基本概念
您可以在使用前了解 云原生内存数据库Tair 的基本概念，从而更好地理解与使用 Tair 数据库。概念 说明 实例ID 每个实例对应一个用户空间，实例是使用 云原生内存数据库Tair 的基本单位。Tair 对单个实例根据不同的容量规格有不同的连接数、...
安全白皮书
云原生内存数据库Tair 是兼容开源Redis协议标准、提供内存加硬盘混合存储的数据库服务，支持标准（主从）、集群和读写分离架构。Tair 从网络、存储、备份、容灾等方面，提供全面的安全加固功能来保障您的数据安全。包括但不限于：网络：白...
可观测性能力
相比原生Redis，云原生内存数据库Tair 提供了维度更广、种类更多及功能更强大的可观测性能力（Observability）。背景信息 可观测性是以系统的指标、日志、链路追踪三大数据支柱为基础，衍生出如数据监控、问题分析、系统诊断等一系列的能力...
锁定和索引
尽管本数据库提供对表数据访问的非阻塞读/写，但并非本数据库中实现的每一个索引访问方法当前都能够提供非阻塞读/写访问。B-tree、GiST 和 SP-GiST索引：短期的页面级共享/排他锁被用于读/写访问。每个索引行被取得或被插入后立即释放锁。...
功能概述
向量分析继承了分析型数据库MySQL版的MPP查询架构以及全索引结构，通过SIMD指令加速、高效索引算法、混合检索CBO策略以及低成本存储技术，帮助您实现高性能、低成本的非结构化数据近似查询和分析。典型应用场景 通过分析型数据库MySQL版...
使用限制
本文介绍 云原生内存数据库Tair 各数据类型以及部分功能特性的使用限制。项目 说明 List数据类型 List及其包含的元素个数无限制，但单个元素的最大值为512 MB。推荐List的元素个数小于8192，整体Value不超过1 MB。Set数据类型 Set及其包含...
内存型（集群架构）
本文介绍 云原生内存数据库Tair 内存型集群架构的规格，包含内存容量、连接数、带宽、QPS参考值等信息。实例规格 实例规格导航：2分片、4分片、8分片、16分片、32分片、48分片、64分片、128分片、256分片 等。2分片 该系列实例规格的 分片...
向量索引通用配置
内积距离向量得分越大越相关 向量索引算法 Qc HNSW Linear 详情可参考：向量介绍 实时索引 true false 选择true则表示开启实时索引，用户通过API推送的实时数据，实例可实时构建向量，以供实时查询 实时索引参数 {"proxima.oswg.streamer....
排查内存使用率高的问题
云原生内存数据库Tair 可提供高效的数据库服务，当内存不足时，可能导致Key频繁被逐出、响应时间上升、QPS（每秒访问次数）不稳定等问题，进而影响业务运行。通常情况下，当内存使用率超过95%时需要及时关注。Tair内存占用介绍 Redis的内存...
时延洞察
CloudDBA的时延洞察功能可以对 云原生内存数据库Tair 数据库所有命令以及自定义特殊事件进行时延统计，并给出精确到微秒级别的延迟时间。您可以通过该功能排查 Tair 数据库的故障和性能降低的原因。功能简介 原生Redis在2.8.13版引入时延...
API 数据源
向量维度：根据模型生成的向量按需选择 向量距离：根据模型生成的向量按需选择，系统支持的距离类型有两种：SquareEuclidean和InnerProduct 向量索引算法：根据模型生成的向量按需选择，系统支持的向量索引算法有 量化聚类（Quantized ...
索引管理
索引类型 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 支持如下索引类型：B-Tree索引（默认索引类型）位图索引 说明 位图索引（Bitmap Index）为每一个键值都存储一个位图，位图索引提供了和常规索引相同的功能且减少索引空间。对于拥有100至...
开启透明数据加密TDE
云原生内存数据库Tair 支持透明数据加密TDE（Transparent Data Encryption），可对RDB数据文件执行加密和解密。您可以通过控制台启用TDE功能，对RDB数据进行自动加密和解密，以满足提升数据安全性及合规需要。前提条件 实例存储介质为 内存...
功能特性
云原生内存数据库Tair 云原生内存数据库Tair是阿里云自研数据库，兼容Redis的同时提供更多数据结构和企业级能力，包括全球多活、任意时间点恢复和透明加密等。支持多种存储介质和不同场景性价比需求：内存型支持超高吞吐，性能为Redis三倍...
