《搜索型數據庫白皮書》發布及解讀.pdf

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1、發布及解讀搜索型數據庫白皮書劉蔚中國信通院云計算與大數據研究所大數據與智能化部工程師自 主 創 新 引 領大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會白皮書編制背景標準能力模型技術特性與應用場景未來演進趨勢0 01 10 02 20 03 30 04 4目 錄Contents大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技

2、術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會第一部分 白皮書編制背景Chapter 01大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會 搜索型數據庫的發展主要經歷了初始起步期、技術突破（成熟）期、高速發展期及智能轉型（融合）期四個階段：搜索型數據庫發展歷程解決關系型數據庫在長文本檢索中的效率瓶頸企業內部文檔、郵件、日志等數據檢索代表產品：AltaVista、Excite高性能的數據結構、分詞分析能力、高擴展

3、性廣泛應用于電子商務、社交網絡等領域代表產品：Lucene、Sphinx2010年前后，搜索數據庫進入商業化階段 開源社區的貢獻促進了搜索型數據庫技術的創新和發展代表產品：Solr、ElasticSearch利用云平臺的彈性伸縮和自動化管理能力，提供更高效的搜索服務支持地理位置信息、圖片、音視頻等多模態數據的檢索AI融合：交叉驗證、預訓練模型、搜索增強（RAG）大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會數據要素價值挖掘數字

4、化轉型需求行業共識推動產業自立自強政策和戰略支持技術標準化推進中國信通院等權威機構牽頭編制搜索型數據庫技術要求等行業標準，為搜索型數據庫的發展提供了科學規范和權威指導，白皮書的編制將與這些標準相互支撐，共同推動產業進步。國家層面高度重視大數據和數據庫產業的發展，出臺了一系列政策和戰略規劃，如“十四五”大數據產業發展規劃等，為搜索型數據庫的技術創新和產業發展提供了良好的政策環境。在當前國際形勢復雜多變的背景下，推動搜索型數據庫的自主創新和自主可控發展，對于提升我國數據庫產業的核心競爭力，實現高水平科技自立自強具有重要意義。數字化轉型已成為各行各業的普遍需求。搜索型數據庫作為處理非結構化數據的重要

5、技術手段，在數字化轉型中發揮著關鍵作用，編制白皮書有助于進一步推廣搜索型數據庫的規?；瘧?。編制搜索型數據庫白皮書有助于凝聚業內對搜索型數據庫的共識，推動產學研用各方協同創新，共同推動搜索型數據庫技術進步和產業生態建設。數據已成為重要的生產要素。搜索型數據庫在挖掘非結構化數據價值、推動數據要素市場化配置等方面具有重要作用，編制白皮書有助于更好地發揮數據要素的價值。搜索型數據庫白皮書編制背景大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推

6、進委員會第二部分 技術特性與應用場景Chapter 02大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會搜索型數據庫關系型數據庫時序數據庫圖數據庫多模數據庫數據結構多樣，支持文本、圖片等表格形式，強結構化時間序列數據圖形結構，節點和邊支持多種數據模型查詢語言通常使用自定義的查詢語言或APISQL針對時間序列優化的查詢語言圖查詢語言，如Gremlin支持多種查詢語言索引機制倒排索引、向量索引B樹、哈希等通常優化時間戳索引基于圖形的

7、索引，如鄰接表可能集成多種索引機制讀寫性能讀優化，快速全文檢索讀寫均衡，事務支持讀優化，時間序列快速檢索讀寫性能取決于圖形結構根據數據模型可能不同事務支持通常不支持或有限支持支持ACID事務不適用不一定，取決于實現可能支持ACID事務水平擴展優秀，易于擴展有限，通常垂直擴展有限，可能通過分區實現取決于圖形數據庫實現優秀，設計用于多種數據模型適用場景大規模文本、多媒體數據搜索事務處理、結構化數據存儲監控、傳感器數據等時間序列分析社交網絡、推薦系統等多數據類型統一管理搜索型數據庫相較于其它類型數據庫 搜索型數據庫是一類專門用于數據內容搜索的NoSQL數據庫，它結合了全文檢索引擎和NoSQL數據庫的

8、特點，通過對索引和檢索過程的優化，以高效處理和檢索大規模文本、半結構化或非結構化數據，提供快速的搜索和分析功能。大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會 搜索型數據庫作為一種創新性的數據庫技術，針對搜索需求設計了專用的數據結構與算法，能夠滿足用戶豐富的搜索需求。同時新技術的發展也給搜索型數據庫帶來了新的變革，使其成為大數據處理和分析的重要工具。優勢挑戰靈活的數據檢索功能高效的查詢性能多樣化數據處理分布式/高可擴展性復雜的

