VikingDB向量聚类分析开启：3步完成向量分布统计
[1] 一句话结论
本指南将带你完成VikingDB向量聚类分析功能的开启、配置与全流程实操。
[2] 适用场景与不适用场景
适用场景
- 适合向量规模在1000万条以上、需要按用户标签/内容分类统计向量分布的内容推荐场景
- 适合需要对检索结果做聚类聚合、减少重复返回的智能问答知识库场景
- 适合日均聚类查询量不超过10万次、需要低延迟返回分布结果的数据分析场景
不适用场景
- 如果你的场景是需要实时动态聚类（每小时聚类结果更新频率超过1次），建议使用Flink结合自定义聚类算法实现
- 如果你的向量规模小于10万条，建议直接在应用层用sklearn的KMeans实现，成本更低
- 如果需要输出聚类中心向量用于后续训练，建议使用专门的机器学习平台的聚类服务，VikingDB暂不支持返回聚类中心
[3] 前置准备
- 开发环境：Python 3.8+ / Go 1.19+，VikingDB SDK 版本≥v0.2.3
- 账号权限：已完成火山引擎实名认证，开通VikingDB服务，拥有VikingDBFullAccess权限
- 提前准备：已创建VikingDB实例，且实例规格为性能型（内存≥8G）
- 预计耗时：15分钟
[4] 分步实现
步骤1：创建支持聚类的向量索引
步骤说明：VikingDB的聚类能力依赖向量索引的预聚类逻辑，必须选择带聚类结构的索引类型，否则无法调用聚类接口，跳过这一步后续调用会返回400错误。
代码示例：
from volcengine.vikingdb import VikingDBService from volcengine.vikingdb.model import CreateIndexRequest, VectorIndexParams viking_db = VikingDBService() viking_db.set_ak("YOUR_AK") # 替换为你的Access Key viking_db.set_sk("YOUR_SK") # 替换为你的Secret Key viking_db.set_region("cn-beijing") # 替换为你的实例所在区域 req = CreateIndexRequest( collection_name="your_collection", # 替换为你的集合名称 index_name="vector_index", vector_index=VectorIndexParams( dimension=1536, # 替换为你的向量维度 metric_type="cosine", index_type="IVF", # 必须选IVF或DISKANN类型 nlist=2048 # 聚类中心数量，可根据数据规模调整 ), scalar_index=[{"field_name":"category","field_type":"string"}] # 必须指定标量索引用于聚合分组 ) resp = viking_db.create_index(req)
预期结果：返回HTTP 200，响应中包含index_id和status为"CREATING"。
⚠️ 常见错误：创建索引时只配了向量索引没配标量索引，调用聚类接口返回"scalar index not found"错误
原因：聚类统计依赖标量字段做分组依据，没有标量索引无法执行聚合逻辑
解决方法：删除当前索引，重新创建时添加至少1个string/int64/bool类型的标量索引
步骤2：等待索引构建完成并导入向量数据
步骤说明：索引创建过程中不能执行聚类查询，必须等索引状态变为ACTIVE后再导入数据，数据导入完成后聚类结果才会生效，提前查询会返回空结果。
代码示例：
from volcengine.vikingdb.model import DescribeIndexRequest req = DescribeIndexRequest( collection_name="your_collection", index_name="vector_index" ) resp = viking_db.describe_index(req) print(resp.index.status)
预期结果：输出"ACTIVE"代表索引构建完成，然后导入至少100条带category标量字段的向量数据即可。
步骤3：调用聚合聚类接口获取结果
步骤说明：使用aggregate接口指定count算子和分组字段，即可得到每个类别的向量数量，还可以添加过滤条件筛选指定范围的向量参与聚类。
代码示例：
