Vald 是一个高度可扩展的分布式快速近似近邻密集矢量搜索引擎。
Vald 是基于 Cloud-Native 架构设计和实现的。它使用最快的 ANN 算法 NGT 来搜索 neighbors。Vald 具有自动矢量索引和索引备份，以及从数十亿特征矢量数据中进行搜索的水平缩放。Vald 易于使用、功能丰富且可根据您的需要高度定制。
主要特点
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异步自动索引
- 通常图形在索引期间需要锁定，这会导致停止世界。但是 Vald 使用分布式索引图，因此它在索引期间继续工作。
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可定制的入口/出口过滤
- Vald 实现了它自己的高度可定制的入口/出口过滤器。
- 可以配置为适合 gRPC 接口。
- 入口过滤器：能够根据要求通过过滤器进行矢量化。
- 出口过滤器：使用您自己的算法重新排列或过滤搜索结果。
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基于云原生的矢量搜索引擎
- 可根据您的需求在内存和 CPU 上进行横向扩展。
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索引数据自动备份
- Vald 具有使用 MySQL 或 Cassandra 存储索引数据备份的功能，可实现灾难恢复。
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分布式索引
- Vald 将向量索引分发给多个代理，每个代理存储不同的索引。
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索引复制
- Vald 将每个索引存储在启用索引副本的多个代理中。
- 当某些 Vald 代理出现故障时自动重新平衡副本。
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使用方便
- Vald 可以通过几个步骤轻松安装。
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高度可定制
- 您可以配置向量维数、副本数等。
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支持多语言
- 支持 Go、Java、Clojure、Node.js 和 Python 客户端库。
- gRPC API 可以由任何支持 gRPC 的编程语言触发。
- 还支持 REST API。
要求
- Kubernetes 1.17~
- AVX2 指令（Vald Agent NGT 需要）
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Description： Vlad likes to eat in cafes very much. During his life, he has visited cafes n times. Unfortunately, Vlad started to feel that his last visits are not any different from each other. To fix
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子类在析构时会先析构父类，如果父类中有成员如：int *A;并且在构造函数中用new分配空间，如（A = new[10];）,这时在子类和父类的析构函数中最好先判断A是否为NULL，如果不为NULL，先delete，后将A置为NULL（如下面代码所示）。 如果不将A置为NULL，则就会报如标题所示的错误,原因是子类析构函数会先调用父类析构函数释放了A的空间，但此时A的值并不为NULL，当子类自己在
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在Web一章中，我们提到MySQL很脆弱。数据库系统本身要保证实时和强一致性，所以其功能设计上都是为了满足这种一致性需求。比如write ahead log的设计，基于B+树实现的索引和数据组织，以及基于MVCC实现的事务等等。 关系型数据库一般被用于实现OLTP系统，所谓OLTP，援引wikipedia: 在线交易处理（OLTP, Online transaction processing）是指
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为提高可伸缩性，Sphnix提供了分布式检索能力。分布式检索可以改善查询延迟问题（即缩短查询时间）和提高多服务器、多CPU或多核环境下的吞吐率（即每秒可以完成的查询数）。这对于大量数据（即十亿级的记录数和TB级的文本量）上的搜索应用来说是很关键的。 其关键思想是对数据进行水平分区（HP，Horizontally partition），然后并行处理。 分区不能自动完成，您需要 在不同服务器上设置Sp
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搜索引擎分为两部分： 时间筛选 和 搜索引擎 （详情） 1.时间筛选 便捷按钮有今日、昨日、前日、上周 X、近七天，并且能自定义选择时间段来得出想要的结果报表 2.搜索引擎 （时间段详情） 选择日期，查看来自对应时间段内，各个搜索引擎的访问量比例
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我有大量相同类型的实体，每个实体都有大量属性，并且我只有以下两种选择来存储它们: 将每个项存储在索引中并执行多索引搜索 将所有enties存储在单个索引中，并且只搜索1个索引。 一般而言，我想要一个时间复杂度之间的比较搜索“N”实体与“M”特征在上述每一种情况！
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我们已经使用Drools引擎几年了，但是我们的数据已经增长了，我们需要找到一个新的分布式解决方案来处理大量数据。我们有复杂的规则，可以查看几天的数据，这就是为什么Drools非常适合我们，因为我们的内存中只有数据。 你对类似于流口水但分布式/可扩展的东西有什么建议吗？ 我确实对这件事进行了研究，但我找不到任何符合我们要求的东西。 谢谢
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在前面的章节里，我们已经学习了如何使用不同的打分公式，也了解了使用这些打分公式的好处。我们也学习了何如使用不同的倒排表结构来改变索引数据的方式。此外，我们也学习了自如应用近实时搜索和数据实时获取(real-time GET),了解了检索器(searcher)重启(reopen)背后的意义。我们也探讨了多语言数据的处理，也学习了配置事务日志来实现业务需求。最后，我们学习段合并(segments me