9、實現與部署數據安全和一致性集群規模與穩定性流處理與讀寫分離 靈活的數據檢索功能：搜索型數據庫采用全文搜索等技術，為用戶提供了靈活多樣的檢索方式，使用戶能夠更直觀的與數據進行交互。高效的查詢性能：通過索引和檢索算法實現快速、高效的查詢性能，搜索型數據庫能夠在海量數據中快速且準確地定位匹配項，實現近實時的查詢響應。多樣化數據處理：不僅能夠處理結構化數據，還能夠處理文本、日志、圖像、音頻等半結構化和非結構化數據。這種能力使得搜索型數據庫在處理各種類型的數據時更加靈活和全面，分布式/高可擴展性：通過水平擴展以應對不斷增長的數據量和高并發的查詢需求，保證了系統的高可擴展性和可靠性。復雜的實現與部署：搜索

10、型數據庫的實現和部署相對復雜，需要充分考慮數據的結構、索引設計以及查詢優化等方面的問題。數據安全和一致性：需要采取嚴密的安全措施來保護數據的安全和隱私，如訪問控制、數據加密等。在分布式環境下，數據一致性成為搜索型數據庫面臨的一個重要挑戰。集群規模與穩定性：用戶期望集群能夠在PB級別的數據量和數十甚至上百節點的規模下，依然保持高效運行。數據庫需要具備快速的故障恢復能力，以及高可用性配置。流處理與讀寫分離：實時數據處理日益重要,搜索型數據庫需要支持流處理，并能夠實現高效的讀寫分離。搜索型數據庫優勢與挑戰大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會

11、大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會文本分析和標記化文本在索引前需要經過處理，包括分詞、文本過濾、小寫化、詞干提取等，以形成可以被索引的標記。倒排索引技術將文檔中的每個詞項映射到包含該詞項的文檔列表。向量索引技術向量索引將數據轉換為向量嵌入。查詢解析模塊索引管理器相關度排序技術相關度排序負責根據查詢條件和文檔內容計算出每個文檔與查詢之間的相關度，將結果按相關度從高到低排序。結果排序器 搜索型數據庫作為一種基于全文檢索技術的數據庫系統，其核心技術涵蓋了多個方面，包括分詞、倒排索引、相關度排序等。近年來，隨著深度學

12、習技術的發展，稠密向量和向量索引等技術為搜索型數據庫在語義搜索、多模態搜索等提供了技術基礎。核心技術與關鍵特性高并發支持能夠高效處理結構化、半結構化及非結構化數據。多樣化數據模型支持在數據發生變化時實時更新索引以反映最新的數據變化，確保搜索結果的實時性。實時數據處理通 過 高 效 的 倒 排 索引 實 現，這 些 系 統能 夠 在 極 短 的 時 間內返回查詢結果。全文搜索能力在大規模數據場景下仍具備穩定的性能，并且可有效地處理多個用戶同時進行的查詢操作根據預定義的或自定義的相關性算法，返回與用戶查詢高度相關的結果。相關度排序搜索引擎入口用戶查詢接口查詢解析模塊索引管理器檢索執行器結果排序器結

13、果格式化器用戶輸出接口接收用戶輸入的查詢解析用戶查詢，轉換為可執行查詢管理倒排索引和其他索引結構執行查詢并檢索相關數據根據相關度對檢索結果排序格式化檢索結果以適應不同輸出將格式化后的結果展示給用戶數據存儲層存儲原始數據和索引數據應用層當前，搜索型數據庫的應用范圍已經遠超傳統的長文本數據領域，它們同樣擅長處理常規的數值、日期等結構化數據，以及IP地址、地理位置信息、圖片、音視頻等非結構化數據。隨著技術的發展和需求的演進，搜索型數據庫的應用場景持續擴展，正逐步涵蓋業務系統檢索加速、IT運維的可觀測性提升、聚合查詢分析等多個方面，并朝著支持更廣泛場景和多模態數據搜索的方向發展。大數據技術標準推進委員

14、會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會業務場景及行業應用搜索型數據庫應用場景近似匹配搜索模糊搜索拼寫檢查自動完成建議產品搜索在多個字段上執行搜索多字段搜索電子商務平臺企業資源規劃ERP根據特定條件過濾結果過濾和篩選金融市場分析科學研究數據集對大量文本內容進行搜索全文搜索內容管理系統新聞門戶博客平臺根據部分關鍵詞提供自動補全和建議常用于多媒體內容的相似性搜素向量搜索圖像識別系統推薦系統根據地理位置信息返回搜索結果聚合和分析商業智能(BI）工具

15、市場分析報告對搜索結果進行聚合和多維度分析地理位置搜索地圖服務本地商家搜索自動補全和建議搜索引擎在線購物平臺實時搜索實時監控系統社交媒體監控 搜索型數據庫通過提供快速、靈活的搜索功能，幫助各種規模和類型的組織提高數據處理能力，優化用戶體驗，并支持業務決策。隨著技術的不斷進步，搜索型數據庫的應用場景也在擴大大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會第三部分 標準能力模型Chapter 03大數據技術標準推進委員會大數據技術標