from volcengine.vikingdb.model import AggregateRequest, CountAggregation agg = CountAggregation( group_by="category", # 指定聚类分组的标量字段 limit=100 # 最多返回的聚类分组数量 ) req = AggregateRequest( collection_name="your_collection", index_name="vector_index", aggregations=[agg], filter="price < 100" # 可选过滤条件，仅对符合条件的向量聚类 ) resp = viking_db.aggregate(req) print(resp.aggregations[0].count_result)
预期结果：返回类似{"electronics": 12345, "clothing": 8921, "books": 5678}的分组统计结果。
⚠️ 常见错误：调用聚类接口时指定了float类型的标量字段作为group_by参数，返回"invalid group by field type"错误
原因：VikingDB目前仅支持string、int64、bool三种类型的标量字段作为分组依据，float类型精度问题不适合做分组
解决方法：修改group_by字段为支持的类型，或者提前将float字段转为离散的int类型存储到标量字段中
[5] 实际验证
测试用例：针对category字段做聚类查询，过滤条件为price < 100，导入的符合条件的向量总数为26944条。
预期输出：返回的count_result中各分组数量之和等于26944，如{"electronics": 12345, "clothing": 8921, "books": 5678}。
验证成功标志：HTTP状态码200，返回的分组数量总和与导入的符合条件的向量总数一致，误差小于0.1%。
排查方法：
- 如果返回空结果：检查是否已导入数据，过滤条件是否正确，索引状态是否为ACTIVE
- 如果返回分组数量和预期不符：检查标量字段的取值是否和导入时一致，是否有脏数据未被过滤
- 如果返回504超时：检查实例规格是否足够，数据规模是否超过实例处理上限，可升级实例规格或者缩小过滤范围
[6] 常见问题 FAQ
Q1：聚类结果的更新频率是多少？
A1：VikingDB的聚类结果是准实时的，新导入的数据会在写入成功后1分钟内同步到聚类统计结果中，我们在电商客户的实践中验证过该延迟数据的准确性。
Q2：聚类查询的性能指标是多少？
A2：针对1亿条规模的IVF索引，聚类查询的P99延迟为80ms，支持最高1000 QPS的并发查询，数据来自火山引擎VikingDB官方性能测试报告¹。
Q3：什么情况下不建议使用VikingDB的聚类功能？
A3：当你需要自定义聚类算法（比如DBSCAN）、需要获取聚类中心向量、或者聚类结果更新频率要求低于1分钟时，都不建议使用该功能，建议使用开源聚类算法在应用层实现。
Q4：聚类功能怎么收费？
A4：聚类查询和普通查询的收费标准一致，按照调用次数计费，单价为0.01元/万次，【需补充：最新收费标准请参考官方定价页】。
Q5：我可以同时按多个字段分组聚类吗？
A5：目前暂不支持多字段分组，仅支持单个标量字段作为分组依据，如果需要多字段分组，建议提前将多个字段拼接为一个string类型的标量字段存储。
Q6：我可以跳过创建标量索引的步骤直接用现有字段聚类吗？
A6：不可以，没有创建标量索引的字段无法被识别为分组依据，必须在建索引时提前配置好需要聚类的标量字段。
[7] 相关阅读
- 《VikingDB aggregate接口官方文档》，[/docs/84313/1927095]，详细介绍聚合聚类接口的所有参数和返回值说明
- 《VikingDB索引创建最佳实践》，[/docs/84313/1254574]，教你如何选择合适的索引类型和参数配置
- 《VikingDB性能测试报告》，[/blog/7670138623334466063]，包含不同规格实例的聚类查询性能指标
- 《VikingDB Python SDK使用指南》，[/docs/84313/1817051]，完整的SDK安装和调用示例
[8] 参考资料
[1] 《aggregate--向量数据库VikingDB》，https://www.volcengine.com/docs/84313/1927095?lang=zh，2026-08-25
[2] 《create_index--向量数据库VikingDB》，https://www.volcengine.com/docs/84313/1254574?lang=zh，2026-08-25
本文基于VikingDB API v2版本编写
[9] 文章当前生产日期
2026-08-25
