统一搜索与分析
通过一个数据库引擎,针对分析数据执行全文、模糊、地理空间、向量和混合搜索。
SereneDB 是一款搜索型 OLAP 数据库,可在同一份数据上运行搜索和分析工作负载。它将全文、模糊、地理空间、向量和混合搜索与列式存储及 SQL 执行相结合,为团队提供一个统一引擎,用于处理原本可能需要分别使用搜索、向量和分析系统的工作流。
该产品使用 PostgreSQL wire protocol,并以单二进制形式提供,因此可以通过 Linux 安装程序或 Docker 启动,并使用 psql 或其他兼容 PostgreSQL 的客户端访问。其文档所述工作流还可以读取远程 Parquet、CSV 和 JSON 数据,通过 SQL 生成嵌入,并在一次查询中应用搜索谓词、语义排序和聚合。
通过一个数据库引擎,针对分析数据执行全文、模糊、地理空间、向量和混合搜索。
使用 SQL 执行连接、并集、聚合和大型分析查询,并借助 Velox 进行向量化执行。
在混合存储设计中结合搜索索引、列式存储、远程表,以及由 RocksDB 支持的持久化更新。
创建结合文本分析与 IVF 向量索引的倒排索引,然后使用 @@、BM25 和向量距离等运算符与排序方法。
使用 ai_embed 从 SQL 生成嵌入,并配置兼容 OpenAI 的提供商,包括本地 Ollama 端点,无需单独的向量服务。
直接从对象存储、HTTP 或 Hugging Face Hub 读取 Parquet、CSV 和 JSON,并在 S3 或磁盘上的外部文件建立索引,实现零 ETL 搜索工作流。
构建需要关键词匹配、语义排序以及结构化筛选或聚合的应用,而无需同步搜索集群、向量存储和数据仓库。
加载目录、文档集合或其他远程数据集,在 SQL 中生成嵌入,并针对同一张表支持词法检索和语义检索。
查询对象存储或外部文件中的 Parquet、CSV 或 JSON,然后应用搜索索引和分析查询,无需传统的批量导入步骤。
对由文本或向量搜索谓词选出的记录运行仪表板或探索性 SQL 查询,例如按类别对匹配文档分组或计算平均值。
使用单二进制发行版和熟悉的 PostgreSQL 客户端,在本地或容器中构建搜索分析服务原型或进行评估。
SereneDB 以单二进制形式分发。快速入门文档提供了 Linux 安装命令、Docker 镜像示例,以及直接下载和 GitHub 发布页面的链接。示例 Docker 运行命令会发布 7890 端口。
可以。SereneDB 使用 PostgreSQL wire protocol 并支持 SQL,因此用户可以通过 psql 或其他兼容 PostgreSQL 的客户端连接。快速入门示例连接到 localhost 的 7890 端口;在该示例中,默认无需凭据。
SereneDB 可以从对象存储、HTTP 和 Hugging Face Hub 读取 Parquet、CSV 和 JSON。文档还介绍了如何直接在 S3 或磁盘上的外部文件建立索引,从而无需为这些数据源单独执行导入流程即可支持搜索。
文档所述工作流会在同一份数据上完成全文搜索、向量搜索、语义排序和 SQL 分析。可以在 SQL 中使用兼容 OpenAI 的端点通过 ai_embed 生成嵌入,包括本地 Ollama 服务器,随后通过倒排索引支持词法查询和向量查询。
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