズム適応がしばしば生のインデックス性能を上回ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5249805590164902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications increasingly rely on Filtered Approximate Nearest Neighbor Search (FANNS) to combine semantic retrieval with metadata constraints. While algorithmic innovations for FANNS have been proposed, there remains a lack of understanding regarding how generic filtering strategies perform within Vector Databases. In this work, we systematize the taxonomy of filtering strategies and evaluate their integration into FAISS, Milvus, and pgvector. To provide a robust benchmarking framework, we introduce a new relational dataset, \textit{MoReVec}, consisting of two tables, featuring 768-dimensional text embeddings and a rich schema of metadata attributes. We further propose the \textit{Global-Local Selectivity (GLS)} correlation metric to quantify the relationship between filters and query vectors. Our experiments reveal that algorithmic adaptations within the engine often override raw index performance. Specifically, we find that: (1) \textit{Milvus} achieves superior recall stability through hybrid approximate/exact execution; (2) \textit{pgvector}'s cost-based query optimizer frequently selects suboptimal execution plans, favoring approximate index scans even when exact sequential scans would yield perfect recall at comparable latency; and (3) partition-based indexes (IVFFlat) outperform graph-based indexes (HNSW) for low-selectivity queries. To facilitate this analysis, we extend the widely-used \textit{ANN-Benchmarks} to support filtered vector search and make it available online. Finally, we synthesize our findings into a set of practical guidelines for selecting index types and configuring query optimizers for hybrid search workloads.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーションは、意味論的検索とメタデータの制約を組み合わせるためにフィルタされた近似近傍探索 (FANNS) に依存している。 FANNSのアルゴリズム的革新は提案されているが、Vector Database内での一般的なフィルタリング戦略がどのように機能するかについては理解されていない。 本研究では,フィルタリング戦略の分類を体系化し,FAISS,Milvus,pgvectorへの統合を評価する。 768次元のテキスト埋め込みとメタデータ属性の豊富なスキーマを特徴とする2つのテーブルからなる新しい関係データセットである \textit{MoReVec} を導入する。 さらに,フィルタとクエリベクトルの関係を定量化するために,<textit{Global-Local Selectivity (GLS) 相関指標を提案する。 実験の結果,エンジン内のアルゴリズム適応がしばしば生のインデックス性能を上回ることがわかった。 具体的には,(1) <textit{Milvus} は,ハイブリッドな近似/エクサクティヴ実行によって優れたリコール安定性を達成し,(2) \textit{pgvector} のコストベースのクエリオプティマイザは,精度の高いシーケンシャルスキャンが同等のレイテンシで完全リコールを得られる場合であっても,しばしば最適な実行計画を選択する。 この分析を容易にするために、広く使われている \textit{ANN-Benchmarks} を拡張して、フィルタリングベクター検索をサポートし、オンラインで利用できるようにする。 最後に,本研究の成果を,インデックスタイプを選択し,クエリオプティマイザをハイブリッド検索ワークロードに設定するための一連の実践的ガイドラインにまとめる。

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