数据检索是SQL中最基础、最常用的操作之一，能够帮助用户从数据库中提取所需的数据。如今，随着AI以及数据库技术的不断发展，数据检索方式已经由传统的单一依托文本检索发展到能够通过声音、图像、视频等多模态技术实现信息的跨模态检索。本文将演示如何使用图像在南大通用GBase 8a数据库内检索数据信息，帮助大家更好地理解和使用这一功能。

部署方式

（1） 在Gbase8a数据库中新建表，并导入数据（包含图片信息），如下例

datafile文件（图片文件按指定目录存放）：

1,gou1,./gou1.jpg,小强
2,gou2,./gou2.jpg,旺财
3,mao1,./mao1.jpg,花花
4,mao2,./mao2.jpg,球球

CREATE TABLE "zhao"(
 "id" int(11) DEFAULT NULL, 
"ename" varchar(50) DEFAULT NULL,
 "image_data" longblob,        --最大可存储64MB信息 
"cname" varchar(50) DEFAULT NULL
) 
Load data infile 'file://192.168.1.5//home/gbase/comparepic/datafile.txt' into table test.zhao fields terminated by ','  table_fields 'id,ename,image_data type_url,cname'       
--图片在库内以二进制形式存储

（2）新建目录edp，将app.py放入，其内新建templates 和uploads 目录，将index.html文件放入templates 内
（3）执行python.py app
（4）弹出server运行窗口后最小化

使用方式

（1）在浏览器内输入：127.0.0.1:5050
（2）在页面内选择库名，表名，以及包含图像字段的字段名
（3）选择要用来进行检索的图片
（4）选择与该图片匹配程度的值。该值越接近0，匹配程度越低， 越接近1，匹配程度越高
（5）点击“使用图片检索”按钮

演示样例

启动server窗口

库名、 表名、字段名（含图片的）， 用来检索的图片文件，都选择好。点击使用图片检索，下方会显示出查询出的记录信息。

参考文件

（1）app.py文件

import osfrom flask import Flask, render_template, request, send_from_directory, jsonifyimport pymysqlfrom io import BytesIOfrom PIL import Imageimport torchimport torchvision.models as modelsimport torchvision.transforms as transformsimport numpy as npfrom werkzeug.utils import secure_filenameimport base64app = Flask(__name__) DB_CONFIG = {    'host': '192.168.1.5',    'user': 'gbase',    'password': 'gbase20110531',    'charset': 'utf8mb4',    'port': 5258} UPLOAD_FOLDER = 'uploads'app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER if not os.path.exists(UPLOAD_FOLDER):    os.makedirs(UPLOAD_FOLDER) model = models.resnet50(pretrained=True)model.eval() transform = transforms.Compose([    transforms.Resize((224, 224)),    transforms.ToTensor(),    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])def index():    if request.method == 'POST':         dbname = request.form.get('dbname')        tbname = request.form.get('tbname')        column_name = request.form.get('column_name')        sample_file = request.files['sample']        similarity_threshold = float(request.form.get('similarity_threshold'))         if sample_file:            filename = secure_filename(sample_file.filename)            sample_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)            sample_file.save(sample_path)             sample_image = Image.open(sample_path)            sample_image = transform(sample_image).unsqueeze(0)            with torch.no_grad():                sample_features = model(sample_image).squeeze().numpy()             conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)            cursor = conn.cursor()             query = f"SELECT * FROM {dbname}.{tbname}"            cursor.execute(query)            results = cursor.fetchall()             matching_records = []            for row in results:                 image_index = [col[0] for col in cursor.description].index(column_name)                image_data = row[image_index]                if image_data:                    candidate_image = Image.open(BytesIO(image_data))                    candidate_image = transform(candidate_image).unsqueeze(0)                    with torch.no_grad():                        candidate_features = model(candidate_image).squeeze().numpy()                     similarity = np.dot(sample_features, candidate_features) / (                            np.linalg.norm(sample_features) * np.linalg.norm(candidate_features))                    if similarity >= similarity_threshold:                         encoded_image = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')                        new_row = list(row)                        new_row[image_index] = encoded_image                        matching_records.append(new_row)            cursor.close()            conn.close()            return render_template('index.html', dbnames=get_dbnames(),                                   tbnames=get_tbnames(dbname),                                   column_names=get_column_names(dbname, tbname),                                   sample_image=filename,                                   matching_records=matching_records,                                   columns=[col[0] for col in cursor.description],                                   column_name=column_name)    dbnames = get_dbnames()    return render_template('index.html', dbnames=dbnames, tbnames=[], column_names=[])def get_dbnames():    conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)    cursor = conn.cursor()    query = "SELECT distinct dbname FROM gbase.table_distribution"    cursor.execute(query)    dbnames = [row[0] for row in cursor.fetchall()]    cursor.close()    conn.close()    return dbnamesdef get_tbnames(dbname):    conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)    cursor = conn.cursor()    query = f"SELECT tbname FROM gbase.table_distribution WHERE dbname = '{dbname}'"    cursor.execute(query)    tbnames = [row[0] for row in cursor.fetchall()]    cursor.close()    conn.close()    return tbnamesdef get_column_names(dbname, tbname):    conn = pymysql.connect(**DB_CONFIG)    cursor = conn.cursor()    query = "SELECT COLUMN_NAME FROM information_schema.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA = %s AND TABLE_NAME = %s"    cursor.execute(query, (dbname, tbname))    column_names = [row[0] for row in cursor.fetchall()]    cursor.close()    conn.close()    return column_names@app.route('/uploads/<filename>')def uploaded_file(filename):    return send_from_directory(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)@app.route('/get_tables')def get_tables():    dbname = request.args.get('dbname')    tbnames = get_tbnames(dbname)    return jsonify({'tbnames': tbnames})@app.route('/get_columns')def get_columns():    dbname = request.args.get('dbname')    tbname = request.args.get('tbname')    column_names = get_column_names(dbname, tbname)    return jsonify({'column_names': column_names})if __name__ == '__main__':    app.run(debug=True)

