1、搜索型數據庫白皮書CCSACCSA TC601TC601 大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會20242024 年年 7 7 月月版版權權聲聲明明本報告版權屬本報告版權屬于于CCSATC601大數據技術標準推進委員會大數據技術標準推進委員會，并受法律保護并受法律保護。轉載轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明觀點的，應注明“來源：來源：CCSATC601 大數據技術標準推進委員大數據技術標準推進委員會會”。違反上述聲明者，本。違反上述聲明者，本推委會推委會將追究其相關法律責任。將追究其相關法律責任。編寫委員會本報告的撰寫得到了數

2、據庫領域多家企業與專家的支持和幫助，主要參與單位與人員如下。主要編寫單位主要編寫單位（排名不分先后）：大數據技術標準推進委員會、極限數據（北京）科技有限公司、拓爾思信息技術股份有限公司、中移（蘇州）軟件技術有限公司、星環信息科技（上海）股份有限公司、北京人大金倉信息技術股份有限公司、達夢數據技術（江蘇）有限公司、騰訊云計算（北京）有限責任公司、中移（杭州）信息技術有限公司。編寫組主要成員編寫組主要成員（排名不分先后）：劉蔚、劉思源、齊丹陽、馬嘉慧、馬鵬瑋、閆樹、姜春宇、曾勇、羅厚付、張磊、楊帆、廖石陽、李銀松、肖鋒、江敏、姜康、陶捷、秦華嬋、劉永恒、王寶晗、劉熙、譚力鳴、李昆、張欣毅、尹強、王

3、凱龍、劉俊、付新、張靜修、魯劍峰、高攀、任翔、黃超、徐良。前言隨著數據智能時代的到來，非結構化數據日益成為各類組織數據的增長主力，蘊含巨大價值，如何高效存儲并利用非結構化數據，成為業內關注的焦點。以自動分詞、倒排索引、相關度計算、向量檢索引擎等技術為核心構建的搜索型數據庫，作為高效處理非結構化數據的基礎軟件，逐漸成為數據智能時代的基石。搜索型數據庫結合全文檢索引擎和 NoSQL 數據庫的特點，相較于傳統的關系型數據庫，在處理大規模數據、實現快速檢索和智能分析方面展現出顯著的優勢。近年來，搜索型數據庫進一步集成了深度學習、向量搜索和 AI 大模型等尖端技術，使其不僅能夠處理基礎的文本搜索，還能勝

4、任地理位置信息、圖片、音視頻等多模態數據的復雜檢索任務。然而，搜索型數據庫在性能優化、數據一致性保障以及安全性維護等方面仍面臨挑戰。本白皮書全面介紹了搜索型數據庫的基本概念、發展軌跡和技術架構，同時深入探討了其在電子商務、金融、醫療健康等關鍵應用場景中的運用。結合當前搜索型數據庫的發展現狀和面臨的主要問題，本白皮書提出了關于數據庫的選擇、應用實施的策略，并展望了搜索型數據庫未來的發展方向和演進趨勢，旨在為行業內外的相關利益方提供寶貴的參考和指導。目目錄錄前言.-1-一、搜索型數據庫概述.-2-(一)搜索型數據庫概念.-2-(二)搜索型數據庫發展歷程.-3-(三)搜索型數據庫的挑戰.-6-二、搜

5、索型數據庫技術詳解.-8-(一)搜索型數據庫核心技術.-8-(二)搜索型數據庫關鍵特性.-12-三、搜索型數據庫應用場景.-14-(一)業務場景.-14-(二)行業應用.-17-四、搜索型數據庫能力模型.-19-(一)基礎能力模型.-19-(二)能力模型的符合性驗證情況.-21-五、搜索型數據庫應用與實施建議.-22-(一)數據建模和索引設計.-23-(二)性能調優與監控.-26-(三)安全性考量.-30-(四)應用案例.-30-六、搜索型數據庫演進趨勢.-32-(一)多模態數據的融合處理和分析.-32-(二)人工智能與搜索型數據庫的結合.-33-(三)云原生架構的演進.-36-(四)其它技術

6、對搜索型數據庫的影響.-37-七、總結和展望.-38-圖圖 目目 錄錄圖 1 DB-Engines 國際數據庫排行榜.-1-圖 2 搜索型數據庫的發展歷程.-3-圖 3 DB-Engines 最新搜索引擎排名.-6-圖 4 搜索型數據庫核心技術模塊.-8-圖 5 搜索型數據庫應用場景一覽.-14-圖 6 搜索型數據庫應用場景.-19-圖 7 搜索型數據庫應用實施流程圖.-23-圖 8 中國知識產權大數據與智慧服務系統.-30-圖 9 星環科技 Transwarp Scope.-31-表表 目目 錄錄表 1 搜索型數據庫與其它數據庫對比.-3-表 2 搜索型數據庫產品.-5-表 3 搜索型數據庫

7、業務場景.-14-表 4 可信數據庫-搜索型數據庫基礎能力測試通過名單.-22-1-一、搜索型數據庫概述近幾十年來，隨著信息技術以及互聯網的不斷發展，全球數據量呈爆發式增長。數據已經成為信息時代的“石油”，蘊藏的巨大的價值。面對海量的數據，傳統關系型數據庫逐漸暴露出其局限性，難以滿足現代社會對信息獲取速度和靈活性的需求。伴隨著互聯網搜索引擎的成功，作為搜索引擎的底層支撐的搜索型數據庫逐漸成為大數據時代的基石。搜索型數據庫是以自動分詞、倒排索引、相關度排序、向量檢索引擎等前沿技術為核心的數據庫系統，依托其卓越的性能和靈活性，滿足了現代數據處理的復雜需求。特別是基于分布式架構構建的搜索型數據庫，也

