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Dingodb

DingoDB ist eine von DataCanvas entworfene und entwickelte und von DataCanvas entwickelte, verteilte multimodale Vektor-Datenbank. Es integriert mehrere Funktionen wie Online -starke Konsistenz, relationale Semantik und Vektorsemantik und macht es zu einem einzigartigen multimodalen Datenbankprodukt. Darüber hinaus verfügt Dingodb über eine hervorragende horizontale Skalierbarkeits- und Skalierungsfähigkeiten und erfüllt die hohe Verfügbarkeitsanforderungen auf Unternehmensebene leicht. Gleichzeitig unterstützt es mehrere Sprachschnittstellen und ist mit dem MySQL -Protokoll vollständig kompatibel, wodurch Benutzer eine hohe Flexibilität und Bequemlichkeit bieten. Dingodb zeigt umfassende und herausragende Vorteile hinsichtlich Funktionen, Leistung und Benutzerfreundlichkeit und bringt den Benutzern eine beispiellose Datenverwaltungserfahrung.

Schlüsselmerkmale

1. umfassende Zugriffsoberfläche

DINGODB bietet umfassende Zugriffsoberflächen und unterstützt verschiedene flexible Zugangsmodi wie SQL, SDK und API, um den Anforderungen verschiedener Entwickler zu erfüllen. Darüber hinaus werden Tabellen und Vektor als erstklassige Bürgerdatenmodelle eingeführt, wodurch Benutzer effiziente und leistungsstarke Datenverarbeitungsfunktionen bereitgestellt werden.

2. In den Daten ausgebaute Daten hohe Verfügbarkeit

DINGODB bietet voll funktionsfähige und hoch verfügbare integrierte Konfigurationen, ohne dass externe Komponenten bereitgestellt werden müssen, wodurch die Bereitungs- und Betriebs- und Wartungskosten der Benutzer erheblich reduziert und die Effizienz des Systembetriebs und der Wartung erheblich verbessert werden kann.

3. Vollständige automatische elastische Daten Sharding

DINGODB unterstützt die dynamische Konfiguration der Datenschardgröße, die automatische Aufteilung und Verschmelzung, die Realisierung effizienter und freundlicher Strategien zur Allokation von Ressourcen und leicht auf verschiedene Anforderungen an die Geschäftsausdehnung.

4.Calar-Vektor Hybrid-Abruf

DINGODB unterstützt sowohl traditionelle Datenbanktypen als auch verschiedene Vektor-Indextypen und bietet eine nahtlose Skalar- und Vektor-Hybrid-Abruferfahrung und spiegelt branchenführende Abruffunktionen wider. Darüber hinaus unterstützt es auch die Fusion von Skalaren und Vektoren. Verteilte Transaktionsverarbeitung.

5. Eingebaute Echtzeit-Indexoptimierung

DingoDB kann Skalar- und Vektorindizes in Echtzeit erstellen und den Benutzern eine unbewusste Hintergrund -automatische Indexoptimierung bereitstellen. Gleichzeitig gewährleistet es keine Verzögerungen beim Datenabruf.

Verwandte Projekte über Dingodb

Willkommen bei Dingodb. Die Dokumentation von DingoDB befindet sich auf der Website: https://dingodb.readthedocs.io. Die Hauptprojekte über Dingodb sind wie folgt:

• DINGODB: Eine einheitliche SQL -Engine zum Analysieren und Berechnen sowohl für strukturierte als auch für unstrukturierte Daten.
• DINGO-Store: Ein stark konsistentes verteiltes Speichersystem basierend auf dem RAFT-Protokoll.
• DINGO-Deploy: Das Bereitstellungsprojekt von Rechenknoten und Speicherknoten.

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Dokumente

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Installieren

So installieren und bereitstellen Sie Docker oder Ansible

Verwendung

So verwenden Sie die Verwendung von Dingodb

Dingodb entwickeln

Wir empfehlen Intellij Idee, die Dingodb -Codebasis zu entwickeln. Die minimalen Anforderungen für eine IDE sind:

• Unterstützung für Java
• Unterstützung für Gradle

So stellen Sie eine Clean Pull -Anfrage durch

• Erstellen Sie eine persönliche Gabel von Dingo auf GitHub.
• Klonen Sie die Gabel auf Ihrer lokalen Maschine. Ihr Remote -Repo auf Github heißt Origin.
• Fügen Sie das ursprüngliche Repository als Fernbedienung hinzu.
• Wenn Sie Ihre Gabel vor einiger Zeit erstellt haben, ziehen Sie unbedingt nach oben in Ihr lokales Repository ein.
• Erstellen Sie eine neue Filiale, an der Sie arbeiten können. Zweig von entwickeln.
• Implementieren/beheben Sie Ihre Funktion und kommentieren Sie Ihren Code.
• Befolgen Sie den Codestil des Google -Code -Stils, einschließlich Eindrückung.
• Wenn das Projekt Tests ausführt!
• Fügen Sie Unit -Tests hinzu, die Ihren neuen Code testen.
• Vermeiden Sie im Allgemeinen die Änderung bestehender Tests, da sie auch sicherstellen, dass die bestehende öffentliche API unverändert ist.
• Fügen Sie die Dokumentation nach Bedarf hinzu oder ändern Sie.
• Kürzen Sie Ihre Commits in einen einzigen Commit mit der interaktiven Rebase von Git.
• Schieben Sie Ihren Zweig auf Ihre Gabel auf Github, den abgelegenen Ursprung.
• Öffnen Sie aus Ihrer Gabel eine Pull -Anfrage in der richtigen Filiale. Zielen Sie auf den Entwicklungszweig des Dingo.
• Sobald die Pull -Anfrage genehmigt und zusammengeführt wurde, können Sie die Änderungen von stromaufwärts zu Ihrem örtlichen Repo ziehen und Ihren Zweig löschen.
• Last but not least: Schreiben Sie immer Ihre Commit -Nachrichten in der vorliegenden Zeitform. Ihre Commit -Nachricht sollte beschreiben, was der Commit, wenn er angewendet wird, dem Code ausführt - nicht was Sie dem Code angetan haben.

Intellij Idee

Die Intellij -IDE unterstützt Java und Absolventen aus der Schachtel. Laden Sie es auf der Intellij Idea -Website herunter.

Besonderer Dank

Datacanvas

Dingodb wird von DataCanvas gesponsert, einer neuen Plattform, um Datenwissenschaft und Datenprozess in Echtzeit durchzuführen.

Java Profiler -Tools: YourKit

Ich kann YourKit Java Profiler nur für jede kritische vorformliche Anwendung empfehlen.

Schauen Sie sich es unter https://www.yourkit.com/ an

Dingodb ist ein Open-Source-Projekt, das in Apache-Lizenzversion 2.0 lizenziert ist und alle Feedback der Community begrüßen. Für Unterstützung oder Vorschläge kontaktieren Sie uns bitte.

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