OceanBase推出4.3.3 GA版本|向量|调用|索引|负载_网易订阅
在对多模态数据的支持层面,4.3.3进一步扩展了对复杂数据类型的处理能力,新增Array类型,并对Roaringbitmap类型数据的计算性能进行了优化,为企业处理多样化数据结构提供更高的灵活性。在向量融合查询能力上,4.3.3新增向量检索能力,支持向量数据类型和向量索引,并基于向量索引提供强大的搜索能力。用户可通过SQL及PythonSDK...
香港大学最新成果——LightRAG大,幅降低大模型问答成本
查询关键词提取:对于给定的查询,首先提取局部查询关键词和全局查询关键词。关键词匹配:算法使用高效的向量数据库,将局部查询关键词与候选实体匹配,全局查询关键词与与全局键关联的关系匹配。引入高阶关联性:为了增强查询与高阶关联性的结合,LightRAG进一步收集已检索图元素的局部子图中的相邻节点。此过程涉及集合...
OceanBase 4.3.3发布,致力打造AI时代的一体化数据库底座
具体而言,在对多模态数据的支持层面,4.3.3进一步扩展了对复杂数据类型的处理能力,新增Array类型,并对Roaringbitmap类型数据的计算性能进行了优化,为企业处理多样化数据结构提供更高的灵活性。在向量融合查询能力上,4.3.3新增向量检索能力,支持向量数据类型和向量索引,并基于向量索引提供强大的搜索能力。用户可通过SQL及P...
开源两周4.7k标星,港大LightRAG大幅降低大模型问答成本,全面理解...
查询关键词提取:对于给定的查询,首先提取局部查询关键词和全局查询关键词。关键词匹配:算法使用高效的向量数据库,将局部查询关键词与候选实体匹配,全局查询关键词与与全局键关联的关系匹配。引入高阶关联性:为了增强查询与高阶关联性的结合,LightRAG进一步收集已检索图元素的局部子图中的相邻节点。此过程涉及集合这种...
更快、更强、更经济!港大开源大模型RAG系统LightRAG
基于图数据结构的文本索引LightRAG首先对外部数据库进行预处理,以利于处理查询时的高效性和准确性,这一过程被称为文本索引。为了充分理解数据库中实体间的相互联系,这一过程采用了图的数据结构进行增强。总体来说,这一过程包含以下几个重要阶段:1.实体和关系抽取:为了获取索引图中的基本元素,LightRAG首先使用大...
高性能亿级录制列表查询系统设计实践
1.查询数据库只查询ID的话,可以走聚簇索引,少一次回表(www.e993.com)2024年10月25日。而且select的字段数据也变少,查询因为搜索的字段变少了,本身查询的性能也会提升(网络传输的数据变少了)。2.缓存的维护很简单。因为缓存的变化是单一数据结构的变化而不是一个集合的变化,维护起来会轻便很多。
理解Mysql索引原理及特性
1)没有索引的情况下访问数据:2)使用平衡二叉树结构索引的情况下访问数据:第一张图没有使用索引我们会进行顺序查找,依照数据顺序逐个进行匹配,进行了5次寻址才查询出所需数据,第二张图用了一个简单的平衡二叉树索引之后我们只用了3次,这还是数据量小的情况下,数据量大了效果更明显,所以总结来说创建索引...
PHP Web开发:你应该选择哪个数据库?一文带你轻松搞定!
性能好:因为大多是读操作,处理大量数据也不会拖慢系统。:这一点也是个大加分项!缺点:复杂查询时会变慢:如果遇到非常复杂的数据结构或查询(比如一次性连10张表),可能会有些吃力。数据库架构设计花时间:像是创建一个有20个字段的用户表,设置索引、配置等,都要耗费一些时间。
MongoDB索引使用总结
删除索引:删除索引在底层直接删除文件,然后修改元数据从4.4开始支持隐藏索引在删除索引前,可以先隐藏索引,查看集群是否异常后,才真正删除索引,可有效帮助业务判断索引是否可以删除。数据结构底层文件存储MongoDB底层是如何存储数据的,一个collection一个文件吗?索引在底层是如何组织的?一个collection对...
NoSQL数据库应用性能优化MongoDB、Redis、Elasticsearch深入探索
b.使用索引来加速查询:-索引是MongoDB中提供的一种数据结构,可以加快查询操作的速度。通过创建适当的索引,可以减少查询时的数据扫描量,提高查询的效率。-在高并发场景下,复合索引(CompoundIndex)是一种常用的优化方法。复合索引是基于多个字段的索引,能够更好地满足复杂查询的需求,避免多次查询和数据扫描...