8、被稱作分布式搜索型數據庫，它們作為非關系型數據庫中的佼佼者，已成為分析性數據庫領域的一個重要分支。在國際數據庫流行度排行榜（DB-Engines）前二十五名中，搜索型數據庫已經成為除了關系型數據庫以外的第二大類數據庫。數據來源：DB-Engines 官網，2024 年 6 月圖 1 DB-Engines 國際數據庫排行榜-2-根據 IDC 數據預測，隨著數據量持續增長，全球數據預計到 2025 年將達到 175ZB，其中 80%為非結構化數據，相較于傳統關系型數據庫（RDBMS），以分詞器、倒排索引、相似度評分、向量檢索引擎等技術為核心構建的搜索型數據庫可以更高效管理非結構化數據的處理需求。接

9、下來本章將從搜索型數據庫的概念、發展歷程以及優勢與挑戰三個方面介紹搜索型數據庫的基本情況。(一一)搜索型數據庫概念搜索型數據庫概念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，是一種應對大數據時代的數據解決方案。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

10、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，展現出其在現代數據管理中的多面性和深遠潛力。-3-表 1 搜索型數據庫與其它數據庫對比搜索型數據庫搜索型數據庫關系型數據庫關系型數據庫時序數據庫時序數據庫圖數據庫圖數據庫多模數據庫多模數據庫數據結構數據結構多樣，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索引機制倒排索引、向量索引B 樹、哈希等通

11、常優化時間戳索引基于圖形的索引，如鄰接表可能集成多種索引機制讀寫性能讀寫性能讀優化，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(二二)搜索型數據庫發展歷程搜索型數據庫發展歷程搜索型數據庫的發展主

12、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：圖 2 搜索型數據庫的發展歷程-4-1.初始起步期（1990 年代）搜索數據庫的雛形出現于上世紀 90 年代，當時以全文檢索為主要技術手段，是為解決傳統關系型數據庫在處理非結構化數據處理上的低效問題而誕生的，如關系型數據庫中長文本檢索效率低下的問題。搜索型數據庫最初應用于文檔檢索和網絡搜索。隨著互聯網搜索引擎的興起和計算機軟硬件的不斷發展，為滿足企業對內部文檔、郵件、日志等數據的檢索需求，搜索型數據庫開始廣泛應用于企業的內部應用。典型代表包括 AltaVista、Excite 等。2.技術突破（成熟）期（2000

13、年代）隨著互聯網的快速發展，搜索型數據庫開始應用于更多領域，如電子商務、社交網絡等。1999 年，Doug Cutting 創建了 Lucene，它是一個開源的全文搜索引擎庫，提供了強大的文本搜索和分析功能，能夠快速而高效地處理大規模的文本數據。它以高性能的數據結構、分詞分析能力、高擴展性、多語言支持以及良好的社區形態迅速成為搜索型數據庫重要的組成部分。除 Lucene 外，Sphinx 等開源搜索引擎的出現也推動了搜索技術的進步。3.高速發展期（2010 年代）2010 年前后，搜索數據庫進入商業化階段，以 Elasticsearch 等為代表的商業搜索引擎嶄露頭角。企業開始大規模應用搜索數

14、據庫來管理和檢索大量數據。-5-隨著大數據時代的到來和開源軟件的流行，以 Solr、ElasticSearch 為代表的開源搜索型數據庫逐漸成為主流，為搜索型數據庫的發展提供了豐富的技術支持和生態系統。開源社區的貢獻促進了搜索型數據庫技術的創新和發展，使得更多的企業和組織能夠從中受益。ElasticSearch 憑借其優秀的架構設計成為各大云平臺廠商的首選。4.智能轉型（融合）期（2020 年代）2020 年前后，隨著大數據和人工智能技術的融合發展，搜索型數據庫逐漸向智能化轉型。隨著云計算的普及，云原生搜索型數據庫成為新的發展趨勢。這些數據庫系統能夠充分利用云平臺的彈性伸縮和自動化管理能力，為

15、用戶提供更加靈活和高效的搜索服務。搜索型數據庫開始引入深度學習、向量搜索、自然語言處理等技術，不僅可以處理簡單的文本搜索，也可以支持地理位置信息、圖片、音視頻等多模態數據的檢索，為企業和組織提供了更加靈活、快速、個性化和智能化的數據處理和分析能力。近年來，以 Transformer 為代表的大語言模型把人工智能技術帶到了新的高度，這些模型經過大量數據的預先訓練，能夠理解上下文、生成相關響應，甚至進行對話。搜索型數據針對大模型的數據局限性、幻覺、知識邊界的限制也做了交叉驗證、預訓練模型、評分、搜索增強（RAG）技術層面的探索。表 2 搜索型數據庫產品年份年份國家國家公司公司產品產品1993中國拓

16、爾思TRS HyBase2001美國MarkLogic Corp.MarkLogic2003美國Splunk Inc.Splunk-6-2006美國Apache Software FoundationSolr2012荷蘭ElasticElasticSearch2015中國百度Tera2018中國優特捷Beaver2021美國Amazon Web ServicesOpenSearch2022中國星環科技Scope2023中國國網信通億力思極億搜2023中國極限科技EasySearch隨著技術的不斷進步和完善，搜索型數據庫將繼續發揮著重要的作用，并為用戶帶來更多的創新和價值。數據來源：DB-Eng

17、ines 官網，2024 年 6 月圖 3 DB-Engines 最新搜索引擎排名(三三)搜索型數據庫的挑戰搜索型數據庫的挑戰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。-7-搜索型數據庫以其靈活的檢索功能、高效的查詢性能、對多樣化數據類型的處理能力以及分布式架構下的高可擴展性，在現代數據密集型應用中發揮著至關重要的作用。盡管搜索型數據庫具有許多優勢，但也面臨著諸多挑戰。通過克服這些挑戰，搜索型數據庫可以更好地發揮其在大數據處理方面的優勢：（1）復

