Error creando índice tipo VECTOR en Oracle AI Database 26ai- ORA-51962: The vector memory area is out of space for the current container

Estas trabajando con campos tipo vector en Oracle AI Database 26ai y deseas crear un índice de tipo vectorial y recibes un ORA-51962. Qué debes hacer. ?

Primero que todo, un índice vectorial es una estructura de datos especializada que permite localizar rápidamente los vectores más similares a un vector de consulta dentro de un espacio multidimensional, evitando tener que comparar el vector buscado contra todos los vectores almacenados.

En Oracle AI Database 26ai, los índices vectoriales están diseñados para acelerar operaciones de Nearest Neighbor Search (NNS) utilizadas en sistemas de búsqueda semántica, RAG (Retrieval-Augmented Generation), recomendación de contenido, detección de similitud y aplicaciones de inteligencia artificial.

ORA-51962 significa que el Vector Pool del contenedor actual no tiene espacio libre suficiente o que el parámetro que controla esta estructura a nivel del SGA no ha sido configurado.

Oracle AI Database 26ai, no configura valores de facto para el parámetro VECTOR_MEMORY_SIZE. El valor de facto del parámetro es 0.

El error puede dar, ya sea porque el parámetro esta con valor 0 o bien, que el espacio en el "Pool", ha sido agotado.

Una consulta a la vista dinámica de la base de datos v$vector_index, te permite validar como se esta utilizando el espacio del VECTOR POOL.

Puedes también utilizar la siguiente consulta para obtener un mejor detalle de ocupación en MBytes.

SET LINESIZE 220

SET PAGESIZE 100

COLUMN owner              FORMAT A20

COLUMN index_name         FORMAT A35

COLUMN partition_name     FORMAT A25

COLUMN index_organization FORMAT A30

COLUMN distance_type      FORMAT A15

COLUMN allocated_mb       FORMAT 999,999,990.00

COLUMN used_mb            FORMAT 999,999,990.00

COLUMN pct_used           FORMAT 990.00

COLUMN pct_free           FORMAT 990.00

SELECT owner,

       index_name,

       index_organization,

       distance_type,

       index_dimensions,

       num_vectors,

       ROUND(allocated_bytes / 1024 / 1024, 2) AS allocated_mb,

       ROUND(used_bytes      / 1024 / 1024, 2) AS used_mb,

       ROUND((used_bytes / NULLIF(allocated_bytes, 0)) * 100, 2) AS pct_used,

       ROUND((1 - (used_bytes / NULLIF(allocated_bytes, 0))) * 100, 2) AS pct_free,

       index_used_count,

       con_id

FROM   v$vector_index

ORDER  BY pct_used DESC NULLS LAST;

Puedes obtener una versión más resumida de la ocupación de los índices con la siguiente consulta.

SELECT owner,

       index_name,

       SUM(num_vectors) AS total_vectors,

       ROUND(SUM(allocated_bytes) / 1024 / 1024, 2) AS allocated_mb,

       ROUND(SUM(used_bytes)      / 1024 / 1024, 2) AS used_mb,

       ROUND((SUM(used_bytes) / NULLIF(SUM(allocated_bytes), 0)) * 100, 2) AS pct_used

FROM   v$vector_index

GROUP  BY owner, index_name

ORDER  BY pct_used DESC;

Si la situación es que el parámetro no ha sido configurado, debes seguir los siguientes pasos.

Te mostraré como hacer la configuración del parámetro y como luego se puede crear el índice sin inconvenientes.

Detalle importante, el parámetro no es dinámico, por tanto, vas a necesitar reiniciar el contenedor de base de datos.

SQL*Plus: Release 23.26.1.0.0 - Production on Sat Jun 6 22:44:12 2026
Version 23.26.1.0.0

Copyright (c) 1982, 2025, Oracle.  All rights reserved.

Last Successful login time: Sat Jun 06 2026 21:41:10 +00:00

Connected to:
Oracle AI Database 26ai Enterprise Edition Release 23.26.1.0.0 - Production
Version 23.26.1.0.0

SQL> CREATE VECTOR INDEX IDX_CHUNKS_EMBEDDING_HNSW
ON documentos_pdf (EMBEDDING)
ORGANIZATION INMEMORY NEIGHBOR GRAPH
DISTANCE COSINE
WITH TARGET ACCURACY 95
PARAMETERS (
  TYPE HNSW,
  NEIGHBORS 32,
  EFCONSTRUCTION 500
);

ON documentos_pdf (EMBEDDING)
   *
ERROR at line 2:
ORA-51962: The vector memory area is out of space for the current container.
Help: https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-51962/

SQL> connect / as sysdba
Connected.
SQL> show user
USER is "SYS"
SQL> SHOW PARAMETER vector_memory_size;

NAME                                 TYPE        VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
vector_memory_size                   big integer 0

SQL> alter system set vector_memory_size=1g scope=both;
alter system set vector_memory_size=1g scope=both
*
ERROR at line 1:
ORA-02097: parameter cannot be modified because specified value is invalid
ORA-51950: The Oracle Database Vector Memory size cannot be increased.
Help: https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-02097/


SQL> alter system set vector_memory_size=1g scope=spfile;

System altered.

