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论文Lance：为机器学习优化的现代列式数据格式
Lance是一种专为机器学习工作流和数据集优化的现代列式数据格式。它具有多项独特的特性和优势,使其成为构建搜索引擎、特征存储、大规模ML训练以及存储和查询复杂嵌套数据的理想选择。
主要特性
Lance提供了以下关键功能:
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高性能随机访问: 与Parquet相比,Lance的随机访问速度提高了100倍,同时不牺牲扫描性能。这对于需要频繁随机访问数据的ML工作流非常有利。
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向量搜索: Lance内置了向量索引,可以在毫秒级内找到最近邻,并支持将OLAP查询与向量搜索结合。这使得Lance非常适合构建搜索引擎和特征存储。
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零拷贝自动版本控制: Lance可以无需额外基础设施就能管理数据的不同版本。这简化了数据版本管理的复杂性。
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广泛的生态系统集成: Lance与Apache Arrow、Pandas、Polars、DuckDB等流行的数据处理工具兼容,并且正在添加更多集成。这使得Lance可以无缝融入现有的数据处理管道。
快速上手
使用Lance非常简单。用户只需通过pip安装pylance包即可开始使用。Lance提供了简单的API来转换、读取和处理数据。
例如,用户可以轻松地将Parquet数据转换为Lance格式:
import lance
import pyarrow as pa
parquet_dataset = pa.dataset.dataset("data.parquet", format='parquet')
lance.write_dataset(parquet_dataset, "data.lance")
读取Lance数据同样简单:
dataset = lance.dataset("data.lance")
Lance还支持与Pandas和DuckDB等工具的无缝集成,方便用户使用熟悉的工具处理数据。
向量搜索能力
Lance的一个突出特性是其内置的向量搜索功能。用户可以轻松地为向量列创建索引,并执行高效的最近邻搜索。这使得Lance成为构建向量数据库和相似性搜索应用的理想选择。
性能优势
Lance在多个方面展现出显著的性能优势:
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在向量搜索方面,Lance能够在毫秒级内完成百万规模向量的近似最近邻搜索。
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与Parquet相比,Lance在随机访问性能上有100倍的提升,同时保持了优秀的扫描性能。
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对于包含图像和元数据的数据集,Lance在分析查询和批量随机访问方面都显著优于原始文件和Parquet格式。
独特设计
Lance的设计考虑了机器学习开发周期的各个阶段,包括数据收集、探索、分析、特征工程、训练、评估和部署。它旨在成为一种多功能的数据格式,可以在整个ML开发周期中使用,减少数据转换和数据孤岛的问题。
社区和应用
Lance已经在多个生产环境中得到应用,包括:
- LanceDB: 一个基于Lance的无服务器、低延迟向量数据库
- 自动驾驶汽车公司: 用于大规模存储、检索和处理多模态数据
- 电子商务公司: 用于十亿级别的向量个性化搜索
结语
Lance作为一种新兴的数据格式,正在快速发展并获得越来越多的关注。它的设计理念和性能优势使其成为机器学习和数据密集型应用的有力工具。随着更多的功能和集成的加入,Lance有望在数据处理和机器学习领域发挥越来越重要的作用。