18、雜的實現和部署過程搜索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，對系統架構和技術選型有較高要求。（2）性能優化的挑戰在處理大規模數據時，搜索型數據庫需要面臨性能優化的挑戰，以保證快速的查詢響應時間和穩定的性能表現。對于特定的查詢場景和業務需求，需要進行系統調優和性能測試。（3）數據安全和一致性由于搜索型數據庫通常存儲敏感信息，安全性成為其面臨的另一個重要挑戰，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。另外，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，需要采取有效的一致性保障策略，確保數據的一致性和完整性

19、。（4）集群規模與穩定性-8-隨著數據量的爆炸性增長，搜索型數據庫的集群規模不斷擴大，對可擴展性和穩定性提出了更高要求。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。（5）流處理支持與讀寫分離在實時數據處理日益重要的今天，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。這意味著數據庫不僅要能夠處理實時數據采集和查詢，還要在寫入和查詢之間實現性能的平衡。二、搜索型數據庫技術詳解(一一)搜索型數據庫核心技術搜索型數據庫核心技術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，隨著深度學習

20、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。圖 4 搜索型數據庫核心技術模塊-9-1.文本分析和標記化（Text Analysis and Tokenization）文本在索引前需要經過處理，包括分詞（將文本分解成單詞或短語的過程）、文本過濾（移除停用詞等）、小寫化、詞干提取等，以形成可以被索引的標記（tokens）。分詞技術是搜索型數據庫中的重要組成部分，用于將文本數據進行分詞處理，將連續的文本序列切分成有意義的詞語或詞項。在中文搜索中，分詞技術能夠識別出詞語的語義邊界，從而準確地進行索引和檢索。常見的分詞技術包括基于規則的分詞、基于詞典的分詞、

21、基于統計的分詞等。常用的中文分詞器有 IK 分詞器、Smart-CN 分詞器等等。2.倒排索引技術（Inverted Index）倒排索引技術是搜索型數據庫的核心索引結構，它將文檔中的每個詞項映射到包含該詞項的文檔列表。倒排索引以詞項為鍵，文檔 ID 列表為值，實現了從詞項到文檔的快速反向查找。倒排索引結構能夠快速定位到包含查詢詞的文檔，是實現快速文本檢索的基礎。為了提高倒排索引的壓縮率和查詢速度，通常會采用數據壓縮技術和列存儲等技術。3.相關度排序技術（Ranking and Relevance Scoring）相關度排序技術是搜索型數據庫中的重要功能，它負責根據查詢條件和文檔內容計算出每個

22、文檔與查詢之間的相關度，并將結果按相關度從高到低排序。相關度排序通?；谛畔z索領域的相關度模型，如 TF/IDF（詞頻-逆文檔頻率）、BM25 模型等。這些模型能夠通過分析查詢詞項-10-在文檔中的頻率和位置等信息，計算出文檔與查詢之間的相似度，從而實現結果的排序和排名。4.向量索引技術（Vector Index）向量索引技術是近年來在搜索型數據庫中廣泛應用的一種技術，這項技術的核心是將數據轉換為向量嵌入,本質上是將數據項以多維空間中的數值表示形式呈現，它將文檔、圖片、音視頻等多模態數據表示為高維度的稠密向量，這些表示捕獲了數據的語義上下文和含義,使得能夠基于相似性而不僅僅是關鍵詞匹配來獲得

23、高度相關的搜索結果。向量索引技術通常結合了深度學習技術，使用預訓練的模型（如 BERT、ViT 等模型）將多模態數據映射到低維度的稠密向量空間，然后利用向量相似度計算方法（如余弦相似度、歐氏距離等）來進行數據的檢索和相關度排序。為實現高效的向量搜索，搜索型數據庫往往引入高效的向量索引機制，實現高效的近似最近鄰搜索（ANNS）。常見的向量索引算法有局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing，LSH）、最 小 世 界 導 航 圖（Hierarchical Navigable Small World，HNSW）等等。搜索型數據庫通過這些核心技術，不僅優化了傳統的文本搜索，還拓展了

24、對圖像、音頻等非文本內容的搜索能力，極大地豐富了搜索的應用場景和提高了搜索的準確性。5.數據存儲和檢索（Storage and Retrieval）在搜索型數據庫的設計和實現中，數據的存儲和檢索策略是其核心性能的基石。（1）存儲策略：-11-分段存儲：為了提高寫入效率和優化索引維護，數據通常會被分成多個較小的塊或分段。每個分段獨立索引，可以并行處理，從而提高了系統的伸縮性和性能。數據壓縮與編碼：為了節省存儲空間并提高數據傳輸效率，搜索型數據庫經常使用各種數據壓縮和編碼技術。這包括對文檔 ID 列表進行編碼以減少倒排索引的大小，以及使用列式存儲時對列數據進行有效壓縮。數據分區和分片：為了進一步提

25、升性能和伸縮性，數據通常會根據某些鍵（如時間戳或地理位置）進行分區或分片。這允許數據庫在物理上跨多臺服務器分布，支持水平擴展和高可用性。內存管理：為了提高索引數據的查詢與寫入效率，需要考慮索引數據在內存中的緩存淘汰策略、優化的數據結構來減少內存占用空間、故障發生時內存緩存數據的持久化問題。（2）檢索策略布爾查詢處理：搜索型數據庫支持復雜的布爾查詢邏輯，允許用戶執行包含 AND、OR 和 NOT 操作的復合查詢。這需要數據庫高效處理多個倒排索引的交集、并集和差集操作。相關性評分和排序：除了找到匹配的文檔外，搜索型數據庫還會計算每個文檔與查詢的相關性得分，并根據這個得分對結果進行排序。這通常涉及諸

