vemcache

Vemcache

Vemcache هي قاعدة بيانات متجه في الذاكرة.

يمكن اعتبار Vemcache كمكافئ Redis لقواعد بيانات المتجهات.

ابدء

المتطلبات الأساسية

• Docker: لتشغيل Vemcache باستخدام Docker ، تحتاج إلى تثبيت Docker على نظامك. يمكنك تثبيت Docker باتباع التعليمات على موقع Docker.
• Rust: لبناء وتشغيل Vemcache ، تحتاج إلى تثبيت الصدأ والشحن على نظامك. يمكنك تثبيتها باستخدام Rustup.

بناء vemcache

باستخدام Docker

1. اسحب صورة Vemcache من DockerHub

docker pull faizchishtie/vemcache

2. قم بتشغيل الصورة

docker run --rm -it -p 7070:7070 faizchishtie/vemcache:latest

باستخدام Docker-Cormse

أضف ما يلي إلى docker-compose.yml

 version: "3.7"

services:
  vemcache:
    image: faizchishtie/vemcache:latest
    ports:
      - "7070:7070"
    environment:
      - VEMCACHE_HOST=0.0.0.0
      - VEMCACHE_PORT=7070
      - VEMCACHE_SECRET=mysecret

محليا

1. استنساخ مستودع Vemcache:

git clone https://github.com/faizchishtie/vemcache.git
cd vemcache

2. بناء vemcache:

make build

3. تشغيل Vemcache

make run

باستخدام vemcache

اتصل بـ Vemcache مع عميل TCP مثل telnet أو nc .

استخدم telnet للاتصال بـ Vemcache

telnet 0.0.0.0 7070

أو استخدم nc

nc 0.0.0.0 7070

بمجرد الاتصال ، يمكنك التفاعل مع خادم Vemcache عن طريق إرسال الأوامر.

المتجهات المدور

لإدراج ناقل في قاعدة البيانات ، استخدم الأمر insert متبوعًا بقيم المتجه:

insert 0.5 0.7 0.2

لإدراج متجه مع مفتاح محدد ، استخدم الأمر named_insert متبوعًا بقيم المفتاح والمتجه:

named_insert my_vector 0.5 0.7 0.2

استرداد المتجهات

لاسترداد متجه من قاعدة البيانات باستخدام مفتاحه ، استخدم الأمر GET متبوعًا بالمفتاح:

get my_vector

إزالة المتجهات

لإزالة ناقل من قاعدة البيانات باستخدام مفتاحه ، استخدم الأمر إزالة متبوعًا بالمفتاح:

remove my_vector

أداء عمليات المتجهات

لحساب تشابه جيب التمام بين متجهين ، استخدم أمر vcosine متبوعًا بمفاتيح المتجهين:

vcosine vector1 vector2

للعثور على أقرب جيران k في المتجه ، استخدم الأمر knn متبوعًا بمفتاح متجه الاستعلام وقيمة k:

knn query_vector 3

لأداء الإضافة الحكيمة لمتجهين ، استخدم أمر VADD متبوعًا بمفاتيح المتجهين:

vadd vector1 vector2

لأداء الطرح الحكيمة لمتجهين ، استخدم أمر VSUB متبوعًا بمفاتيح المتجهين:

vsub vector1 vector2

لتوسيع نطاق المتجه بقيمة القياسية ، استخدم الأمر VSCALE متبوعًا بمفتاح المتجه وقيمة العددية:

vscale vector1 2.0

إلقاء قاعدة البيانات

لتفريغ قاعدة البيانات إلى ملف JSON ، استخدم الأمر DUMP متبوعًا بالمسار إلى الملف:

dump vemcache.json

إغلاق الاتصال

للخروج من العميل ، اضغط على CTRL+C أو اكتب QUIT (إذا كنت تستخدم telnet).

هذا يختتم الاستخدام الأساسي لـ Vemcache لعمليات المتجهات. للحصول على المزيد من العمليات المتقدمة والتفسيرات التفصيلية لكل أمر ، راجع وثائق VemCache.

مثال جلسة

 # User connects to Vemcache using telnet
$ telnet 0.0.0.0 7070
Trying 0.0.0.0...
Connected to 0.0.0.0.
Escape character is ' ^] ' .

# User inserts a vector with the key "vector_a"
named_insert vector_a 0.5 0.7 0.2
OK

# User inserts another vector with the key "vector_b"
named_insert vector_b 0.1 0.9 0.4
OK

# User retrieves the vector with the key "vector_a"
get vector_a
[0.5, 0.7, 0.2]

# User calculates the cosine similarity between "vector_a" and "vector_b"
vcosine vector_a vector_b
Cosine Similarity: 0.8693

# User finds the nearest neighbor of "vector_a" (k=2)
knn vector_a 2
ID: vector_a, Vector: [0.5, 0.7, 0.2]
ID: vector_b, Vector: [0.1, 0.9, 0.4]

# User performs element-wise addition of "vector_a" and "vector_b"
vadd vector_a vector_b
[0.6, 1.6, 0.6]

# User scales "vector_a" by a factor of 2
vscale vector_a 2.0
[1.0, 1.4, 0.4]

# User removes "vector_a" from the database
remove vector_a
OK

# User attempts to retrieve "vector_a" again (expecting an error)
get vector_a
null

# Dump vemcache db
dump vemcache.json
Database dump successful: vemcache.json

# User exits the session
quit
Connection closed by foreign host.