（2）index.html文件

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head>    <meta charset="UTF-8">    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">    <title>图像检索DEMO</title>    <script src="https://unpkg.com/@tailwindcss/browser@4"></script>    <link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/6.7.2/css/all.min.css" rel="stylesheet"></head><body class="bg-gray-100 font-sans">    <div class="container mx-auto p-8">        <h1 class="text-3xl font-bold text-center mb-8">图像检索应用</h1>        <form method="post" enctype="multipart/form-data" class="bg-white p-6 rounded shadow-md">            <table class="w-full">                <tbody>                    <tr>                        <td class="py-2 pr-4">                            <label for="dbname" class="block text-sm font-medium text-gray-700">选择库名:</label>                        </td>                        <td class="py-2">                            <select name="dbname" id="dbname" onchange="updateTables()"                                class="mt-1 block w-full py-2 px-3 border border-gray-300 bg-white rounded-md shadow-sm focus:outline-none focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500 sm:text-sm">                                {% for dbname in dbnames %}                                <option value="{{ dbname }}">{{ dbname }}</option>                                {% endfor %}                            </select>                        </td>                    </tr>                    <tr>                        <td class="py-2 pr-4">                            <label for="tbname" class="block text-sm font-medium text-gray-700">选择表名:</label>                        </td>                        <td class="py-2">                            <select name="tbname" id="tbname" onchange="updateColumns()"                                class="mt-1 block w-full py-2 px-3 border border-gray-300 bg-white rounded-md shadow-sm focus:outline-none focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500 sm:text-sm">                                <!-- 初始为空，后续动态填充 -->                            </select>                        </td>                    </tr>                    <tr>                        <td class="py-2 pr-4">                            <label for="column_name" class="block text-sm font-medium text-gray-700">选择字段名:</label>                        </td>                        <td class="py-2">                            <select name="column_name" id="column_name"                                class="mt-1 block w-full py-2 px-3 border border-gray-300 bg-white rounded-md shadow-sm focus:outline-none focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500 sm:text-sm">                                <!-- 初始为空，后续动态填充 -->                            </select>                        </td>                    </tr>                    <tr>                        <td class="py-2 pr-4">                            <label for="sample" class="block text-sm font-medium text-gray-700">选择样本图片:</label>                        </td>                        <td class="py-2">                            <input type="file" name="sample" id="sample"                                class="mt-1 block w-full py-2 px-3 border border-gray-300 bg-white rounded-md shadow-sm focus:outline-none focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500 sm:text-sm">                            {% if sample_image %}                            <img src="{{ url_for('uploaded_file', filename=sample_image) }}" alt="样本图片" width="200"                                class="mt-2">                            {% endif %}                        </td>                    </tr>                    <tr>                        <td class="py-2 pr-4">                            <label for="similarity_threshold"                                class="block text-sm font-medium text-gray-700">输入匹配度:</label>                        </td>                        <td class="py-2">                            <input type="number" name="similarity_threshold" id="similarity_threshold" step="0.01"                                value="0.8"                                class="mt-1 block w-full py-2 px-3 border border-gray-300 bg-white rounded-md shadow-sm focus:outline-none focus:ring-blue-500 focus:border-blue-500 