26、如 TF-IDF、BM25 等評分算法，考慮詞頻、文檔頻率和文檔長度等因素。-12-查詢優化：為了提高查詢性能，搜索型數據庫采用各種優化策略，如查詢重寫、索引剪枝、緩存策略和并行處理。這些技術可以減少需要檢查的數據量，降低查詢延遲。分布式查詢執行：在分布式搜索型數據庫中，查詢可能需要跨多個節點執行。這就要求數據庫能夠有效地分解查詢任務，分發到各個節點上，并高效匯總查詢結果。綜上，搜索型數據庫的設計注重于如何高效地存儲和檢索大量動態變化的數據，同時保持查詢的高速響應。通過利用倒排索引、分段存儲、數據壓縮和優化的查詢執行策略，搜索型數據庫能夠提供強大的全文搜索能力和高效的數據分析功能。(二二)搜索

27、型數據庫關鍵特性搜索型數據庫關鍵特性搜索型數據庫具有多種關鍵特性，這些特性使得它在處理大規模數據、實現快速檢索和智能分析方面具有優勢。以下是搜索型數據庫的一些關鍵特性：1.全文搜索能力搜索型數據庫的核心特性之一是其對全文搜索的支持，允許用戶在大量文本中快速查找包含特定詞匯的文檔。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。2.相關度排序搜索型數據庫具有高精確度和高召回率的特性，即它能夠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，并且能夠盡-13-可能多地檢索到與查詢相關的文檔。高精確度保證了搜索結果的準確性，即返回的結果大部分都是與用戶查詢相關的信息；高

28、召回率保證了搜索的全面性，即搜索結果中包含了大部分與用戶查詢相關的信息。這一特性可以提高搜索型數據庫的效率和用戶體驗，確保用戶能夠快速找到所需信息。3.實時數據處理搜索型數據庫能夠處理實時產生的數據流，并能夠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。這使得用戶能夠及時獲取最新的數據信息，并進行即時的查詢和分析。4.多樣化數據模型支持與傳統關系數據庫相比，搜索型數據庫通常提供更靈活的數據模型，能夠高效處理結構化、半結構化及非結構化數據，如文本、日志、圖像、音頻等多種數據類型。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。5.高并發支持搜索型數據庫具有

29、強大的大并發支持能力，能夠處理大規模用戶同時發起的查詢請求。這意味著搜索型數據庫在高流量和大規模數據場景下仍能保持穩定的性能表現，并且能夠有效地處理多個用戶同時進行的查詢操作。為了實現大并發支持，搜索型數據庫通常采用了分布式架構、負載均衡、緩存技術、異步處理等手段，以確保系統的可擴展性、穩定性和性能表現。大并發支持使得搜索型數據庫能夠應對用戶數量劇增或突發性流量的情況，保證系統始終保持高效、穩定的運行狀態。-14-搜索型數據庫的這些關鍵特性使其成為大數據處理和實時分析的理想選擇，尤其適合于當前數據驅動的業務環境。通過不斷優化和技術創新，搜索型數據庫將繼續在數據管理和信息檢索領域發揮重要作用。三

30、、搜索型數據庫應用場景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。圖 5 搜索型數據庫應用場景一覽(一一)業務場景業務場景搜索型數據庫以其卓越的搜索能力和智能分析功能，在多個業務場景中發揮著關鍵作用，成為企業數字化轉型的強大推動力。表 3 搜索型數據庫業務場景企業搜索平臺企業搜索平臺產品信息管理產品信息管理內部知識管理內部知識管理客戶服務支持客戶服務支持網絡空間治理網絡空間治理功能描述功能描述提供企業內部信息檢索管理企業產品信息索引和檢索企業文檔響應客戶查詢和反饋網絡輿情監

31、測與分析實際應用實際應用員工快速查找企業資料實時更新和檢索產品數據員工訪問內部報告、郵件客戶問題快速解決監測網絡言論、信息篩選-15-1.企業搜索搜索型數據庫在企業搜索領域有著廣泛的應用，能夠幫助企業高效地管理和利用內部和外部的信息資源，提升工作效率、提高客戶滿意度，促進企業決策科學化和合規經營。搜索型數據庫的應用為企業提供了強大的信息管理和智能分析能力，是企業數字化轉型的重要支撐和推動力量。2.產品信息管理搜索型數據庫可以用于管理企業的產品信息，包括產品規格、特性、價格、庫存等。通過搜索型數據庫，企業可以實現對產品信息的實時更新和快速檢索，幫助銷售團隊和客戶快速找到所需產品信息，提高銷售效率

32、和客戶體驗。3.內部知識管理搜索型數據庫可以幫助企業進行內部知識管理，將企業內部的文檔、報告、會議記錄、郵件等信息進行索引和檢索。員工可以通過搜索型數據庫快速找到所需的信息資源，避免信息孤島和重復勞動，提高工作效率和協作能力。4.客戶服務與支持搜索型數據庫可以用于企業客戶服務和支持領域，幫助企業及時響應客戶的需求和問題。企業可以將客戶反饋、投訴、建議等信息進行索引和分析，快速識別問題并給予解決方案，提高客戶滿意度和忠誠度。5.網絡空間治理-16-搜索型數據庫在網絡空間治理方面的應用具有重要意義，可以為網絡空間治理提供數據支持、智能分析和決策支持等方面的幫助。以下是搜索型數據庫在網絡空間治理方面

33、的應用場景及作用：（1）輿情監測與分析搜索型數據庫可以實現對網絡輿情的監測和分析，通過收集和分析網絡上的言論、評論、情緒等信息，及時了解和掌握社會熱點、輿論動向等情況?；谒阉餍蛿祿斓臄祿诰蚝椭悄芊治黾夹g，網絡空間治理部門可以從海量信息中發現潛在的問題和風險，及時采取相應的措施。（2）信息篩選與過濾搜索型數據庫可以幫助網絡空間治理部門對信息進行篩選和過濾，識別和清除網絡中的虛假信息、有害信息和違法內容。通過建立相關的搜索規則和過濾機制，搜索型數據庫能夠自動檢測和識別不良信息，并進行相應的處理和屏蔽。（3）數據挖掘與預警搜索型數據庫結合數據挖掘技術，可以發現網絡空間中的異常行為、惡意攻擊、網

