TiDBベクトル検索実践：2026年TiDBでAIアプリケーションを構築する完全ガイド

2026年、なぜTiDBベクトル検索がゲームチェンジャーなのか

従来のAIアプリケーションアーキテクチャには一つの痛点があります：ビジネスデータ用のリレーショナルデータベースと、Embedding用のベクトルデータベースが必要です。2つのデータベースは、データ同期、一貫性維持、運用コストの倍増を意味します。

TiDB 8.0+のベクトル検索機能がこれを完全に変えます——1つのデータベースでSQLとベクトル検索の両方をサポート。同じクエリでリレーショナルフィルタリングとセマンティック検索を組み合わせることができます。

特徴	TiDB Vector	Milvus	Pinecone	Weaviate
SQLサポート	ネイティブ	なし	なし	GraphQL
ベクトル検索	ネイティブ	ネイティブ	ネイティブ	ネイティブ
トランザクション	ACID	限定	なし	限定
HTAP	はい	いいえ	いいえ	いいえ
デプロイ	セルフホスト/クラウド	セルフホスト/クラウド	クラウドのみ	セルフホスト/クラウド
ハイブリッドクエリ	SQL+Vector	スカラーフィルタ	メタデータフィルタ	GraphQLフィルタ
水平スケール	自動	手動	自動	手動
最大次元	16384	32768	2048	65535
インデックスタイプ	HNSW	IVF/HNSW	自動	HNSW
オープンソース	はい	はい	いいえ	はい

TiDB 8.0+ ベクトルインデックス設定

pip install tidb-vector sqlalchemy pymysql

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Text
from sqlalchemy.orm import declarative_base, Session
from tidb_vector.sqlalchemy import VectorType

Base = declarative_base()

class Document(Base):
    __tablename__ = "documents"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    content = Column(Text)
    category = Column(String(50))
    source = Column(String(100))
    embedding = Column(VectorType(1536))

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:@localhost:4000/testdb", echo=True)
Base.metadata.create_all(engine)

CREATE VECTOR INDEX idx_doc_embedding ON documents(embedding)
WITH METRIC = 'cosine', DIMENSION = 1536;

Python実装：挿入、検索、ハイブリッドクエリ

import openai
from tidb_vector.sqlalchemy import vec_cosine_distance

client = openai.OpenAI(api_key="sk-xxx")

def get_embedding(text: str) -> list[float]:
    response = client.embeddings.create(model="text-embedding-3-small", input=text)
    return response.data[0].embedding

def vector_search(session, query: str, top_k: int = 10):
    query_embedding = get_embedding(query)
    results = session.query(
        Document.id, Document.content, Document.category,
        vec_cosine_distance(Document.embedding, query_embedding).label("distance")
    ).order_by("distance").limit(top_k).all()
    return results

def hybrid_search(session, query: str, category: str = None, top_k: int = 10):
    query_embedding = get_embedding(query)
    q = session.query(
        Document.id, Document.content, Document.category,
        vec_cosine_distance(Document.embedding, query_embedding).label("distance")
    )
    if category:
        q = q.filter(Document.category == category)
    return q.order_by("distance").limit(top_k).all()

RAGアプリケーション

class TiDBRAG:
    def __init__(self, engine, openai_api_key: str):
        self.engine = engine
        self.llm_client = openai.OpenAI(api_key=openai_api_key)

    def retrieve(self, query: str, top_k: int = 5):
        with Session(self.engine) as session:
            return vector_search(session, query, top_k)

    def generate(self, query: str, context: list) -> str:
        context_text = "\n".join([f"[{c.category}] {c.content}" for c in context])
        response = self.llm_client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o",
            messages=[{"role": "user", "content": f"参考資料：\n{context_text}\n\n質問：{query}"}],
            temperature=0.1
        )
        return response.choices[0].message.content

    def query(self, question: str) -> str:
        context = self.retrieve(question)
        return self.generate(question, context)

5つのよくある落とし穴

1. ベクトル次元の不一致

Embeddingモデルの出力次元はテーブル定義と一致する必要があります。

2. インデックス未作成

ベクトルインデックスがないと、検索はフルテーブルスキャンになります。

3. バッチ挿入の未最適化

1件ずつの挿入は非常に非効率です。

4. 距離メトリックの不一致

挿入時とクエリ時で同じ距離メトリックを使用する必要があります。

5. コネクションプール未設定

高並発下でデフォルトプールは接続枯渇を引き起こします。

10のエラートラブルシューティング

#	症状	原因	解決方法
1	次元不一致エラー	Embedding次元≠テーブル定義	モデル出力とVectorTypeを確認
2	検索結果が空	ベクトルインデックスなし	`SHOW INDEX FROM documents`
3	検索が非常に遅い	HNSWインデックスなし	インデックスを作成
4	接続タイムアウト	プール枯渇	pool_size/max_overflowを調整
5	距離計算異常	メトリック不一致	インデックスとクエリで同じメトリックを使用
6	OOMエラー	バッチが大きすぎる	1000-5000件ずつ挿入
7	精度不足	ef_searchが小さすぎる	ef_searchを増加
8	挿入失敗	ベクトルにNaN/Inf	挿入前にembeddingを検証
9	ハイブリッドクエリが遅い	フィルタ列にインデックスなし	B-Treeインデックスを作成
10	ソート順序エラー	距離と類似度の混同	cosine距離が小さいほど類似

パフォーマンスチューニング

CREATE VECTOR INDEX idx_doc_embedding ON documents(embedding)
WITH METRIC = 'cosine', DIMENSION = 1536,
     EF_CONSTRUCTION = 256, M = 16;

SET SESSION tidb_vector_ef_search = 128;