8.AI数据库
AI数据库模块专注于新一代智能数据存储与管理技术，汇聚了专为AI应用场景优化的数据库解决方案。该模块系统性地整理了AbutionGraph图数据库、DingoDB分布式数据库、PolarDB云原生数据库、TiDB分布式HTAP数据库、infinity向量数据库、singlestore实时分析数据库、QuestDB时序数据库等8+个前沿AI数据库产品，涵盖了向量存储、图计算、时序分析、实时OLAP等核心技术方向。
技术特色包括高维向量相似度搜索、大规模图数据处理、时序数据高效存储、多模态数据融合、实时特征计算等AI场景的关键能力，详细解析了向量索引算法（HNSW、IVF）、图遍历优化、时序压缩技术、分布式一致性等核心技术机制。模块深入介绍了这些AI数据库在RAG检索增强、推荐系统、知识图谱、实时风控、IoT数据分析等典型应用场景中的架构设计和性能优势，以及与主流AI框架的集成方案、数据迁移策略、运维监控体系等工程化实践。此外，还提供了AI数据库选型对比、性能基准测试、成本效益分析、扩展性评估等实用指南，以及数据安全、隐私计算、合规管理等企业级部署的关键考量，帮助开发者构建高效、可靠、智能的AI数据基础设施。
- 1.AbutionGraph-时序向量图谱数据库
- 1.DingoDB多模态向量库
- 1.PolarDB
- 1.TiDB
- 1.infinity
- 2.singlestore
- 2.时序数据库
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1.AbutionGraph-时序向量图谱数据库
简介
AbutionGraph是一款端到端数据实时分析的图谱数据库，具有实时性、多数据库特性等，支持多种查询语法和混合编程开发，适用于多种数据分析场景，还介绍了其快速上手体验、安装部署及使用方法。核心功能
- 支持实时数据处理，包括写入、决策分析和流式图计算。
- 具备多种数据库特性，以低延迟服务大规模图谱数据的实时决策分析。
- 支持多种查询语法，如Aremlin、Gremlin、GraphQL，并支持与Java混合编程。
技术原理
- 采用Java/C++开发，通过特定的数据结构和算法实现高效的数据存储和查询。
- 对于时序动态图谱，运用预计算技术提前计算和存储结果，提高响应时间。
应用场景
- 交互式数据分析，快速得出统计分析报告。
- 流式数据监控，实时反映iot等产生数据的趋势。
- 多维数据管理，绑定不同结构数据并高效查询。
- 图谱关联计算，自动汇总邻居节点信息实现复杂查询。
- 子图隔离，适用于公安、政府等多用户协作场景。
- AbutionGraph（时序图数据库）
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1.DingoDB多模态向量库
简介
- 第一个链接是DingoDB的官网，介绍了它是九章云极DataCanvas自主研发的开源分布式多模向量数据库，具备多种优势和特性。第二个链接是其GitHub项目地址，包含项目的相关文件和功能介绍等。
核心功能
- 提供关系、向量、文本等多模态数据存储，支持基于SQL的多模态联合分析。具备强一致性、水平扩展能力，兼容MySQL协议，有多种语言接口。
技术原理
- 基于Multi-Raft多副本存储保证数据强一致性。集成在线强一致性、关系型语义和向量语义。支持动态配置数据分片大小、自动拆分合并。能实时构建标量和向量索引，提供自动索引优化。
应用场景
- 适用于需要处理多模态数据、对数据一致性和高可用性有要求、有数据存储和检索需求的场景，如AI相关应用、企业级数据管理等。
- dingodb.com
- dingodb/dingo: A multi-modal vector database that supports upserts and vector queries using unified SQL (MySQL-Compatible) on structured and unstructured data, while meeting the requirements of high concurrency and ultra-low latency.
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1.PolarDB
PolarDB是阿里云自研的云原生数据库，兼容MySQL和PostgreSQL生态，具有多种优势特性。核心功能
- 提供兼容MySQL和PostgreSQL生态的数据库服务，具备海量存储、高性价比、高可用等特点，有分布式版和PostgreSQL版等不同版本。
技术原理
- 存储计算分离架构，利用软硬件结合优势，如PolarDB PostgreSQL版采用基于Shared-Storage的架构，PolarDB-X采用Shared-nothing与存储计算分离架构。
应用场景
- 适用于各种需要数据库服务的场景，如电商业务（支撑阿里“双十一”业务）、OLTP与OLAP混合负载场景等。
- PolarDB-for-PostgreSQL/README-CN.md at POLARDB11STABLE · ApsaraDB/PolarDB-for-PostgreSQL
- PolarDB云原生数据库自研数据库_数据库-阿里云
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1.TiDB
简介
PingCAP公司的TiDB相关产品和技术，涉及TiDB的官网咨询页面、GitHub代码仓库、使用TiUP进行生产部署的文档以及TiDB Serverless产品介绍。核心功能
- 提供TiDB产品的咨询渠道。
- 展示TiDB的开源代码仓库。
- 指导通过TiUP进行TiDB集群的生产部署。
- 介绍TiDB Serverless的特点和优势。
技术原理
- TiDB是分布式SQL数据库，采用分层架构，上层为SQL接口层，下层基于TiKV分布式存储引擎，通过Raft协议保证数据一致性。
- TiUP是集群运维工具，用Go语言编写，通过TiUP cluster组件执行数据库运维操作。
应用场景
- 适用于各种需要处理大规模数据、高并发访问的互联网应用。
- 可用于金融、电商、游戏等对数据一致性和性能要求较高的行业。
- 立即咨询 TiDB 企业版 | PingCAP
- pingcap/tidb: TiDB is an open-source, cloud-native, distributed, MySQL-Compatible database for elastic scale and real-time analytics. Try AI-powered Chat2Query free at : https://www.pingcap.com/tidb-serverless/