查询数据
向向量表中插入数据后，您可以通过ANN查询的方式查询向量数据。示例 以下SQL将从 TEST_TABLE 表中检索 float_feature，返回与输入向量 '[0.5,0.6,0.3,0.1]' 最接近的前10条记录。ann_distance 是输入向量和返回结果之间的真实相似度，相似...
持久内存型性能白皮书
本文介绍 云原生内存数据库Tair 持久内存型性能测试的测试环境、测试工具、测试方法与测试结果。产品概述 Tair 持久内存型，基于持久内存技术，为您提供大容量、兼容Redis的内存数据库产品。单实例成本对比云数据库Redis社区版最高可降低30...
名词解释
向量索引算法 向量索引算法是一种用于快速搜索和检索大规模向量数据的算法。在向量检索中，常用的方法是计算两个向量之间的距离，并根据距离的大小来进行排序和检索。实时索引 实时的向量数据build索引 普通索引 非向量索引，包括关键字...
基于Tair Vector实现图文多模态检索
{"results":[{"text":"奔跑的白色的狗","distance":"0.4052203893661499"},{"text":"白色的狗","distance":"0.44666868448257446"},{"text":"狗","distance":"0.4553511142730713"}]} 总结 Tair作为纯内存数据库，内置了HNSW等索引算法加快...
什么是向量检索服务
标签+向量检索：在索引算法层实现了“带条件的向量检索”，解决了传统多路归并召回结果不理想的情况，满足组合检索的要求。索引水平扩展：采用非对等分片方法实现分布式检索，支持有限精度下索引的快速合并，与Map-Reduce计算模型可有效...
简介
系统兼容开源GeoMesa、GeoServer等生态，内置了高效的时空索引算法、空间拓扑几何算法、遥感影像处理算法等，结合云数据库HBase强大的分布式存储能力以及Spark分析平台能力，广泛应用于空间、时空、遥感大数据存储、查询、分析与数据挖掘...
玄武分析型存储
多种索引类型多路归并查找的过程如下所示：结构化与非结构化融合 玄武存储层索引管理器实现结构化索引与非结构化索引的统一管理，如数值类的BKD索引、字符串类的倒排索引、非结构化的JSON索引及向量索引，还有文本数据的全文索引。...
内存型（读写分离架构）
本章节介绍 云原生内存数据库Tair 内存型读写分离架构实例的规格，包含只读副本数、内存容量、连接数、带宽、QPS参考值等信息。实例规格 规格 InstanceClass（API 使用）CPU核数 IO线程数 只读节点数 带宽（MB/s）每秒新建连接数上限 代理...
Btree-GIST
Btree-GIST插件提供了一种使用GIST索引结构来模拟B树（B-tree）索引行为的方法。GIST允许用户为新的数据类型自定义索引策略，常用于处理复杂数据类型（多维数据、地理信息系统数据）的索引需求，并提供高效的搜索性能。功能简介 Btree-GIST...
混合存储-集群版（已停售）
本文介绍 云原生内存数据库Tair 混合存储系列集群版架构的规格，包含内存和磁盘容量、连接数、带宽、QPS参考值等信息。说明 混合存储型已停止售卖，更多信息，请参见【通知】混合存储型实例停止售卖，推荐选择 持久内存型 实例。实例规格 ...
MaxCompute+API 数据源
向量维度：根据模型生成的向量按需选择 向量距离：根据模型生成的向量按需选择，系统支持的距离类型有两种：SquareEuclidean和InnerProduct 向量索引算法：根据模型生成的向量按需选择，系统支持的向量索引算法有 量化聚类（Quantized ...
创建文档库
metrics：向量索引参数，索引算法。详情请参见 向量索引。hnsw_m：向量索引参数，HNSW算法中的最大邻居数，范围1～1000。详情请参见 向量索引。pq_enable：向量索引参数，索引是否开启PQ（Product quantization）算法加速。详情请参见 向量...
MongoDB实例内存使用率高问题
在 云数据库 MongoDB 版 4.2以前，在Primary节点上通过非background的⽅式创建索引，后端回放创建索引是串行的，最多可能消耗500M内存，而 云数据库 MongoDB 版 4.2以后默认废弃了background选项，允许Secondary节点并行回放创建索引，那就...
