各位同仁, 今天我们将深入探讨一个在现代数据处理领域越来越关键的话题:Vector-Relational Hybrid Memory。在当前信息爆炸的时代,我们面临着一个两难局面:一方面,业务对结构化数据的精准查询和事务完整性有着不可妥协的要求;另一方面,海量的非结构化文本、图像、音频数据,以及用户对语义理解、模糊匹配的需求日益增长。传统的解决方案,无论是纯关系型数据库还是新兴的向量数据库,都无法单独满足这两种截然不同的需求。 因此,我们提出并构建一套既能做语义模糊匹配、又能做精准 SQL 查询的混合状态层。这不仅仅是将两种技术简单地堆叠在一起,而是一种深思熟虑的架构整合,旨在发挥各自所长,弥补彼此短板,最终为应用程序提供一个统一、强大且灵活的数据访问接口。 1. 为什么需要混合内存? 在深入技术细节之前,我们首先明确问题的根源。 关系型数据库 (RDBMS) 的优势与局限: RDBMS,如PostgreSQL、MySQL、Oracle,是结构化数据管理的基石。它们提供: 强一致性 (ACID): 事务的原子性、一致性、隔离性和持久性保证了数据可靠性。 严格的模式 (Schema): …
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