SQL> shutdown immediate
Database closed.
Database dismounted.
ORACLE instance shut down.

SQL> startup
ORACLE instance started.

Total System Global Area 1.5717E+10 bytes
Fixed Size                  5027392 bytes
Variable Size            1979711488 bytes
Database Buffers         1.2650E+10 bytes
Redo Buffers                8855552 bytes
Vector Memory Area       1073741824 bytes
Database mounted.
Database opened.

SQL> SHOW PARAMETER vector_memory_size;

NAME                                 TYPE        VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
vector_memory_size                   big integer 1G
SQL> connect sh/sh@pdb1
Connected

SQL> CREATE VECTOR INDEX IDX_CHUNKS_EMBEDDING_HNSW
ON documentos_pdf (EMBEDDING)
ORGANIZATION INMEMORY NEIGHBOR GRAPH
DISTANCE COSINE
WITH TARGET ACCURACY 95
PARAMETERS (
  TYPE HNSW,
  NEIGHBORS 32,
  EFCONSTRUCTION 500
);

Index created.

Para que sirve este índice.?
índice vectorial HNSW sobre la columna EMBEDDING de la tabla DOCUMENTOS_PDF 
para acelerar búsquedas de similitud semántica en Oracle AI Database 26ai.
Veámosla línea por línea:
CREATE VECTOR INDEX IDX_CHUNKS_EMBEDDING_HNSW
ON documentos_pdf (EMBEDDING)
Crea un índice llamado IDX_CHUNKS_EMBEDDING_HNSW.

El índice se construye sobre la columna EMBEDDING.

Dicha columna contiene vectores generados por un modelo de embeddings 
(texto, imágenes, audio, etc.).

Ejemplo:
[0.125, -0.234, 0.567, ...]
Cada vector representa el significado semántico de un chunk de documento.
ORGANIZATION INMEMORY NEIGHBOR GRAPH
Indica que Oracle utilizará una estructura de datos optimizada para búsquedas 
ANN (Approximate Nearest Neighbor).
En lugar de comparar el vector de búsqueda contra todos los registros de la tabla:
Vector Consulta
      |
      v
Comparar contra 10 millones de vectores

Oracle construye un grafo donde cada vector conoce a sus vecinos más cercanos:
      A
    / | \
   B  C  D
   |\/ \|
   E----F
La búsqueda "navega" por el grafo hasta encontrar los vectores más similares.
Beneficio:
Mucho más rápido.

Menor uso de CPU.

Escalable a millones de embeddings.

DISTANCE COSINE
Define la métrica de similitud.
Oracle calculará: Cosine Similarity entre el vector buscado y los vectores almacenados.
Matemáticamente:
A · B
-------
|A||B|
Valores:
Resultado
Interpretación
1
Idénticos
0.9
Muy similares
0.5
Relación moderada
0
Sin relación
Para RAG y documentos generalmente es la opción más utilizada.
Ejemplo:
Consulta:"¿Qué es Oracle RAC?"
Aunque el documento diga:"Real Application Clusters permite..."
los embeddings tendrán direcciones parecidas y la distancia coseno será pequeña.
WITH TARGET ACCURACY 95
Oracle intentará devolver aproximadamente el 95% de los vecinos que encontraría 
una búsqueda exacta.
Existe un compromiso entre:
Exactitud
Velocidad
100%
Más lenta
95%
Muy rápida
90%
Más rápida
80%
Extremadamente rápida
En RAG normalmente:
90 - 95 %
es un excelente equilibrio.
PARAMETERS
TYPE HNSW
Utiliza el algoritmo:Hierarchical Navigable Small World
Actualmente es uno de los algoritmos ANN más utilizados en sistemas vectoriales modernos.
También es usado en motores como:
FAISS

Milvus

Qdrant

OpenSearch

NEIGHBORS 32
También conocido como parámetro M en HNSW.
Indica cuántas conexiones tendrá cada nodo del grafo.
Visualmente:
Vector A
   |
   +----32 vecinos
Mayor valor: NEIGHBORS 64
Más memoria.

Índice más grande.

Mejor calidad de búsqueda.

Menor valor:NEIGHBORS 16
Menor tamaño.

Menor precisión.

Valor 32 suele ser una configuración equilibrada.
EFCONSTRUCTION 500
EFCONSTRUCTION 500
Controla la calidad durante la construcción del índice.
Cuando Oracle inserta cada vector:
Nuevo Vector
      |
      v
Busca 500 candidatos
      |
      v
Escoge los mejores vecinos
Valores típicos:
Valor
Calidad
100
Básica
200
Buena
500
Muy buena
1000
Excelente
Con:EFCONSTRUCTION 500
Oracle dedica más trabajo al construir el índice para obtener mejores 
resultados posteriormente.
Impacto:
Creación más lenta.

Índice de mayor calidad.

Búsquedas más precisas.