- 官方手册
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1.infinity
简介
- 介绍了Infinity这个AI原生数据库，它专为LLM应用构建，具备高性能、灵活易用等特点，支持多种数据类型的混合搜索，为多种LLM应用提供支持。还包含其功能特性、安装部署方式（如使用Docker、二进制文件等）以及相关文档指引等内容。
核心功能
- 提供快速的混合搜索，支持密集嵌入、稀疏嵌入、张量和全文等多种数据类型，具备强大的过滤和重排功能，拥有直观的Python API，采用单二进制架构无依赖，便于部署。
技术原理
- 文中未详细提及具体技术原理，推测是通过优化数据存储结构、索引算法以及查询执行计划等，以实现对多种数据类型的高效处理和快速检索。利用先进的向量搜索算法和全文检索技术，结合分布式架构提升性能和可扩展性。
应用场景
- 适用于各类LLM应用，如搜索、推荐系统、问答系统、对话式AI、内容生成、RAG应用等场景中，用于处理和检索丰富的数据，为用户提供精准高效的服务。
- infiniflow/infinity: The AI-native database built for LLM applications, providing incredibly fast hybrid search of dense vector, sparse vector, tensor (multi-vector), and full-text
- Get started | Infinity
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2.singlestore
简介
SingleStore是一个数据平台，为企业AI提供高性能支持，可简化数据架构，实现实时洞察，具备丰富功能且面向未来，有不同的产品方案，还展示了用户的好评。核心功能
- 提供高性能数据平台，支持企业AI应用和大规模分析。
- 简化数据架构，降低总体拥有成本。
- 实现实时分析，处理海量数据时响应时间短至个位数毫秒。
- 支持多种数据类型和工作负载，包括事务处理、分析、搜索等。
技术原理
采用独特的通用存储（行存储+列存储），能原生处理事务和分析，无需外部数据库，可结合多种数据类型，如JSON、时间序列、向量、全文搜索、地理空间数据等，以实现高性能的数据处理和分析。应用场景
- 适用于各种需要处理大量数据并进行实时分析的企业应用，如金融、电商、物联网等领域。
- 帮助企业构建智能应用，支持生成式AI，运行搜索和分析工作负载，实现全上下文AI。
- 可用于数据库的现代化改造，包括整合、替换和迁移遗留数据库和数据存储。
- SingleStore | The Real-Time Data Platform for Intelligent Applications
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1.QuestDB
简介
主要介绍了QuestDB这款高性能时间序列数据库，包括其开源性质、设计目标、核心特性，还阐述了选择它的原因、实践案例等，同时在另一个链接中介绍了QuestDB的一些基本信息、与其他开源TSDB的对比等内容。核心功能
- 能处理大规模数据摄入，具备高吞吐量。
- 支持扩展的SQL，方便开发者进行数据分析和查询。
- 提供高性能去重和无序索引功能。
- 硬件使用高效，在资源受限环境也能出色运行。
- 拥有时间序列SQL扩展，简化时间序列数据处理。
技术原理
基于Apache 2.0许可开发维护，通过列导向存储模型、大规模并行矢量执行、SIMD指令和各种低延迟技术实现高性能，整个代码库用Java和C++构建，无外部依赖且不受垃圾回收影响。应用场景
- 金融行业处理高频交易数据。
- 物联网平台存储和查询传感器时序数据。
- 区块链公司存储和分析链上数据。
- QuestDB：下一代时间序列数据库的崛起-今日头条
- questdb/i18n/README.zh-cn.md at master · questdb/questdb
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2.时序数据库
简介
Graphiti 是一个专为 AI Agent 设计的 Python 框架，用于构建和管理实时、时间感知的知识图谱。它旨在处理动态环境中不断演变的信息和关系，提供了一种无需批量重新计算即可进行增量更新的方法。核心功能
- 构建时间感知知识图谱： 能够创建随时间变化而动态更新的知识图谱，捕获实体之间不断演变的关系。
- 实时增量更新： 支持知识图谱的实时增量更新，避免了传统批量处理的延迟和资源消耗。
- 动态数据处理： 针对动态数据和代理应用场景进行优化，能够有效处理持续变化的信息流。
- AI Agent 集成： 提供适用于 AI Agent 的功能，例如用于其记忆层，以实现更个性化和准确的决策。
技术原理
Graphiti 的核心在于其时间感知知识图谱 (Temporal Knowledge Graphs) 架构，该架构允许捕获和管理数据随时间变化而产生的关系。它通过实现实时增量更新机制，避免了传统知识图谱构建中的批量重计算 (Batch Recomputation)，从而在动态环境中保持图谱的即时性和一致性。作为 Python 框架，它提供了构建、查询和操作这些时间性知识图谱的 API，并为与 LLM 和其他 AI Agent 相关的应用提供了集成支持，例如通过 Azure 客户端包装器。应用场景
- AI Agent 长期记忆： 作为 AI Agent 的长期记忆层，存储和管理其在会话或任务中不断累积的知识和经验，例如在 Zep Memory 中的应用。
- 动态环境下的智能系统： 适用于需要处理实时、持续变化数据的智能系统，如金融交易分析、实时监控或智能推荐系统。
- 对话式 AI： 为聊天机器人或对话式 AI 应用提供上下文感知和历史记忆能力，使其对话更连贯和个性化。
- 知识发现与推理： 在复杂、演变的数据集中进行知识发现和推理，支持智能决策和自动化流程。
- getzep/graphiti: Build Real-Time Knowledge Graphs for AI Agents
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