一次目录查找。
一次连续扫描。
过滤向量搜索通常是在对过滤条件一无所知的索引上进行散乱跳转。Telys 转而掌控物理布局：在分区键上，"最近邻且键等于 x"是一次 O(1) 目录查找加一次连续块的顺序扫描。本页先介绍今日已交付的运行时，再介绍其正在收敛的架构——后者标注为规范。
引擎掌控每个向量的存储位置。
集合在创建时声明 partition_by，布局随键而定。基础段按分区聚簇——每个键映射至一段连续切片——近期写入则紧邻其旁，存于可变的 Arrow 形态增量中。
按分区聚簇
向量按分区键排序存储，每个分区构成一段连续块。范围查询读取内存中的一段连续区间，而非散布于索引各处的行。
O(1) 键 → 切片
目录将每个分区值映射至其在基础段中的 (offset, length)。解析过滤条件是一次字典查找，而非索引遍历。
Arrow 形态写入
add 与 upsert 追加于此，每行附有单调递增的写入 LSN。增量可立即查询，并通过统一扫描路径与基础切片合并。
一次范围查询的执行过程。
col.search(qvec, where={"tenant_id": "acme"}, top_k=10)
过滤条件指定集合创建时所用的分区键。
O(1) 查找：分区值解析为基础段中的 (offset, length)。无需候选生成，无需图入口点。
对一段连续块进行 SIMD 精确评分。此路径召回率为 1.0——这是扫描，而非近似。该步骤的实测 p50/p95 发布于基准测试页面，每项数据均绑定其召回门限与测试机信息。
同一键的行在 Arrow 形态的 delta 中经由相同路径评分。写入对紧随其后的查询立即可见。
命中项在快照 LSN 处过滤：已标记墓碑及被取代的版本永不浮现。Top-k 结果携带 explain 载荷返回。
超大分区走声明式分叉：build_ivf 对超过行数阈值的分区构建逐分区 IVF，查询经由该索引路由并附带精确重排——以召回率下限为校准基准，并在执行计划中具名标注。
每条结果均具名其执行计划。
explain=True 返回查询实际所走的物理计划。命中分区键时，返回连续切片扫描；超大分区声明 IVF 分叉；偏离键的过滤器回退至 scatter-gather——载荷中说明原因。
hits = col.search(qvec, where={"tenant_id": "acme"}, top_k=10, explain=True)
hits["explain"]["plan"]
# on the partition key → "PartitionSliceExactF32" # one contiguous slice, exact, recall 1.0
# oversized partition → "PartitionIVFRerankF32" # per-partition IVF + exact rerank
# off-key filter → "ScatterGatherExact" # fallback — and it says why:
hits["explain"]["fallback_reason"]
# "path is not the physical partition key"无任何内容被覆写。版本只会被取代。
写入模型为仅追加 MVCC。upsert 为逻辑 id 写入新版本，并将前一版本标记为已取代；delete 在删除 LSN 处放置墓碑；snapshot() 固定一致读视图；compact() 将 delta 折叠入基础段，并丢弃所有快照均不可见的内容。
col.upsert(vectors, ids=ids, metadata=metadata) # a new version; the prior one is superseded col.delete(["doc-41"]) # tombstone at a delete LSN — no in-place erase lsn = col.snapshot() # pin a consistent read view at an LSN col.compact() # fold delta into base; drop superseded rows col.build_ivf(min_rows=20000, target_recall=0.98)
| 调用 | 功能说明 |
|---|---|
| 添加 / add_texts | 插入新行。重复 id 将被拒绝——同一逻辑 id 的第二条物理行须使用 upsert，此为有意设计。 |
| 更新插入 / upsert_texts | 为逻辑 id 写入新版本；前一版本被取代，不会原地覆写。 |
| 搜索 / search_text | 带过滤的 top-k 检索。explain=True 将物理计划附加至结果。 |
| delete | 在删除 LSN 处为逻辑行放置墓碑。 |
| compact | 将 delta 折叠入基础段；丢弃已标记墓碑及被取代的版本。 |
| build_ivf | 对超过行数阈值的分区构建逐分区 IVF，以召回率下限为校准基准。 |
| snapshot | 返回一个固定一致读视图的 LSN。 |
| save / stats | 将集合持久化至磁盘；报告行数、分区及布局信息。 |
以下内容为规范说明，而非已发布的 API 参考。这是运行时正在收敛的底层基础。面向 SDK 的接口层已冻结，底层替换对调用方不可见。
一个规划器。一套扁平 IR。一个执行器。
三个前端汇入同一规划器，规划器生成一套扁平物理中间表示，由一个 Mojo 向量化执行器直接在 Arrow 缓冲区上执行。
内存模型（remember · recall · as_of）、查询 API（point_get · scan · search · hybrid_search）及 fabric。统一入口契约，无逐 API 引擎。
逻辑规划与物理规划集于一处。选择率由段统计信息估算；执行计划显式呈现并随结果返回。
由整数槽位绑定的扁平算子数组。算子间寄存器为行集——位图、有序行 id 或选择向量。
在 Arrow 缓冲区与 FAISS 候选数组上向量化执行。SIMD 热路径不经过 Python；压缩的 Parquet 页面优先解码至暂存缓冲区。
变更层
预写日志提供持久性与顺序保证，可变 Arrow 形态 delta 提供即时可见性——这是 Parquet 单独作为表层所欠缺的能力。
已封存，不可变
持久化压缩列式段。页脚统计信息驱动段与行组裁剪；已封存文件永不被修改。
FAISS ANN
逐段 FAISS 索引，绑定至段的校验和与版本，以只读方式映射，生命周期与读快照绑定。
裁剪与词法检索
Zone map、布隆过滤器及位图用于裁剪；BM25 sidecar 用于稀疏检索与分数融合。
SCAN FILTER PROJECT POINT_GET RANGE_GET AGGREGATE TOP_K HASH_JOIN HASH_GROUP_BY SORT ANN_SEARCH SPARSE_SEARCH FUSE RERANK MATERIALIZE
WAL 优先。立即可见。后台封存。
带校验和与单调 LSN 的仅追加帧。恢复时重放最后封存 LSN 之后的记录，并在首个校验和错误处截断。
写入落入可变 delta 后立即可查询——已封存段与 delta 通过同一扫描路径合并。
超过大小、行数或时效阈值后，delta 将被排序并写入 Parquet 段，连同其 .vidx 及附属文件，再通过原子 manifest 替换发布。
后台合并将小段折叠合并，丢弃已墓碑的行并重建附属文件——受预算约束，确保设备端部署保持静默。
已封存的段永不被修改。读取操作固定（manifest 快照、LSN）；写入方封存新段并替换 manifest，不干扰进行中的读取。垃圾回收等待最旧的活跃快照。
由过滤器选择执行计划，而非反其道而行。
过滤式 ANN 是基于选择率的自适应规划：规划器从段统计信息中估算通过过滤器的行数，再选取能满足召回率约定的最低成本策略。
预过滤 → 精确
先执行标量或位图预过滤，再对存活行进行精确 SIMD 评分。行数低于阈值时完全跳过 ANN——精确扫描，召回率 1.0。
Allow-bitmap 遍历
ANN 遍历携带 allow-bitmap，索引仅返回通过过滤器的行。
ANN → 后过滤
先执行 ANN 并自适应超量获取，再进行后过滤。过滤器淘汰率低，候选生成优先。