統一搜尋與分析
透過單一資料庫引擎,針對分析資料執行全文、模糊、地理空間、向量與混合搜尋。
SereneDB 是用於在相同資料上執行搜尋與分析工作負載的搜尋型 OLAP 資料庫。它將全文、模糊、地理空間、向量與混合搜尋,結合欄式儲存和 SQL 執行,為團隊提供單一引擎,處理原本可能需要分別使用搜尋、向量與分析系統的工作流程。
此產品使用 PostgreSQL wire protocol 並以單一執行檔提供,因此可以透過 Linux 安裝程式或 Docker 啟動,並使用 psql 或其他 PostgreSQL 相容用戶端存取。其文件所述的工作流程也能讀取遠端 Parquet、CSV 和 JSON 資料,從 SQL 產生嵌入,並在單一查詢中套用搜尋條件、語意排名與彙總。
透過單一資料庫引擎,針對分析資料執行全文、模糊、地理空間、向量與混合搜尋。
使用 SQL 執行聯結、聯集、彙總與大型分析查詢,並透過 Velox 提供向量化執行。
在混合儲存設計中結合搜尋索引、欄式儲存、遠端資料表,以及由 RocksDB 支援的持久化更新。
建立結合文字分析與 IVF 向量索引的倒排索引,接著使用 @@、BM25 和向量距離等運算子與排名方法。
使用 ai_embed 從 SQL 產生嵌入,並設定 OpenAI 相容的提供者(包括本機 Ollama 端點),無需獨立的向量服務。
直接從物件儲存、HTTP 或 Hugging Face Hub 讀取 Parquet、CSV 和 JSON,並在 S3 或磁碟上的外部檔案建立索引,以支援零 ETL 搜尋工作流程。
建立即需關鍵字比對、語意排名及結構化篩選或彙總的應用程式,無需同步搜尋叢集、向量儲存與資料倉儲。
載入型錄、文件集合或其他遠端資料集,在 SQL 中產生嵌入,並針對同一資料表支援詞彙與語意檢索。
查詢物件儲存或外部檔案中的 Parquet、CSV 或 JSON,接著套用搜尋索引與分析查詢,無需傳統的批次匯入步驟。
針對由文字或向量搜尋條件選出的記錄執行儀表板或探索性 SQL 查詢,例如依類別分組相符文件或計算平均值。
使用單一執行檔發行版本與熟悉的 PostgreSQL 用戶端,在本機或容器中製作搜尋分析服務的原型或進行評估。
SereneDB 以單一執行檔形式發行。快速入門文件提供 Linux 安裝程式指令、Docker 映像範例,以及直接下載與 GitHub 發行版本的連結。範例 Docker 執行指令會發布 7890 連接埠。
可以。SereneDB 使用 PostgreSQL wire protocol 並支援 SQL,因此使用者可以透過 psql 或其他 PostgreSQL 相容用戶端連線。快速入門範例會連線至 localhost 的 7890 連接埠;在該範例中,預設不需要憑證。
SereneDB 可以從物件儲存、HTTP 與 Hugging Face Hub 讀取 Parquet、CSV 和 JSON。文件也說明如何直接在 S3 或磁碟上的外部檔案建立索引,讓這些資料來源無需獨立的匯入流程即可支援搜尋。
文件所述的工作流程會在相同資料上進行全文搜尋、向量搜尋、語意排名與 SQL 分析。使用者可以透過 SQL 搭配 OpenAI 相容端點(包括本機 Ollama 伺服器)使用 ai_embed 產生嵌入,之後透過倒排索引支援詞彙與向量查詢。
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