DingoDB: 强一致性多模态向量数据库

DingoDB简介

DingoDB是由DataCanvas公司设计和开发的开源分布式多模态向量数据库。它集成了在线强一致性、关系语义和向量语义等多种特性,是一款独特的多模态数据库产品。DingoDB具有出色的水平可扩展性和扩展能力,可以轻松满足企业级高可用性需求。同时,它支持多种语言接口,并且完全兼容MySQL协议,为用户提供了高度的灵活性和便利性。

DingoDB在功能、性能和易用性方面展现出全面而出色的优势,为用户带来前所未有的数据管理体验。它的主要特点包括:

1. 全面的访问接口:支持SQL、SDK和API等多种灵活的访问方式。

2. 内置数据高可用性:提供全功能的高可用内置配置,无需部署任何外部组件。

3. 全自动弹性数据分片:支持动态配置数据分片大小,自动拆分和合并。

4. 标量-向量混合检索:支持传统数据库索引类型和各种向量索引类型。

5. 内置实时索引优化:可以实时构建标量和向量索引,提供无感知的后台自动索引优化。

DingoDB的架构

DingoDB采用分层架构设计,主要包括以下几个层次:

1. 接入层:提供SQL、SDK和API等多种访问接口。

2. 计算层:负责解析SQL,生成和优化执行计划。

3. 存储层:基于Raft协议实现的分布式存储系统Dingo-Store。

4. 管理层:负责集群管理、资源调度等功能。

DingoDB的核心功能

1. 多模态数据管理

DingoDB支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理。可以存储和查询表格数据、JSON文档、向量等多种类型的数据。

2. 向量检索

DingoDB内置多种向量索引,如HNSW、IVF等,支持高效的向量相似度检索。同时支持向量与标量的混合检索。

3. 分布式事务

基于Percolator模型实现了分布式事务,保证了数据的一致性。

4. SQL接口

DingoDB提供了与MySQL兼容的SQL接口,可以像使用传统关系数据库一样使用DingoDB。

5. 弹性伸缩

支持在线动态扩缩容,可以轻松应对业务增长。

DingoDB的应用场景

1. AI应用:可以作为向量数据库支持各种AI应用,如推荐系统、图像检索等。

2. 实时分析:支持结构化和非结构化数据的实时分析。

3. 知识图谱:可以存储和查询复杂的图结构数据。

4. 时序数据:支持高效的时间序列数据存储和分析。

5. 物联网:可以处理海量的IoT设备数据。

如何开始使用DingoDB

1. 安装部署

DingoDB支持Docker和Ansible两种部署方式:

• Docker单机部署
• Ansible集群部署

2. 使用教程

详细的使用教程可以参考DingoDB使用指南。

3. API文档

DingoDB提供了Java、Python等多种语言的SDK,详细API文档请参考DingoDB API文档。

参与DingoDB开发

DingoDB是一个开源项目,欢迎社区贡献。如果您想参与DingoDB的开发,可以参考以下步骤:

1. 在GitHub上fork DingoDB项目
2. 克隆到本地开发环境
3. 创建新的分支进行开发
4. 提交Pull Request

详细的贡献指南请参考DingoDB贡献指南。

总结

DingoDB作为一款新兴的开源分布式多模态向量数据库,为企业级应用提供了强大的数据管理能力。它结合了传统关系数据库和新兴向量数据库的优点,可以满足AI时代下复杂多样的数据处理需求。无论您是数据科学家、AI工程师还是数据库管理员,DingoDB都值得一试。

欢迎访问DingoDB官网了解更多信息,或加入我们的GitHub社区参与讨论和贡献。让我们一起推动分布式数据库技术的发展,为AI和大数据应用提供更好的基础设施支持!