sm:text-sm">                        </td>                    </tr>                    <tr>                        <td colspan="2" class="py-4">                            <input type="submit" value="使用图片检索"                                class="bg-blue-500 hover:bg-blue-600 text-white py-2 px-4 rounded-md shadow-md focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-500 focus:ring-opacity-50">                        </td>                    </tr>                </tbody>            </table>        </form>        {% if matching_records %}        <h2 class="text-2xl font-bold mt-8 mb-4">匹配结果:</h2>        <table class="w-full bg-white rounded shadow-md">            <thead>                <tr>                    {% for column in columns %}                    <th class="py-3 px-6 text-left text-sm font-medium text-gray-700 border-b border-gray-200">                        {{ column }}</th>                    {% endfor %}                </tr>            </thead>            <tbody>                {% for record in matching_records %}                <tr>                    {% for value in record %}                    {% set i = loop.index0 %} {# 获取当前循环的索引，从0开始 #}                    {% if columns[i] == column_name %}                    <td class="py-4 px-6 border-b border-gray-200"><img                            src="data:image/jpeg;base64,{{ value }}" alt="图片" width="100"></td>                    {% else %}                    <td class="py-4 px-6 border-b border-gray-200">{{ value }}</td>                    {% endif %}                    {% endfor %}                </tr>                {% endfor %}            </tbody>        </table>        {% endif %}    </div>    <script>        function updateTables() {            var dbname = document.getElementById('dbname').value;            var xhr = new XMLHttpRequest();            xhr.open('GET', `/get_tables?dbname=${dbname}`, true);            xhr.onreadystatechange = function () {                if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) {                    var response = JSON.parse(xhr.responseText);                    var tbnames = response.tbnames;                    var tbnameSelect = document.getElementById('tbname');                    tbnameSelect.innerHTML = '';                    tbnames.forEach(function (tbname) {                        var option = document.createElement('option');                        option.value = tbname;                        option.textContent = tbname;                        tbnameSelect.appendChild(option);                    });                    // 初始化列名选择框                    var columnSelect = document.getElementById('column_name');                    columnSelect.innerHTML = '';                }            };            xhr.send();        }        function updateColumns() {            var dbname = document.getElementById('dbname').value;            var tbname = document.getElementById('tbname').value;            var xhr = new XMLHttpRequest();            xhr.open('GET', `/get_columns?dbname=${dbname}&tbname=${tbname}`, true);            xhr.onreadystatechange = function () {                if (xhr.readyState === 4) {                    if (xhr.status === 200) {                        try {                            var response = JSON.parse(xhr.responseText);                            var column_names = response.column_names;                            var columnSelect = document.getElementById('column_name');                            columnSelect.innerHTML = '';                            column_names.forEach(function (column_name) {                                var option = document.createElement('option');                                option.value = column_name;                                option.textContent = column_name;                                columnSelect.appendChild(option);                            });                        } catch (error) {                            console.error('解析 JSON 失败:', error);                        }                    } else {                        console.error('请求失败，状态码:', xhr.status);                    }                }            };            xhr.send();        }    </script></body></html>    

希望本文能够帮助大家更好地理解和使用GBase 8a数据库的图片检索功能。如果您想进一步了解和体验GBase数据库，请随时联系我们或访问GBase社区（www.gbase.cn）。