开源向量数据库，同时存储对象与向量，将向量相似度检索与结构化过滤结合起来。
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这是什么？
DingoDB 是由 DataCanvas 设计开发的分布式多模向量数据库，将关系表与向量数据放在同一个系统中。应用可以在一处同时存储结构化记录和 embedding，并通过兼容 MySQL 协议的统一 SQL 完成写入（upsert）与向量查询。
数据库支持标量索引与向量索引结合的混合检索，并能实时构建索引。数据分片大小可动态配置，随数据增减自动拆分与合并。高可用能力内置，无需额外部署外部组件。面对海量数据，它提供基于磁盘的向量检索以降低内存占用，并可根据数据规模在不同索引类型之间切换。
用户可通过 SQL、SDK 和 API 访问数据库，项目提供 Docker 和 Ansible 两种部署方式。底层存储由配套项目 Dingo-Store 提供，基于 Raft 协议实现强一致性。
核心功能
- 01提供兼容 MySQL 协议的统一 SQL 接口，同时处理结构化数据与向量数据。
- 02支持标量索引与多种向量索引组合的混合检索。
- 03数据自动分片，分片大小可动态配置，并支持自动拆分与合并。
- 04内置高可用能力，无需额外部署外部组件。
- 05后台实时构建标量与向量索引。
- 06支持基于磁盘的向量检索，降低大规模数据的内存占用。
适用场景
- 在同一数据库中同时存储 embedding 与业务记录，实现语义检索。
- 构建检索增强（RAG）应用，并按结构化字段过滤向量结果。
- 存储超出内存容量的大规模 embedding 数据集。
- 用一套系统替代分开部署的关系型数据库与向量存储。
快速上手
- 1
阅读官方文档了解部署选项
- 2
按照链接指南使用 Docker 在单节点上部署
使用前须知
- README 中没有直接的安装命令，部署需要依赖外部文档。
- 部署文档主要针对 Docker 或 Ansible，需要一定的基础设施配置工作。
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常见问题
- dingo 是什么？
- 一款开源分布式多模向量数据库，用兼容 MySQL 的 SQL 同时处理结构化数据与向量检索。 DingoDB 是由 DataCanvas 设计开发的分布式多模向量数据库，将关系表与向量数据放在同一个系统中。应用可以在一处同时存储结构化记录和 embedding，并通过兼容 MySQL 协议的统一 SQL 完成写入（upsert）与向量查询。
- dingo 可以免费使用吗？用的什么许可证？
- dingo 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
- dingo 还在维护吗？
- 活跃维护中。dingo 最近一次提交是在 2026年9月23日。
- dingo 适合用来做什么？
- 在同一数据库中同时存储 embedding 与业务记录，实现语义检索。 构建检索增强（RAG）应用，并按结构化字段过滤向量结果。 存储超出内存容量的大规模 embedding 数据集。 用一套系统替代分开部署的关系型数据库与向量存储。
- dingo 怎么安装和运行？
- 阅读官方文档了解部署选项 按照链接指南使用 Docker 在单节点上部署
- 在哪里获取 dingo？
- 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/dingodb/dingo
概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。
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