34、絡欺詐等問題。通過分析用戶行為數據、網絡流量數據、安全日志等信息，搜索型數據庫可以實現對網絡安全事件的預警和預測，為網絡空間治理部門提供及時的警報和響應?？傮w而言，搜索型數據庫的設計注重于高效地存儲和檢索大量動態變化的數據，同時保持查詢的高速響應。通過利用倒排索引、分段存儲、數據壓縮和優化的查詢執行策略，搜索型數據庫能夠提供強大的全文搜索能-17-力和高效的數據分析功能，滿足企業在信息管理和網絡治理方面的復雜需求。(二二)行業應用行業應用搜索型數據庫的影響力遠遠超出了企業搜索的范疇，其多功能性和靈活性使其成為眾多行業的關鍵技術支柱，包括但不限于以下幾個方面：1.電子商務與零售業搜索型數據庫在電

35、子商務和零售業中有著廣泛的應用。它可以用于商品搜索和推薦，幫助用戶快速找到所需的商品，并根據用戶的偏好和行為進行個性化推薦。同時，搜索型數據庫還可以用于庫存管理、訂單處理、用戶反饋等方面，提升電商平臺的運營效率和用戶體驗。2.金融與投資領域在金融和投資領域，搜索型數據庫可以用于數據挖掘、風險管理、投資分析等方面。它可以幫助金融機構對大量的金融數據進行全文檢索和分析，發現潛在的投資機會和風險因素，為投資決策提供參考和支持。3.健康醫療行業搜索型數據庫在健康醫療行業中也有著重要的應用，主要包括醫療知識管理、醫學文獻檢索、疾病診斷等方面。通過搜索型數據庫，醫療工作者可以快速獲取醫學文獻和最新研究成果

36、，輔助臨床決策和醫療診斷。4.教育與培訓領域-18-在教育和培訓領域，搜索型數據庫可以用于教學資源管理、學習資料檢索、個性化學習推薦等方面。它可以幫助學生和教師快速找到所需的教學資源和學習材料，提升教學效率和學習成效。5.媒體與娛樂產業搜索型數據庫在媒體和娛樂產業中也有著廣泛的應用，主要包括新聞資訊搜索、視頻音頻檢索、內容推薦等方面。通過搜索型數據庫，用戶可以快速找到感興趣的新聞報道、影視作品和娛樂節目，豐富了媒體和娛樂內容的傳播和使用。6.物聯網和智能設備領域在物聯網和智能設備領域，搜索型數據庫可以用于設備管理、數據監控、故障診斷等方面。它可以幫助設備制造商和運營商對大量的設備數據進行管理和

37、分析，發現設備運行狀態和異常情況，提升設備運行效率和可靠性。7.公共服務與政府治理搜索型數據庫還可以應用于公共服務和政府治理領域，包括政府信息公開、公共服務導航、政務查詢等方面，為公民和企業提供便捷的政務服務和信息查詢渠道，促進政府治理的透明化和高效化。-19-圖 6 搜索型數據庫應用場景搜索型數據庫的行業應用廣泛且深入，它通過提供快速、準確的數據處理和分析能力，為不同行業的數字化轉型和智能化升級提供了堅實的技術基礎。四、搜索型數據庫能力模型(一一)基礎能力模型基礎能力模型1.基本能力搜索型數據庫的主要功能是數據庫基礎能力是指提供支持非結構化數據導入、用戶快速定位所需信息的能力，提供包括數據內

38、容檢索、索引、數據導入導出、數據存儲、數據一致性、排序、自定義插件、數據類型豐富度等多個方面的功能，具體指標如下：1）數據庫內容檢索：非結構化數據檢索、全文檢索、向量檢索、地理信息查詢、組合索引查詢、多語種支持、聚合分析等；2）索引：索引的定義、修改、刪除等操作；-20-3）數據庫導入導出：通過 API、客戶端或其它工具等至少一種數據導入、導出方式；4）數據存儲：數據和索引的存儲壓縮；5）數據一致性：數據的最終一致性；6）排序：按照相關度排序（如 BM25、TF/IDF 以及向量相似度等算法）、基于字段排序、組合排序等；7）檢索語法：常見的檢索語法，如與、或、非等邏輯運算符操作；8）自定義插件

39、：通過自定義插件方式擴展數據庫功能；9）數據類型豐富度：文本、圖片、音視頻、地理位置信息、數字、日期、二進制數據類型支持。2.管理能力數據庫管理能力是指支持借助工具或自我管理數據庫狀態和存儲索引的能力，包括監控警告、數據備份與恢復和日志與審計，具體指標如下：1）監控告警：數據庫指標的監控，如節點健康狀態、連接數等，異常告警機制，如提供告警 API、告警日志等對接方式；2）數據備份與恢復：增量備份、全量備份以及對數據備份的恢復；3）日志與審計：記錄系統日志和審計日志等其它相關日志。3.安全能力數據庫的安全能力是指數據庫系統具備權限管理的能力，包括身份認證和訪問控制，以確保數據的保密性，具體指標如

40、下：1）權限管理：身份認證與訪問控制。-21-4.兼容能力數據庫兼容能力是指數據庫系統能夠在不同的部署環境中運行和部署，包括硬件平臺和操作系統，具體指標如下：1）硬件兼容：支持在 X86、ARM 等主流硬件上正常運行；2）操作系統兼容：支持在主流操作系統上正常運行。5.擴展能力數據庫的擴展能力是指數據庫系統能夠支持快速、可靠的擴展和縮容，以滿足不斷增長的數據量和應用負載的需求，具體指標如下：1）集群擴容：支持集群的擴展；2）集群縮容：支持集群的動態縮容。6.高可用能力數據庫的高可用能力是指在面對各種硬件、軟件或網絡故障時，數據庫系統能夠保持高可用性和可靠性，包括數據高可用和服務高可用，具體指標

