# Revision: Cheat Sheet और Self-Check — Vector Databases

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/vector-databases/z-revision

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## Cheat sheet

**क्या**: vector database = टिकाऊ भंडारण + ANN index + payload filters + अद्यतन + संचालन; परिवार: library, extension (pgvector), समर्पित engine (Qdrant, Milvus, Weaviate, Chroma), managed सेवा। **मॉडल**: records (id, vector, payload) की collection; प्रति collection समान आयाम और metric; निश्चित IDs। **pgvector**: `vector(n)`, operators `<->` L2, `<=>` cosine दूरी, `<#>` ऋणात्मक inner product; `ORDER BY ... LIMIT k`; operator class मिलाएँ; SQL filters, joins, transactions, RLS, `halfvec`। **Indexes**: पहले सटीक scan (ground truth); HNSW (`m`, `ef_construction`, `ef_search`) बनाम IVFFlat (`lists`, `probes`); index vectors से बड़ा हो सकता है; सटीक के विरुद्ध recall@k मापें। **Filtering**: post-filtering बहुत कम rows लौटा सकती है (हमने 0 देखा); iterative scans, partial indexes या partitions, payload indexes वाले filter-जागरूक engines; RRF के साथ hybrid search। **Scale**: batch idempotent ingestion; hash की key से shard (resharding अधिकांश डेटा हिलाता है); replicate, `W + R > N`; क्षमता = vectors + links + payload, प्रतियों से गुणा, साथ में गुंजाइश। **संचालन**: database में tenant अलगाव, TLS और encryption, न्यूनतम विशेषाधिकार; backups और परखे restores; नया मॉडल = shadow तुलना और rollback के साथ नया index; recall, latency percentiles, ताज़गी, लागत मॉनिटर करें। **चुनाव**: सरल और सटीक से शुरू; समान recall पर अपने डेटा पर तुलना; ईमानदार benchmarks।

**Quiz:** आप HNSW query में `WHERE tenant = 7` filter जोड़ते हैं और tenant 7 का डेटा होने पर भी शून्य rows मिलती हैं। संभावित कारण और सुधार क्या है?

- [ ] Index ने डेटा हटा दिया
- [x] छोटी उम्मीदवार सूची का post-filtering; iterative scans चालू करें या partial indexes/filter-जागरूक खोज उपयोग करें
- [ ] Vectors filter नहीं हो सकते
- [ ] Server घड़ी ग़लत है

*Answer:* छोटी उम्मीदवार सूची का post-filtering; iterative scans चालू करें या partial indexes/filter-जागरूक खोज उपयोग करें. Index पहले निकटतम उम्मीदवार लौटाता है; filter फिर उन्हें हटाता है।

**Quiz:** HNSW tuning के बारे में कौन-सा कथन सही है?

- [ ] ef_search का कोई प्रभाव नहीं
- [x] ef_search बढ़ाने से recall और latency बढ़ती हैं; सटीक खोज के विरुद्ध recall मापें
- [ ] कम ef_search हमेशा recall सुधारता है
- [ ] Recall मापा नहीं जा सकता

*Answer:* ef_search बढ़ाने से recall और latency बढ़ती हैं; सटीक खोज के विरुद्ध recall मापें. Recall और latency ef_search knob पर समझौता करते हैं।

**Quiz:** आपका cluster हर shard की 3 प्रतियाँ रखता है। कौन-सी write और read settings आपके नवीनतम acknowledged write को पढ़ने की गारंटी देती हैं?

- [ ] कोई मायने नहीं रखता
- [ ] 1 पर लिखें और 1 से पढ़ें
- [ ] 1 पर लिखें और भाग्य से 2 से पढ़ें
- [x] 2 पर लिखें और 2 से पढ़ें

*Answer:* 2 पर लिखें और 2 से पढ़ें. W + R > N गारंटी देता है कि write और read समूह overlap करते हैं।