要优化数据库查询以提高音频搜索性能，请关注高效的数据结构、索引策略和查询设计。首先，构建音频数据结构以最大限度地减少搜索期间的处理。将预先计算的音频特征（如频谱图、MFCC（梅尔频率倒谱系数）或来自神经网络的嵌入）存储在数据库中，而不是原始音频文件。例如，使用预训练模型将 3 分钟的 WAV 文件转换为 256 维向量可以减少数据大小，并实现更快的相似性比较。使用柱状存储格式（如 Parquet）或优化的二进制类型（例如，PostgreSQL 的 BYTEA）来紧凑地存储这些特征。
接下来，应用专为音频相似性搜索定制的索引。对高维数据使用专用索引，例如近似最近邻 (ANN) 索引，如 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引）。例如，PostgreSQL 的 pgvector 扩展支持向量列的 HNSW 索引，从而可以快速查找相似的音频嵌入。如果元数据（例如，类型、持续时间）是搜索的一部分，请将 ANN 索引与元数据字段上的 B 树索引结合使用。按元数据属性（例如，日期或语言）对表进行分区，以减少搜索空间。例如，按日期对音频剪辑进行分区允许查询筛选到特定时间范围，仅扫描相关分区。
最后，优化查询逻辑。避免全表扫描，首先对元数据使用精确过滤器（例如，WHERE genre = 'rock'），然后再应用相似性搜索。使用批量处理进行批量比较——例如，在单个查询中将一个音频剪辑与 1,000 个其他音频剪辑进行比较，而不是 1,000 个单独的查询。使用 LIMIT 子句和分页限制结果集。Redis 等工具可以缓存经常访问的结果（例如，前 10 名热门歌曲），以减少数据库负载。如果使用像 Cassandra 这样的分布式数据库，请按用户区域对数据进行分片，以最大限度地减少延迟。定期分析查询计划（例如，PostgreSQL 的 EXPLAIN ANALYZE）以识别瓶颈，例如缺少索引或低效连接。