41、如下：1）數據高可用：支持多副本等機制實現數據高可用；2）服務高可用：支持在集群部分節點服務異常情況下，其他正常節點仍可提供服務。(二二)能力模型的符合性驗證情況能力模型的符合性驗證情況2023 年初，中國信通院云計算與大數據研究所牽頭，依托中國通信標準化協會大數據技術標準推進委員會，聯合 30 余家企業完成搜索型數據庫技術要求 團體標準編制工作，該標準有效填補了國內關于搜索型-22-數據庫能力模型研究的空白，已成為搜索型數據庫行業內技術選型和產品開發的風向標。同時，依托該標準，中國信通院云大所組織開展“可信數據庫”-搜索型數據庫專項測試工作，拓爾思、極限科技、日志易、愛可生、星環科技、國網億

42、力、火山引擎、同方知網等 8 家企業的搜索型數據庫產品通過測試。關于該評測的詳細情況，可聯系劉老師，13661023626，。表 4 可信數據庫-搜索型數據庫基礎能力測試通過名單企業名稱企業名稱產品名稱產品名稱版本號版本號完成測試時間完成測試時間極限科技INFINIEasysearch 搜索引擎軟件v1.0.02023 年 4 月 19 日拓爾思TRS 海貝搜索數據庫系統V10.02023 年 5 月 10 日日志易日志易 Beaver 數據搜索引擎系統v1.02023 年 5 月 23 日國網億力思極億搜V1.02023 年 5 月 26 日星環科技星環分布式搜索引擎軟件【簡稱:Transw

43、arpScope】V9.02023 年 6 月 1 日愛可生愛可生向量數據庫企業版軟件【簡稱:TensorDB】V2.02023 年 6 月 5 日火山引擎火山引擎企業級云搜索服務軟件V22023 年 11 月 10 日同方知網KBase 數據庫V13.02024 年 6 月 4 日五、搜索型數據庫應用與實施建議搜索型數據庫的應用與實施全流程是一個綜合性的系統工程，涉及從需求分析到系統部署、優化和維護的多個階段。本章節將從數據建模與索-23-引設計、性能調優與監控、安全性配置幾個較為重要的環節給出相應的應用實施建議。圖 7 搜索型數據庫應用實施流程圖(一一)數據建模和索引設計數據建模和索引設計

44、在構建搜索型數據庫過程中，關鍵是要緊密圍繞搜索和查詢性能的優化進行設計，同時保持數據的靈活性和可擴展性。通過精心設計的數據模型和索引策略，可以顯著提高搜索效率，滿足不同場景下的數據檢索需求。搜索型數據庫的數據建模過程稍有不同于傳統數據庫，因為它更側重于優化數據以支持高效的搜索、查詢性能和數據分析。搜索型數據庫如Elasticsearch 通常采用倒排索引來快速定位包含特定詞匯的文檔，這對于數據建模有一定的影響。以下是搜索型數據庫數據建模的步驟：-24-1）確定搜索需求分析查詢模式：了解用戶如何查詢數據，包括最常見的查詢類型、需要全文搜索的字段以及可能的范圍查詢。識別關鍵字段：確定哪些字段是搜索

45、中的關鍵字段，如文本內容、日期、標簽等。2）設計文檔結構定義文檔模型：搜索型數據庫通常以文檔形式存儲數據。設計文檔結構時，需要確定文檔中將包含哪些字段和字段類型。3）設置字段屬性：為每個字段定義類型（如文本、日期、關鍵字等）和屬性（如是否被索引、是否存儲、是否參與分詞等）。對于需要進行全文搜索的文本字段，選擇合適的分詞器。分詞器會影響搜索結果的查準率和查全率。4）配置索引策略定義索引設置：包括配置如分片數量、副本數量、分片的調度策略等，以優化搜索性能和數據的可靠性。根據數據訪問模式和查詢性能需求，進行索引優化，使用索引別名進行靈活的索引管理。5）數據規范化與反規范化考慮數據冗余：為了優化搜索性

46、能，搜索型數據庫中的數據模型可能會比關系型數據庫更傾向于數據的反規范化，減少查詢時的關聯操作。數據更新策略：設計數據更新和維護策略，以保持數據一致性和準確性，尤其是在反規范化設計中。6）性能評估和調優測試查詢性能：基于實際的查詢模式測試數據模型的性能，確保滿足應用需求。調整和優化：根據性能測試結果，調整文檔結構、索引設置或查詢策略，以達到最優的搜索性能和數據處理效率。索引設計的目標是創建一個既能快速響應查詢，又能高效存儲數據的系統。通過精心的索引設計，可以提升搜索型數據庫的整體性能，滿足不同應用場景的需求。-25-1.全文索引1）倒排索引是全文索引的核心，它將文檔中的詞映射到包含該詞的文檔列表

47、，極大地加快了文本搜索的速度。2）分詞器選擇對處理特定語種的文本至關重要。根據語言的特性選擇或定制分詞器，以確保高效準確的文本分析。3）配置停用詞過濾，減少索引大小并提升搜索效率。同時，通過同義詞擴展和相關性評分參數調整，優化搜索結果的準確性和相關性。2.字段索引1）對于需要支持精確匹配和范圍查詢的字段，B+樹索引通常是最高效的選擇，它具備優秀的讀寫性能和范圍查詢能力。2）位圖索引適合于值域有限的字段，如狀態標志和枚舉類型，特別是在查詢操作遠多于更新操作的場景下。3）對于文本字段，考慮是否進行分詞處理以及是否需要處理大小寫敏感性，這些設置主要適用于全文搜索場景。3.綜合索引策略1）確定使用綜合

