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Dingodb

DINGODB es una base de datos de vectores multimodal distribuida de código abierto diseñada y desarrollada por Datacanvas. Integra múltiples características, como una consistencia en línea, semántica relacional y semántica vectorial, lo que lo convierte en un producto único de base de datos multimodal. Además, DINGODB tiene una excelente escalabilidad horizontal y capacidades de escala, cumpliendo fácilmente con los requisitos de alta disponibilidad de nivel empresarial. Al mismo tiempo, admite múltiples interfaces de idiomas y es totalmente compatible con el protocolo MySQL, proporcionando a los usuarios una alta flexibilidad y conveniencia. DINGODB demuestra ventajas integrales y sobresalientes en términos de funcionalidad, rendimiento y facilidad de uso, lo que brinda a los usuarios una experiencia de gestión de datos sin precedentes.

Características clave

1. Interfaz de acceso integral

DINGODB proporciona interfaces de acceso integrales, que admiten varios modos de acceso flexible como SQL, SDK y API para satisfacer las necesidades de diferentes desarrolladores. Además, introduce la tabla y el vector como modelos de datos ciudadanos de primera clase, proporcionando a los usuarios capacidades de procesamiento de datos eficientes y potentes.

2. Datos construidos Alta disponibilidad

DINGODB proporciona configuraciones integradas totalmente funcionales y altamente disponibles sin la necesidad de implementar cualquier componente externo, lo que puede reducir significativamente la implementación y los costos de operación y mantenimiento de los usuarios y mejorar significativamente la eficiencia de la operación y el mantenimiento del sistema.

3. fragmentos de datos elásticos de forma automática

DINGODB admite la configuración dinámica del tamaño del fragmento de datos, división y fusión automática, realización de estrategias de asignación de recursos eficientes y amigables y respondiendo fácilmente a diversas necesidades de expansión comercial.

4. Recuperación híbrida del vector-escalar

DINGODB admite tanto los tipos de índice de bases de datos tradicionales como varios tipos de índices vectoriales, proporcionando una experiencia de recuperación híbrida escalar y vectorial sin problemas, que reflejan las capacidades de recuperación líder en la industria. Además, también admite la fusión de escalares y vectores. Procesamiento de transacciones distribuidas.

5. Optimización del índice en tiempo real construido

DINGODB puede construir índices escalar y vectores en tiempo real, proporcionando a los usuarios una optimización de índice automático de fondo inconsciente. Al mismo tiempo, no garantiza retrasos durante la recuperación de datos.

Proyectos relacionados sobre Dingodb

Bienvenido a visitar Dingodb. La documentación de DINGODB se encuentra en el sitio web: https://dingodb.readthedocs.io. Los principales proyectos sobre DINGODB son los siguientes:

• DINGODB: un motor SQL unificado para analizar y calcular los datos estructurados y no estructurados.
• Dingo-tienda: un sistema de almacenamiento distribuido muy consistente basado en el protocolo de balsa.
• Dingo-Deploy: el proyecto de implementación de nodos de cómputo y nodos de almacenamiento.

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Uso

Cómo usar el uso de dingodb

Desarrollo de dingodb

Recomendamos IntelliJ Idea para desarrollar la base de código DINGODB. Los requisitos mínimos para un IDE son:

• Soporte para Java
• Soporte para graduarse

Cómo hacer una solicitud de extracción limpia

• Cree una bifurcación personal de Dingo en Github.
• Clonar la horquilla de su máquina local. Su repositorio remoto en GitHub se llama origen.
• Agregue el repositorio original como un control remoto llamado Upstream.
• Si creó su bifurcación hace un tiempo, asegúrese de realizar cambios ascendentes en su repositorio local.
• Crea una nueva rama para trabajar. Rama del desarrollo.
• Implementar/solucionar su función, comente su código.
• Siga el estilo de código del estilo de código de Google, incluida la sangría.
• ¡Si el proyecto tiene pruebas, las ejecuten!
• Agregue pruebas unitarias que prueben su nuevo código.
• En general, evite cambiar las pruebas existentes, ya que también se aseguran de que la API pública existente no cambie.
• Agregue o cambie la documentación según sea necesario.
• Ajusta tus compromisos en un solo compromiso con el Rebase interactivo de Git.
• Empuje su rama a su horquilla en GitHub, el origen remoto.
• Desde su horquilla, abra una solicitud de extracción en la rama correcta. Apunte a la rama de desarrollo del dingo.
• Una vez que se aprueba y fusiona la solicitud de extracción, puede extraer los cambios de aguas arriba a su repositorio local y eliminar su sucursal.
• Por último, pero no menos importante: siempre escriba sus mensajes de confirmación en tiempo presente. Su mensaje de confirmación debe describir lo que la confirmación, cuando se aplica, le hace al código, no lo que hizo con el código.

Idea intelij

El IntelliJ IDE apoya a Java y se gradúa fuera de la caja. Descárguelo en el sitio web de IntelliJ Idea.

Agradecimiento especial

Datacanvas

DINGODB está patrocinado por Datacanvas, una nueva plataforma para hacer ciencia de datos y un proceso de datos en tiempo real.

Herramientas de perfilador de Java: YourKit

Recomiendo su perfilador Javakit Java para cualquier aplicación crítica de preformance que realice.

Mira en https://www.yourkit.com/

DINGODB es un proyecto de código abierto con licencia en Apache License versión 2.0 , agradece cualquier comentario de la comunidad. Para cualquier soporte o sugerencia, contáctenos.

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