向量数据库
向量数据库
向量数据库是一种针对向量数据(包括特征向量、嵌入向量等)进行高效存储、检索和查询的数据库。它专门针对大规模向量数据的处理需求,适用于各种涉及向量相似度比较、搜索和聚类等场景。以下是向量数据库的主要特点和功能:高效存储和检索:能够高效地存储和管理大规模向量数据,以便快速检索和访问。向量索引:利用各种向量索引技术,如倒排索引、哈希索引、树结构索引等,加速向量相似度...(more)
向量数据库是一种针对向量数据(包括特征向量、嵌入向量等)进行高效存储、检索和查询的数据库。它专门针对大规模向量数据的处理需求,适用于各种涉及向量相似度比较、搜索和聚类等场景。以下是向量数据库的主要特点和功能:高效存储和检索:能够高效地存储和管理大规模向量数据,以便快速检索和访问。向量索引:利用各种向量索引技术,如倒排索引、哈希索引、树结构索引等,加速向量相似度计算和检索过程。相似度搜索:支持基于向量相似度的搜索,能够快速找到与给定向量最相似的向量数据。维度灵活性:能够处理高维度的向量数据,支持各种不同维度的向量特征。实时性:提供实时查询和检索能力,能够在较短的时间内返回查询结果。支持向量聚类和分析:除了检索功能,有些向量数据库还提供向量聚类、降维和分析等功能,以支持更广泛的数据分析需求。可扩展性和并行处理:具备良好的扩展性,能够处理大规模数据集,并支持并行计算以提高处理速度。数据安全和保护:对敏感向量数据进行安全存储和访问控制,确保数据的安全性和隐私性。向量数据库通常用于各种领域,如图像识别、推荐系统、自然语言处理等,其中涉及大量向量数据的存储和查询。这种数据库类型能够有效地处理向量数据,加速相似度搜索和相关任务的计算,有助于提高各种应用程序的性能和效率。

文章

Redis·2021-09-29
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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这个在当时的文章里没有讨论,因为这个问题很难绝对化,但背后的知识还是很有讨论价值的,我们来看一段对话:解析一、存在哪?1.哈希表(hashtable)要知道能存多少,首先要知道Redis的键值对存在哪?你可能已经猜到了哈希表,它是天然的键值对数据结构,各种语言都支持该数据结构,基本上是使...(more)
浏览812
Redis·2021-09-29
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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老生常谈的bigkey原文【强制】:拒绝bigkey(防止网卡流量、慢查询)string类型控制在10KB以内,hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。反例:一个包含200万个元素的list。非字符串的bigkey,不要使用del删除,使用hscan、sscan、zscan方式渐进式删除,同时要注意防止bigkey过期...(more)
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Redis·2021-09-29
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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本篇是第一篇:由键名设计想到的SDS内存优化原文1.key名设计(1)【建议】:可读性和可管理性以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突),用冒号分隔,比如业务名:表名:idugc:video:1(2)【建议】:简洁性保证语义的前提下,控制key的长度,当key较多时,内存占用也不容忽视,例如:user:{uid}:...(more)
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Redis·2021-09-28
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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之前白馨在Redis技术交流群里,总结了一下Redis从2.8~4.0关于过期键相关的fix记录,非常有帮助,但有些东西未尽详细,本文将进行详细说明。先从一个问题来看,运行环境如下:Redis:2.8.19db0:keys=10000000,expires=10000000主从结构从下图中可以看到,在从节点gethello非空,在主节点ge...(more)
浏览960
Redis·2021-09-28
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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虽然Redisreleasenotes里经常有提到,由于某bug会造成Rediscore了。也许很幸运,使用多年官方的Redis,我确实没有遇到过core(ps:目前管理实例数是六位数的)。讲真,写这么一篇文章,我瑟瑟发抖,一直以来虽然我一直做Redis相关的工作,但处理这种问题不太多,所以哪里写的不对,欢迎指正。...(more)
浏览968
缓存·2021-09-27
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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一、缓存无底洞现象生活中对无底洞的描述大概是这样:不断的投入,但没什么产出,对于键值类型的分布式缓存来说也有类似的问题,来看下面一段对话:这个其实就是典型的缓存无底洞问题,为了满足数据量的增长以及整体性能提升,集群规模一直变大,但批量操作反而性能下降,现在管理的Redis...(more)
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Redis·2021-09-27
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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一、背景目前快手有70w+的Redis实例,在线上的Redis集群,我们经常会碰到以下的一些情况:(1)由于键值设计不合理或者业务特性导致的热点问题(集群整体QPS不高,但是集群内某个实例的请求特别高),严重影响业务侧请求的返回时间(2)集群内某个实例直连集群连接数过多,单线程模型处理缓慢,影...(more)
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memcached·2021-09-27
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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近些年来各路KV缓存强势崛起,尤其Redis一骑绝尘,很多新进的程序员可能都没听说过Memcached,还有很多老程序员觉得Memcached不行:功能少,不持久化,高可用差,但事实并非如此,本文将对Redis和Memcached进行对比看看Memcached是不是真的”一无是处“了下面我们来看一个场景业务同学A:...(more)
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Redis·2021-09-26
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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一、redismodule简介大多数场景下,人们都是将redis用作一个存储数据库(尤其是kv存储和hash存储),但其实redis还有很多有趣的、强大的功能等待被发现和使用。在redis4.0版本,redis增加了module功能,该功能可以允许用户自定义扩展模块,在redis内部实现新的数据类型和功能,使用统...(more)
浏览1058
Linux·2021-09-26
carlosfu · 快手 擅长领域:数据库, 人工智能, 大语言模型
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通常来看,Redis开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化,例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等,但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心,然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。众所周知Re...(more)
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向量数据库是一种针对向量数据(包括特征向量、嵌入向量等)进行高效存储、检索和查询的数据库。它专门针对大规模向量数据的处理需求,适用于各种涉及向量相似度比较、搜索和聚类等场景。以下是向量数据库的主要特点和功能:高效存储和检索:能够高效地存储和管理大规模向量数据,以便快速检索和访问。向量索引:利用各种向量索引技术,如倒排索引、哈希索引、树结构索引等,加速向量相似度...(more)
向量数据库是一种针对向量数据(包括特征向量、嵌入向量等)进行高效存储、检索和查询的数据库。它专门针对大规模向量数据的处理需求,适用于各种涉及向量相似度比较、搜索和聚类等场景。以下是向量数据库的主要特点和功能:高效存储和检索:能够高效地存储和管理大规模向量数据,以便快速检索和访问。向量索引:利用各种向量索引技术,如倒排索引、哈希索引、树结构索引等,加速向量相似度计算和检索过程。相似度搜索:支持基于向量相似度的搜索,能够快速找到与给定向量最相似的向量数据。维度灵活性:能够处理高维度的向量数据,支持各种不同维度的向量特征。实时性:提供实时查询和检索能力,能够在较短的时间内返回查询结果。支持向量聚类和分析:除了检索功能,有些向量数据库还提供向量聚类、降维和分析等功能,以支持更广泛的数据分析需求。可扩展性和并行处理:具备良好的扩展性,能够处理大规模数据集,并支持并行计算以提高处理速度。数据安全和保护:对敏感向量数据进行安全存储和访问控制,确保数据的安全性和隐私性。向量数据库通常用于各种领域,如图像识别、推荐系统、自然语言处理等,其中涉及大量向量数据的存储和查询。这种数据库类型能够有效地处理向量数据,加速相似度搜索和相关任务的计算,有助于提高各种应用程序的性能和效率。
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