48、索引(組合字段)或單獨索引2）評估索引稀疏性或選擇性,避免過多或過少的索引4.索引分片和復制1）對索引進行分片,分散存儲在不同節點以提高吞吐量2）根據查詢模式設置適當的索引復制因子,平衡讀寫性能5.索引生命周期管理-26-1）建立索引更新、合并、回收等機制2）優化索引存儲,如壓縮、文件合并等(二二)性能調優與監控性能調優與監控在搜索型數據庫的性能調優與監控方面，以下幾個策略對于提升系統效率和用戶體驗至關重要：1.列存儲列存儲的核心思想是將數據按列組織存儲，而不是按行組織存儲。例如，在一個包含姓名、年齡和性別的表中，傳統的行存儲方式會將每一行的數據連續存儲，即姓名、年齡和性別的數據依次存儲在一起

49、，而列存儲則會將所有姓名存儲在一起，所有年齡存儲在一起，所有性別存儲在一起。列存儲可以更有效地利用存儲空間，減少數據在磁盤上的占用，降低存儲成本。由于相同類型的數據在列存儲中是連續存儲的，因此可以更容易地進行數據壓縮，進一步節約存儲空間。列存儲可以實現對特定列的高效訪問，因此適用于大規模數據分析和數據挖掘場景。在這些場景下，往往需要對特定列的數據進行聚合、過濾、計算等操作，列存儲可以顯著提升數據處理的效率。2.讀寫分離采用讀寫分離架構是提升搜索型數據庫性能的一種重要手段。這種架構將讀操作和寫操作分別路由到不同的數據庫實例或節點上，以實現更好的負載均衡、提高系統的并發處理能力、降低數據庫壓力、提

50、高數據訪問速度和響應性能等目標。將讀操作和寫操作分離后，可以通過獨立部署的-27-讀庫來處理大量的讀請求，從而有效分擔寫庫的壓力，實現負載均衡。這種架構可以通過橫向擴展的方式增加讀庫的數量，從而提高系統的并發處理能力，支持更多的并發讀取操作。將讀操作分發到讀庫上，可以減輕主庫的負載壓力，降低數據入庫的響應延遲，提升系統的穩定性和性能表現。3.提升硬件搜索型數據庫無論是索引還是檢索的過程，都需要消耗大量的 CPU、內存以及磁盤的 IO。高主頻的 CPU 能夠更快地執行計算任務，而增加CPU 核心數量則可以提高系統的并行處理能力，使得數據庫能夠同時處理更多的查詢請求。通過使用高性能的多核 CPU，

51、可以實現更快速的索引構建和查詢響應，提升系統的吞吐量和性能表現。大內存能夠緩存更多的數據和索引信息，減少磁盤 IO 操作，加快數據的讀取和寫入速度。SSD硬盤具有高速的讀寫速度和低延遲的特點，能夠顯著提升搜索型數據庫的IO 性能。與傳統的機械硬盤相比，SSD 硬盤具有更快的數據訪問速度和更低的數據訪問延遲，能夠極大地縮短索引構建和數據檢索的時間。通過使用 SSD 硬盤作為數據庫的存儲介質，可以大幅提高系統的響應速度和數據處理效率，提升用戶的查詢體驗和系統的性能表現。通過提高 CPU的主頻和核數、使用更大的內存以及 SSD 硬盤等手段，可以有效地提高搜索型數據庫的性能，加快索引構建和數據檢索的速

52、度，提升系統的響應速度和處理能力，從而提高用戶的查詢體驗和系統的性能表現。綜上，通過對存儲結構的優化、讀寫操作的分離以及硬件資源的提升，可以顯著提高搜索型數據庫的性能，滿足日益增長的數據處理需求，為用戶提供更快速、更可靠的服務。-28-(三三)安全性考量安全性考量近年來，隨著搜索型數據庫的廣泛應用，搜索型數據庫已經深入到各行各業，推動了國內信息化的進一步發展。但是，由于部分廠商的安全意識不足，再加上開源搜索型數據庫在安全防護這塊的缺失，導致各種安全事故頻繁發生。數據泄露嚴重問題，波及范圍廣、發生頻率高、數據規模大。因此，用戶在搜索型數據庫選型的時候，要重點考慮搜索型數據庫的安全性問題。這需要綜

53、合考慮多個方面，包括數據隱私保護、訪問控制、加密技術、安全審計等。以下是搜索型數據庫安全性考量的一些關鍵點：1.數據隱私保護搜索型數據庫需要采取有效措施保護用戶數據的隱私安全，包括對數據進行加密存儲、隱私脫敏處理、權限訪問控制等。確保用戶敏感數據不被未授權訪問和泄露是搜索型數據庫安全性的首要任務。2.訪問控制搜索型數據庫需要建立完善的訪問控制機制，包括身份認證、權限管理、訪問審計等功能。只有經過授權的用戶才能夠訪問數據庫，并且需要根據用戶的角色和權限限制其對數據的操作。3.數據加密搜索型數據庫需要支持數據加密技術，包括數據傳輸加密、數據存儲加密等。通過對數據進行加密，可以有效防止數據在傳輸和存

54、儲過程中被竊取和篡改，保障數據的加密性和完整性。-29-4.安全審計搜索型數據庫需要具備安全審計功能，記錄用戶的操作行為和系統的運行狀態，以便及時發現安全事件和異常情況。安全審計可以幫助數據庫管理員監控系統的安全性，并對安全事件進行調查和處理。5.安全漏洞修復搜索型數據庫需要定期對系統進行安全漏洞掃描和修復，及時更新補丁和升級版本，以防止黑客利用已知漏洞攻擊系統。及時修復安全漏洞是保障搜索型數據庫安全性的重要措施之一。6.高可用性和災備備份搜索型數據庫需要具備高可用性和災備備份功能，保障數據在災難事件發生時的可恢復性和可用性。通過建立災備備份系統和實現數據冗余存儲，可以確保數據不會因意外事件而