时空内存索引
Lindorm Ganos时空服务在Lindorm流引擎中实现了基于内存的RTree索引，即时空内存索引。时空内存索引能够在进行流表JOIN操作时显著提升针对时空数据的查询效率。在使用Lindorm流引擎处理计算任务时，您可以在连接器（Connector）中设置相关...
多列索引
目前，只有 B-tree、GiST、GIN 和 BRIN 索引类型支持多列索引，最多可以指定 32 个列（该限制可以在源代码文件 pg_config_manual.h 中修改，但是修改后需要重新编译本数据库）。多列B-tree索引可以用于条件中涉及到任意索引列子集的查询，...
功能简介
时空轨迹：移动对象数据库中记录对象连续位置变化信息的数据模型（详见轨迹存储模型 基本概念），移动对象数据库为时空轨迹数据提供基本操作、查询和分析功能支持。针对移动对象时空轨迹（以下简称轨迹）数据，Lindorm Ganos提供以下核心...
索引和ORDER BY
在本数据库当前支持的索引类型中，只有 B-tree 可以产生排序后的输出，其他索引类型会把行以一种没有指定的且与实现相关的顺序返回。规划器会考虑以两种方式来满足一个 ORDER BY 说明：扫描一个符合说明的可用索引，或者先以物理顺序扫描表...
常见问题
本文列举出 云原生内存数据库Tair 实例有关产品特性的常见问题供您参考。Tair实例兼容Redis哪个版本？云原生内存数据库Tair 兼容多个原生Redis版本，可为您提供丰富的选择。Tair 内存型（兼容Redis 6.0）：完全兼容Redis社区6.2版本及以下...
高维向量检索（PASE）
PASE（PostgreSQL ANN search extension）是一款为PostgreSQL数据库研发的高性能向量检索索引插件，使用业界中成熟稳定且高效的ANN（Approximate nearest neighbor）检索算法，包括IVFFlat和HNSW算法，通过这两种算法，可以在PG数据库中...
高维向量检索（PASE）
PASE（PostgreSQL ANN search extension）是一款为PostgreSQL数据库研发的高性能向量检索索引插件，使用业界中成熟稳定且高效的ANN（Approximate nearest neighbor）检索算法，包括IVFFlat和HNSW算法，通过这两种算法，可以在PG数据库中...
高效向量检索（PASE）
PASE（PostgreSQL ANN search extension）是一款为PostgreSQL数据库研发的高性能向量检索索引插件，使用业界中成熟稳定且高效的ANN（Approximate nearest neighbor）检索算法，包括IVFFlat和HNSW算法，通过这两种算法，可以在PostgreSQL...
基本概念
轨迹存储模型 移动对象采集的时空数据点在数据库中存储时，基本采用以下三种模型 点模型：定义点模型各属性字段，每个点为一条记录。轨迹线模型：整条轨迹为一条记录。轨迹分段线模型：整条轨迹切分成多段，每个轨迹段为一条记录。其中，...
混合查询最佳实践
开启混合检索，默认距离类型为InnerProduct，向量索引算法为HNSW，不支持修改 高级配置，向量索引需要单独配置参数，详情可参考 向量索引通用配置 说明 若使用本文中的测试数据，请将向量维度设置为1536 5.确认创建 索引配置完成后，点击 ...
列存索引内存管理介绍
图5 未打开内存管理时的内存波动情况 打开内存管理后，列存索引会根据内存使用的实际情况适时增加并发数量，查询之间的内存峰值与波谷可以相互叠加，波动减小，内存使用率提升。同时也带来了性能的提升。打开内存管理后的内存波动情况如下...
配置流引擎的时空宽表连接器
在使用流引擎处理计算任务时，Lindorm支持将宽表作为维表或结果表使用，您可以通过宽表连接器关联在宽表引擎中创建的结果表，并设置相关参数开启时空内存索引。本文介绍通过连接器配置构建时空内存索引的方法。背景信息 在流引擎中通过...
持久内存型
云原生内存数据库Tair 持久内存型（简称持久内存型），基于持久内存技术，为您提供大容量、兼容Redis的内存数据库产品。单实例成本对比云数据库Redis社区版最高可降低30%，且数据持久化不依赖传统磁盘，保证每个操作持久化的同时提供近乎...
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