16、準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會編制單位牽頭單位：參與單位：中國信通院聯合阿里云計算有限公司、拓爾思信息技術股份有限公司、極限科技（北京）有限公司、星環信息科技（上海）股份有限公司等多家企業專家參與編制，歷時3個月完成4次標準會議討論，完成標準討論。2022.12前期調研2023.2-44次標準討論會2023.42023.4 完成標準草案首批評估開啟2023.4數據庫基本能力非結構化數據檢索地理信息查詢數據內容檢索多語種支持聚合分析全文檢索向量檢索

17、數據導入數據導入導出數據導出索引定義與管理索引數據壓縮數據存儲基于字段值的排序相關度排序排序組合排序檢索語法檢索語法數據一致性數據一致性自定義插件自定義插件數據類型豐富度數據類型豐富度數據庫管理能力數據庫監控監控告警數據庫告警數據備份數據備份與恢復數據恢復日志與審計日志與審計數據庫安全能力數據庫兼容能力數據庫擴展能力數據庫高可用能力身份認證權限管理訪問控制CPU兼容性硬件兼容操作系統兼容性操作系統兼容集群擴容集群擴容集群縮容集群縮容數據高可用數據高可用服務高可用服務高可用六大能力域、三十二個能力項（12必選項+20可選項）搜索型數據庫技術要求標準簡介大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委

18、員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會第四部分 未來演進趨勢Chapter 04大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會 隨著數據獲取方式和應用場景的多樣化，多模態數據（如文本、圖像、視頻等）融合趨勢日益明顯，對于多模態數據的處理需求與日俱增。通過搜索型數據庫的多模數據融合處理能力，可以實

19、現數據的全面挖掘和應用，為各行業提供更高效、智能的數據管理和應用解決方案。不同模態數據的統一語義向量表示，推動模態間的關聯挖掘和融合分析，表示學習的核心是自動化地從原始數據中提取特征，減少了手動特征工程的需要，它將原始數據轉換成一種更高級、更抽象的形式，這種形式能夠揭示數據的內在結構和模式。與AI計算框架相結合，在數據庫內存級別提供針對多模態數據的協同計算能力，直接支持針對多模態場景的智能計算和推理需求。將來自不同模態的數據（如文本、圖像、聲音）整合到一個統一的框架中，以便進行聯合分析。融合索引庫為領域應用的多模態數據理解和分析提供支持。構建面向特定領域的融合索引庫的挑戰包括深入理解領域需求、

20、設計高效的數據融合和索引策略、以及確保系統的可擴展性和用戶友好性。構建統一的索引框架捕獲模態間的相關聯系，從而支持基于語義的跨模態檢索和關聯查詢。將不同模態的特征轉換為統一的數學表示，如向量或嵌入，以便于進行跨模態的比較和關聯。面向特定領域融合索引庫 模態間協同計算能力 多模態數據索引關聯 表示學習多模態數據融合處理大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會 近年來，以ChatGPT為代表的大語言模型給人工智能技術注入了新

21、的發展動力，人工智能技術快速迭代。搜索型數據庫在人工智能技術發展中發揮了重要作用，同時大語言模型帶來的能力提升也給搜索型數據庫技術發展產生重要影響。通過利用人工智能技術來實現智能化、語義化和個性化的檢索，結合自然語言處理、機器學習等技術分析用戶意圖，提供更加智能、個性化的搜索服務。語義理解以搜索為核心的搜索型數據庫，增加向量索引算法的支持，適配和集成LangChain、HuggingFace等AI大模型開發生態。對向量數據庫的支持在搜索型數據庫的業務場景中解決大模型的長期記憶匱乏的問題，可以通過有效提升記憶長度，增強搜索相關度，解決上下文輸入窗口長度限制長期記憶混合檢索能夠結合不同檢索技術的優

22、勢，以獲得更好的召回結果。引入重排序模型，提升搜索的查準率與召回率。融合搜索與評分排序提高對時效知識的推理能力，減少幻覺。根據相關性評分對檢索結果進行排序，確保高質量結果優先被生成模型利用。檢索增強生成搜索型數據庫與人工智能的融合大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會 新型技術對搜索型數據庫的影響顯著，推動了數據庫系統在多個方面的演進。0102030405通過實時索引和更新機制，能夠快速檢索和反映最新數據，例如實時搜索

23、允許用戶立即看到搜索結果，極大提升了用戶體驗。研究新型的并發控制算法和索引結構，以適應現代硬件架構并提升性能。新型索引技術可以加快數據檢索速度，提供更快速的查詢響應。多方安全計算、聯邦學習等技術給數據庫安全與隱私保護帶來了新的挑戰和機遇。數據庫自動化和智能化可以智能調整索引結構和查詢計劃，減少搜索型數據庫的運維工作量，降低運維成本。搜索型數據庫與增強現實相結合，為用戶提供更加直觀和沉浸式的搜索體驗，提供更加個性化和便捷的搜索服務。其它技術對搜索型數據庫的影響大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會THANKS感謝聆聽自 主 創 新 引 領大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會