分区键特性 什么是分区键 在分布式数据库中,一张表可能会被划分为多个分区或者分片,实现分布式扩展。在VectorDB中,也支持表的分区机制,目前支持基于哈希算法的分区机制。分区键(Partition Key)就是用来确定一行归属于哪个分区的关键所在。当写入一条新的行时,代理节点根据分区键的取值来计算出一个哈希值,然后将哈希值对总的分区数量求模,从而得到该行数据的目标分区。
服务不可用分钟数: 在某一分钟内,用户所有试图与指定的向量数据库 VectorDB 实例建立连接的连续尝试均失败,则视为该分钟内该向量数据库 VectorDB 实例服务不可用。 在一个服务周期内向量数据库 VectorDB 实例不可用分钟数之和即服务不可用分钟数。
产品特性 弹性扩容 云数据库 FusionDB 可根据用户需要,对节点进行弹性扩容,提升整体分析能力,应对业务以及数据增长等场景。通过增加节点可以线性提高系统的存储和计算能力。 高性能 云数据库 FusionDB 基于分布式大规模并行处理MPP框架,支持行列混合存储以及压缩存储,业务可按照需求选择最佳存储方案。结合高并发加载、计算能力,提供高性能处理能力。
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。
向量数据库 VectorDB 向量数据库 VectorDB包含4种监控对象类型,分别是:集群监控(Cluster)、数据节点监控(DataNode)、代理节点监控(Proxy)、单机监控(Standalone),各个类型包含的监控指标列表如下: 集群监控(Cluster) 指标英文名称(Metric name) 指标中文名称 单位 维度 DeleteCountPerSecond Delete每秒请求
百度向量数据库 VectorDB支持多种索引类型和相似度算法,不仅能配合大模型打造专业知识库,还可以应用于图片搜索,音乐推荐,文本分类等领域。本课程,我们主要基于百度向量数据库 VectorDB展开实践,向大家介绍向量数据库的使用方法及意义。 以下是课程学习指南,方便您通过以下链路完成课程学习和有奖任务。
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写入向量数据库(Writing to Vector Database) 将生成的嵌入向量存储在一个向量数据库中。 数据库支持高效的相似度搜索操作。 查询生成(Query Generation) 用户提出一个问题或输入一个提示。 RAG模型根据输入生成一个或多个相关的查询。 文档检索(Document Retrieval) 使用生成的查询在向量数据库中检索相关文档。
介绍怎么使用SDK访问实例 去学习 0 8 向量数据库VectorDB配置变更 向量数据库产品操作的配置变更 去学习 0 9 向量数据库VectorDB安全设置 向量数据库产品操作的安全设置 去学习 第二章 向量数据库周边生态 0 1 向量数据库Mochow命令行页面 介绍Mochow命令行页面 去学习 0 2 向量数据库Database操作 客户端Database操作数据库 去学习 0 3 向量数据库
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