Repolode
Предложить
dingodb

dingodb/dingo

Распределённая векторная БД с открытым исходным кодом: SQL, совместимый с MySQL, и векторный поиск по структурированным и неструктурированным данным.

Open source альтернатива:Pinecone

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
1,704
Форки
263
Открытые issues
8
Последний коммит
29 дней назад

Что это?

DingoDB — распределённая мультимодальная векторная база данных, разработанная DataCanvas. Она объединяет реляционные таблицы и векторы в одной системе: приложения могут хранить структурированные записи и эмбеддинги вместе, а также выполнять upsert-операции и векторные запросы через единый SQL-интерфейс, совместимый с протоколом MySQL.

База данных поддерживает гибридный поиск, сочетающий традиционные скалярные индексы с векторными, и строит индексы в реальном времени. Данные автоматически распределяются по шардам, которые разделяются и объединяются по мере роста или сокращения объёма данных. Высокая доступность встроена в систему, поэтому для репликации не нужны внешние компоненты. Для очень больших наборов данных предусмотрен векторный поиск на диске, снижающий потребление памяти; кроме того, система может переключаться между типами индексов в зависимости от масштаба данных.

Доступ к базе данных предоставляется через SQL, SDK и API. В проекте есть руководства по развёртыванию с помощью Docker и Ansible, а за слой хранения отвечает сопутствующий проект Dingo-Store, использующий протокол Raft для обеспечения строгой согласованности.

Ключевые возможности

  • 01Единый SQL-интерфейс, совместимый с протоколом MySQL, для структурированных данных и векторов.
  • 02Гибридный поиск, сочетающий скалярные индексы и несколько типов векторных индексов.
  • 03Автоматическое распределение данных по шардам с динамическим размером, разделением и объединением шардов.
  • 04Встроенная высокая доступность без внешних компонентов.
  • 05Построение индексов в фоновом режиме в реальном времени.
  • 06Векторный поиск на диске для больших наборов данных с меньшим потреблением памяти.

Сценарии использования

  • Семантический поиск, когда эмбеддинги и бизнес-данные хранятся в одной базе данных.
  • Создание приложений с генерацией, дополненной поиском, в которых векторы фильтруются по структурированным полям.
  • Хранение больших коллекций эмбеддингов, не помещающихся в доступную память.
  • Замена отдельной реляционной базы данных и векторного хранилища одной системой.

Быстрый старт

  1. 1

    Ознакомьтесь с официальной документацией, чтобы узнать о вариантах настройки

  2. 2

    Разверните приложение на одном узле с помощью Docker, следуя руководству по ссылке

Что важно знать

  • В README нет прямой команды для установки, поэтому для настройки потребуется обратиться к внешней документации.
  • Развертывание описано преимущественно для Docker или Ansible, поэтому потребуется выполнить некоторую работу с инфраструктурой.

Темы

#vector-database#embedding-search#hybrid-search#mysql-compatibility#distributed-database#semantic-search#sql#embedding-store#key-value-distributed-store#real-time-semantic-search

Частые вопросы

Что такое dingo?
Распределённая векторная БД с открытым исходным кодом: SQL, совместимый с MySQL, и векторный поиск по структурированным и неструктурированным данным. DingoDB — распределённая мультимодальная векторная база данных, разработанная DataCanvas. Она объединяет реляционные таблицы и векторы в одной системе: приложения могут хранить структурированные записи и эмбеддинги вместе, а также выполнять upsert-операции и векторные запросы через единый SQL-интерфейс, совместимый с протоколом MySQL.
dingo можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
dingo распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
dingo всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в dingo — 23 сент. 2026 г..
Для чего можно использовать dingo?
Семантический поиск, когда эмбеддинги и бизнес-данные хранятся в одной базе данных. Создание приложений с генерацией, дополненной поиском, в которых векторы фильтруются по структурированным полям. Хранение больших коллекций эмбеддингов, не помещающихся в доступную память. Замена отдельной реляционной базы данных и векторного хранилища одной системой.
Как установить dingo?
Ознакомьтесь с официальной документацией, чтобы узнать о вариантах настройки Разверните приложение на одном узле с помощью Docker, следуя руководству по ссылке
Где скачать dingo?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/dingodb/dingo

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

oceanbase / seekdb

AI-ориентированная поисковая база данных: хранит векторные, полнотекстовые, структурированные и полуструктурированные данные в одном совместимом с MySQL движке для памяти и поиска агентов.

Базы данных и хранилища#vector-database#hybrid-search#full-text-search
3,2 тыс.414C++Apache-2.0Обновлён позавчера