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关系数据库系统向量功能实现教程

本教程详细讲解如何为关系数据库系统增加向量功能,涵盖C++和Rust两个版本。在C++版中,基于CMU-DB的BusTub实现pgvector功能,包括向量存储、向量表达式和向量索引。在Rust版中,基于RisingLight实现类似功能。加入Discord社区与其他学习者交流,使用MIT许可的BusTub向量数据库入门代码和解决方案,但注意部分文件无法公开。

boxcar - Rust并发追加向量库 支持无锁操作和多线程共享
GithubRust向量多线程并发编程开源项目无锁操作
boxcar是一个为Rust语言开发的并发追加向量库。该库支持并发的get和push操作,采用无锁设计提高性能。它允许多线程安全地共享和操作向量,并提供细粒度锁定功能以修改元素。boxcar适用于多线程数据处理和实时系统等需要高并发性能的场景。
weaviate - 高性能、扩展性强、多模块支持的开源向量数据库
GithubWeaviate向量数据库开源开源项目快速搜索机器学习
Weaviate 是一个云原生的开源向量数据库,采用先进的机器学习模型将文本、图片等数据转化为可搜索的向量。它不仅速度快,还具备高度灵活性,支持在导入数据时进行向量化或上传现成的向量。此外,Weaviate 可通过多种模块与 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等热门服务和模型库集成。其设计从快速原型开发到大规模生产部署均能应对,并具备推荐、摘要和神经搜索等功能。
chatgpt-your-files - 快速创建与文档互动的生产就绪型MVP
Edge FunctionsGithubOpenAISupabasepgvector开源项目文档
chatgpt-your-files开源项目可在两小时内实现带有pgvector的文档交互聊天MVP。此项目具备交互式聊天界面、一键式第三方登录、安全文档存储、灵活的REST API及行级安全功能等特性,并提供工作坊视频、操作指南和样本数据,帮助开发者迅速掌握并实施。
rudis - Rust开发的高性能Redis兼容键值存储系统
GithubRedis兼容RudisRust内存数据库开源项目键值存储
Rudis是Rust语言开发的高性能键值存储系统,复现Redis核心功能。特点包括跨平台兼容、支持多种数据结构、RDB和AOF持久化机制,以及Redis API兼容性。Rudis具有快速处理和即时响应能力,适合对性能、可靠性和安全性有高要求的应用场景。支持Docker部署,便于快速部署和使用。
heavydb - 开源关系型列式数据库引擎 支持CPU和GPU高性能计算
GPU加速GithubHeavyDBSQL大数据处理开源项目数据库引擎
HeavyDB是一款开源的SQL关系型列式数据库引擎,利用CPU和GPU的并行计算能力,可在毫秒级查询数十亿行数据,无需索引或预处理。支持混合CPU/GPU及纯CPU系统,采用多级缓存和即时查询编译技术优化性能。适用于大规模数据分析场景,提供高效的查询处理能力。
pg_replicate - 基于Rust的PostgreSQL数据复制框架
GithubPostgreSQLRustpg_replicate开源项目数据复制数据管道
pg_replicate是一个基于Rust的PostgreSQL数据复制框架。它利用PostgreSQL的逻辑流复制协议,提供数据管道抽象,简化复制过程。支持BigQuery、DuckDB等多种数据接收器,适用于将PostgreSQL数据持续复制到其他系统的场景。该框架抽象了底层细节,为开发者提供高效的数据复制工具。
vearch - 云原生分布式向量数据库,支持高效相似性搜索
GithubVearch云原生分布式数据库向量搜索开源项目相似度搜索
Vearch是一个提供云原生分布式向量数据库的开源项目,专注于实现嵌入向量的高效相似性搜索。支持混合搜索与标量过滤,具备从百万对象中毫秒级别检索的高性能。同时,Vearch还具备复制和弹性扩展的能力。提供的文档资源包括Restful API、OpenAPI和多语言SDK,适用于构建可视化搜索系统和作为AI内存后端。
nucliadb - 专为非结构化数据设计的AI搜索数据库
GithubNLPNucliaDBPython开源项目搜索引擎数据库
NucliaDB是一款专为存储和搜索非结构化数据设计的强大数据库。它支持向量、全文本和图形索引的混合搜索,由Rust和Python编写,能处理大规模数据集并支持多租户系统。通过Nuclia云平台,无需额外的数据提取、丰富和推理操作。其主要功能包括存储文本、文件、向量、标签和注释,进行语义搜索和高效数据导出,支持云端数据提取、资源备份及分布式搜索。
jvector - 高性能向量索引库 支持图索引和大规模搜索
ANNGithubJVector产品量化向量搜索图索引开源项目
JVector是一个基于图的向量索引库,采用DiskANN设计并支持可组合扩展。它实现单层图和非阻塞并发控制,具有线性扩展能力。该库提供两阶段搜索、量化压缩和大于内存的索引构建功能,有效降低内存使用并提升搜索速度。JVector主要用于大规模近似最近邻搜索,为高维向量检索提供高效方案。
polars - 多语言支持的高性能数据分析引擎
DataFrameGithubPolars多语言支持开源项目数据处理高性能
Polars是一个基于Rust开发的高性能数据处理引擎,提供Python、Node.js和R等多语言接口。它采用Apache Arrow列式内存模型,实现惰性/即时执行、多线程和SIMD等技术,高效处理大规模数据。Polars具有强大的表达式API和查询优化能力,支持流式处理超大数据集,在TPC-H基准测试中性能优异。此外,Polars还支持SQL查询和命令行操作,是一款轻量而强大的数据分析工具。
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