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Dingodb

DingoDB est une base de données vectorielle multimodale distribuée open source conçue et développée par Datacanvas. Il intègre plusieurs fonctionnalités telles que la cohérence solide en ligne, la sémantique relationnelle et la sémantique vectorielle, ce qui en fait un produit de base de données multimodal unique. De plus, DingoDB a d'excellentes capacités d'évolutivité horizontale et d'échelle, répondant facilement aux exigences de haute disponibilité au niveau de l'entreprise. Dans le même temps, il prend en charge plusieurs interfaces linguistiques et est entièrement compatible avec le protocole MySQL, offrant aux utilisateurs une grande flexibilité et une commodité. DingoDB démontre des avantages complets et exceptionnels en termes de fonctionnalités, de performances et de facilité d'utilisation, offrant aux utilisateurs une expérience de gestion des données sans précédent.

Caractéristiques clés

1. Interface d'accès complète

DingoDB fournit des interfaces d'accès complètes, prenant en charge divers modes d'accès flexibles tels que SQL, SDK et API pour répondre aux besoins des différents développeurs. De plus, il introduit le tableau et le vecteur en tant que modèles de données citoyens de première classe, offrant aux utilisateurs des capacités de traitement des données efficaces et puissantes.

2. Données construites Haute disponibilité

DingoDB fournit des configurations intégrées entièrement fonctionnelles et hautement disponibles sans avoir besoin de déployer des composants externes, ce qui peut réduire considérablement les coûts de déploiement et d'exploitation et de maintenance des utilisateurs et améliorer considérablement l'efficacité du fonctionnement et de la maintenance du système.

3.Cosition de données élastiques automatiquement automatiques

DingoDB prend en charge la configuration dynamique de la taille des rayons de données, de la division et de la fusion automatique, de la réalisation de stratégies d'allocation de ressources efficaces et amicales, et de répondre facilement à divers besoins d'expansion des entreprises.

4. SCALAR-VECTOR HYBRID RETRIVAL

DingoDB prend en charge à la fois les types d'index de base de données traditionnels et divers types d'index vectoriels, offrant une expérience de récupération hybride scalaire et vectorielle transparente, reflétant les capacités de récupération de pointe. De plus, il prend également en charge la fusion des scalaires et des vecteurs. Traitement des transactions distribuées.

5. Construction dans l'optimisation d'index en temps réel

DingoDB peut créer des index scalaires et vectoriels en temps réel, offrant aux utilisateurs une optimisation automatique d'index automatique de fond. Dans le même temps, il n'assure aucun retard lors de la récupération des données.

Projets connexes sur DingoDB

Bienvenue pour visiter Dingodb. La documentation de DingoDB est située sur le site Web: https://dingodb.readthedocs.io. Les principaux projets sur DingoDB sont les suivants:

• DingoDB: un moteur SQL unifié pour analyser et calculer pour les données structurées et non structurées.
• Dingo-magasin: un système de stockage distribué fortement cohérent basé sur le protocole RAFT.
• Dingo-Deploi: Le projet de déploiement des nœuds de calcul et des nœuds de stockage.

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Docs

Tous les documents de documentation

Installer

Comment installer et déployer docker ou anible

Usage

Comment utiliser l'utilisation de DingoDB

Développement de dingodb

Nous recommandons Intellij Idea de développer la base de code DingoDB. Les exigences minimales pour un IDE sont:

• Prise en charge de Java
• Support à Gradle

Comment faire une demande de traction propre

• Créez une fourchette personnelle de Dingo sur GitHub.
• Clone la fourche sur votre machine locale. Votre dépôt distant sur GitHub est appelé Origin.
• Ajoutez le référentiel d'origine en tant que télécommande appelée en amont.
• Si vous avez créé votre fourchette il y a quelque temps, assurez-vous de tirer des changements en amont dans votre référentiel local.
• Créez une nouvelle branche sur laquelle travailler. Branche de développer.
• Implémentez / corrigez votre fonctionnalité, commentez votre code.
• Suivez le style de code du style de code Google, y compris l'indentation.
• Si le projet a des tests les exécutez!
• Ajoutez des tests unitaires qui testent votre nouveau code.
• En général, évitez de modifier les tests existants, car ils s'assurent également que l'API publique existante est inchangé.
• Ajouter ou modifier la documentation au besoin.
• Écraser vos engagements dans un seul engagement avec la rebase interactive de Git.
• Poussez votre branche à votre fourche sur GitHub, l'origine distante.
• De votre fourche ouvrez une demande de traction dans la branche correcte. Cibler la branche de développement du Dingo.
• Une fois que la demande de traction est approuvée et fusionnée, vous pouvez retirer les modifications de l'amont à votre dépôt local et supprimer votre succursale.
• Enfin et surtout: écrivez toujours vos messages de validation au présent. Votre message de validation devrait décrire ce que le commit, lorsqu'il est appliqué, fait au code - pas ce que vous avez fait au code.

Idée intellij

L'Intellij IDE soutient Java et Gradle hors de la boîte. Téléchargez-le sur le site Web Intellij Idea.

Merci spécial

Datacanvas

DingoDB est parrainé par Datacanvas, une nouvelle plateforme pour effectuer des processus de science des données et des données en temps réel.

Outils Java Profiler: Yourkit

Je recommande fortement votre profileur Java Kit pour toute application critique de préformation que vous apportez.

Découvrez-le sur https://www.yourkit.com/

DingoDB est un projet open source sous licence Apache License version 2.0 , accueille les commentaires de la communauté. Pour tout soutien ou suggestion, veuillez nous contacter.

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