向量数据库
向量数据库
向量数据库是一种针对向量数据(包括特征向量、嵌入向量等)进行高效存储、检索和查询的数据库。它专门针对大规模向量数据的处理需求,适用于各种涉及向量相似度比较、搜索和聚类等场景。以下是向量数据库的主要特点和功能:高效存储和检索:能够高效地存储和管理大规模向量数据,以便快速检索和访问。向量索引:利用各种向量索引技术,如倒排索引、哈希索引、树结构索引等,加速向量相似度...(more)
向量数据库是一种针对向量数据(包括特征向量、嵌入向量等)进行高效存储、检索和查询的数据库。它专门针对大规模向量数据的处理需求,适用于各种涉及向量相似度比较、搜索和聚类等场景。以下是向量数据库的主要特点和功能:高效存储和检索:能够高效地存储和管理大规模向量数据,以便快速检索和访问。向量索引:利用各种向量索引技术,如倒排索引、哈希索引、树结构索引等,加速向量相似度计算和检索过程。相似度搜索:支持基于向量相似度的搜索,能够快速找到与给定向量最相似的向量数据。维度灵活性:能够处理高维度的向量数据,支持各种不同维度的向量特征。实时性:提供实时查询和检索能力,能够在较短的时间内返回查询结果。支持向量聚类和分析:除了检索功能,有些向量数据库还提供向量聚类、降维和分析等功能,以支持更广泛的数据分析需求。可扩展性和并行处理:具备良好的扩展性,能够处理大规模数据集,并支持并行计算以提高处理速度。数据安全和保护:对敏感向量数据进行安全存储和访问控制,确保数据的安全性和隐私性。向量数据库通常用于各种领域,如图像识别、推荐系统、自然语言处理等,其中涉及大量向量数据的存储和查询。这种数据库类型能够有效地处理向量数据,加速相似度搜索和相关任务的计算,有助于提高各种应用程序的性能和效率。

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软件开发云计算·2020-12-25
lzj7618937 · cib 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
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这个具体还是看应用场景,只是简单的主从、哨兵、集群都行。看你数据的重要性和应用场景。选择适合的架构才是好架构。
银行Redis·2020-04-08
youki2008 · DDT 擅长领域:服务器, 云计算, 数据库
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主要有以下几个思路:1. 增大内存,数据缓存在内存中2. 分布式部署3. 异步同步数据
应用场景·2020-12-11
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hbase·2020-12-15
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Redis·2020-11-25
yuansuiyun · LL 擅长领域:数据库, 数据库系统改造, 关系型数据库
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django·2020-10-19
bijingrui · 卡中心 擅长领域:系统运维, 数据库, 向量数据库
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前言repoll目前还在功能开发阶段repoll是使用django编写的redis一站式运维管理平台,为Redis标准化运维而生。目前支持Standalone、Sentinel以及Cluster的自动部署、提供服务器资源池管理、监控、运维功能,减少运维成本和误操作,提高机器的利用率,提供灵活的伸缩性。传送门:Git...(more)
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能源采矿Redis·2020-04-08
zhuqibs · Adidas 擅长领域:云计算, 服务器, 存储
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长篇大论就不写了,就写几点(1)传统关系型用sql,nosql不用sql(2)传统关系型数据在表中,nosql基本非结构化(3)传统关系型结构修改用sql,nosql结构修改不用sqlredis用于缓存类的数据存储,通常用于记录大量重复的操作,比如点击率,事物性不强pg用于记录交易型事物,事物性强...
Nginx·2020-06-29
dream_653 · ***** 擅长领域:云计算, 服务器, 容器云
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ngx_lua_waf是一个高性能的轻量级web应用防火墙,基于lua-nginx-module它具有以下功能:防止sql注入,本地包含,部分溢出,fuzzing测试,xss,SSRF等web攻击防止svn/备份之类文件泄漏防止ApacheBench之类压力测试工具的攻击屏蔽常见的扫描黑客工具,扫描器屏蔽异常的网络请求屏蔽图片附...(more)
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Redis·2020-05-13
匿名用户
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向量数据库是一种针对向量数据(包括特征向量、嵌入向量等)进行高效存储、检索和查询的数据库。它专门针对大规模向量数据的处理需求,适用于各种涉及向量相似度比较、搜索和聚类等场景。以下是向量数据库的主要特点和功能:高效存储和检索:能够高效地存储和管理大规模向量数据,以便快速检索和访问。向量索引:利用各种向量索引技术,如倒排索引、哈希索引、树结构索引等,加速向量相似度...(more)
向量数据库是一种针对向量数据(包括特征向量、嵌入向量等)进行高效存储、检索和查询的数据库。它专门针对大规模向量数据的处理需求,适用于各种涉及向量相似度比较、搜索和聚类等场景。以下是向量数据库的主要特点和功能:高效存储和检索:能够高效地存储和管理大规模向量数据,以便快速检索和访问。向量索引:利用各种向量索引技术,如倒排索引、哈希索引、树结构索引等,加速向量相似度计算和检索过程。相似度搜索:支持基于向量相似度的搜索,能够快速找到与给定向量最相似的向量数据。维度灵活性:能够处理高维度的向量数据,支持各种不同维度的向量特征。实时性:提供实时查询和检索能力,能够在较短的时间内返回查询结果。支持向量聚类和分析:除了检索功能,有些向量数据库还提供向量聚类、降维和分析等功能,以支持更广泛的数据分析需求。可扩展性和并行处理:具备良好的扩展性,能够处理大规模数据集,并支持并行计算以提高处理速度。数据安全和保护:对敏感向量数据进行安全存储和访问控制,确保数据的安全性和隐私性。向量数据库通常用于各种领域,如图像识别、推荐系统、自然语言处理等,其中涉及大量向量数据的存储和查询。这种数据库类型能够有效地处理向量数据,加速相似度搜索和相关任务的计算,有助于提高各种应用程序的性能和效率。
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