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基于向量数据库进行歌曲推荐具有多方面的优势，主要体现在以下几个方面： 高效的数据检索与匹配 快速相似性查询：向量数据库采用高效的向量索引技术，能够迅速计算向量之间的相似性，从而快速找到与给定查询向量相似的歌曲数据。这种能力在处理大规模音乐库时尤为重要，可以大幅提升推荐系统的响应速度和效率。 降低查询时间：相比传统数据库，向量数据库通过优化存储结构和查询算法，能够显著降低查询时间，提升用户体验。

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支持数据库 列出该条规则支持的所有数据库类型。您可以按需选择对哪种数据库类型生效，支持单选和多选。 相关链接 SQL 开发规范一览表

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点击“确定”，系统将根据配置筛选数据并生成图表。可以通过图表右上角在“图”和“表”之间进行切换，具体示例请参看 生成示范数据库图表 。 注意: 若单次查询时间超过50s，系统将自动终止本次查询。

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import Configuration # 用于配置客户端 import config # 导入配置文件，包含身份验证和终端信息 # 导入pymochow模型相关的类和枚举类型 from pymochow.model.schema import Schema, Field, VectorIndex, HNSWParams from pymochow.model.enum import FieldType

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