55、丟失或損壞。7.安全培訓和意識搜索型數據庫管理員和用戶需要接受安全培訓，增強安全意識和技能。通過定期的安全培訓和演練，提高管理員和用戶對安全問題的認識和應對能力，有效防范安全風險和威脅。綜上，搜索型數據庫的安全性考量是一個多維度、多層次的過程，需要從技術、管理和培訓等多個方面綜合施策，以構建一個全面、堅固的安全防護體系。-30-(四四)應用案例應用案例1.拓爾思中國知識產權大數據與智慧服務系統（DI Inspiro）是由知識產權出版社有限責任公司開發建設的國內第一個知識產權大數據應用服務系統。DI Inspiro已經整合了國內外專利、商標、法律文書、標準和科技期刊等知識產權數據資源，實現了數據

56、檢索、分析、關聯、預警和項目管理等多種功能。該系統充分利用了拓爾思海貝搜索數據庫的高性能并發能力以及多語言處理方面的優勢，實現了中、英、日之間多語種無差別、無障礙的智能擴展檢索和及時統計分析。圖 8 中國知識產權大數據與智慧服務系統2.極限科技極限科技是國內一家專做搜索型數據庫的廠商，在數據搜索領域有深厚的技術積累。極限科技的產品 Easysearch 在功能和性能上完全滿足集團應用的搜索需求。此外，Easysearch 產品支持在國產服務器、操作系統環境運行，目前已獲得了多家國產 CPU、操作系統的廠家認證，如華為、飛騰、龍芯中科、麒麟軟件、統信、海光等。-31-通過國產化替代，不僅提高了企

57、業 IT 技術棧的國產化程度，落實了自主可控的戰略布局，也實實在在地給企業降低了系統成本。3.星環科技星環科技 Scope 支持實時，微批處理等多種數據寫入方式，產品內置自研存儲引擎 Search Engine，對于傳統日志等半結構化數據以及標準的結構化數據，支持精確/模糊/多維檢索等各類檢索場景，做到毫秒級查詢與檢索能力。Scope 基于 Raft 協議保證數據的一致性，同時提供多副本支持，滿足數據的可靠性需求。此外，Scope 支持跨數據中心的多活部署，使得重要業務在多數據中心的交互和流轉；支持主備集群的實時數據同步，滿足主備集群的 failover 和 switchover。Scope

58、支持適配長城飛騰、華為泰山、龍芯等服務器架構，同時滿足麒麟，UOS 等操作系統，在傳統搜索業務的功能外，同時提供多租戶，聯邦檢索等多樣化功能，充分滿足國產化替換需求。圖 9 星環科技 Transwarp Scope-32-六、搜索型數據庫演進趨勢(一一)多模態數據的融合處理和分析多模態數據的融合處理和分析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。其中，跨模態檢索指的是在不同模態的數據之間進行檢索的技術，即通過查詢一個模態的數據來檢索相應的其它模態數據。為了支持跨模態檢索，搜索數據庫不僅要支持基于語義的文本檢索，還需

59、要結合自然語言處理、計算機視覺等技術覆蓋圖像、視頻、語音等多模態數據的檢索查詢。此外，不同模態間的關聯挖掘和協同推理能力成為關鍵，準確把握數據的語義內涵和上下文信息對于多模態融合至關重要。通過向量數據的支持，搜索型數據庫具有對多種數據類型的支持能力，包括文本數據、結構化數據、半結構化數據、圖像數據、音頻數據、視頻數據等。通過靈活的數據模型和存儲結構，搜索型數據庫能夠處理各種類型的數據，實現多模數據的統一管理和跨模態檢索。例如，搜索型數據庫通常利用空間對齊的預訓練大模型（CLIP、BLIP 等）對數據進行向量抽取實現跨模態搜索。利用這種跨模態搜索技術，可以很方便地實現用語音對手機里面的文字、圖片

60、、音視頻等進行搜索。搜索型數據庫在處理多模態數據融合方面的能力，已被廣泛應用于電子商務、金融服務、醫療健康、智能制造、智慧城市等多個領域和場景。在多模融合的道路上，搜索型數據庫的發展方向主要有兩個：一是作為全文索引能力的提供者，集成到多模態數據庫（如 NoSQL 數據庫）中；二-33-是基于搜索型數據庫本身的引擎，通過插件方式構建出其他模型的能力。多模融合的目標是有效降低多模態數據的存儲和開發成本。為了進一步支持多模態數據的融合處理與分析，未來搜索型數據庫還將逐步支持對不同模態數據進行聯合編碼、統一表示，為模態間語義相關性挖掘和跨模態計算奠定基礎。1）通過表示學習，可以獲得不同模態數據的統一語

61、義向量表示，推動模態間的關聯挖掘和融合分析；2）實現多模態數據的索引關聯，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；3）提供模態間協同計算能力，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；4）構建面向特定領域的融合索引庫，為領域應用的多模態數據理解和分析提供支持。隨著云上數據和業務場景的不斷豐富，各種模態的數據都有著存儲、查詢、搜索的需求。通過搜索型數據庫的多模數據融合處理能力，可以實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。(二二)人工智能與搜索型

62、數據庫的結合人工智能與搜索型數據庫的結合近年來，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-34-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。1.語義理解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。搜索輸入處理不再局限于文本關鍵詞的分詞技術，大模型語義建模與信息生成能力的引入，將會提升語義信息理解與表達能力。大規模通過預訓練任務編碼語料中所包含的語義信息掌握豐富的知識，進而能夠理解自然

63、語言提詞，執行復雜的推理任務。2.長期記憶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，其一是解決上下文輸入窗口長度限制，有效提升記憶長度，增強搜索相關度，其二是訓練數據的緩存，提升微調的處理能力。3.搜索增強生成（RAG）大模型訓練的計算成本和時間成本都較高，且大模型往往只針對歷史數據進行訓練，缺乏對時效知識的推理能力。其次，大模型生成的信息較為發散，容易產生幻覺問題，缺乏知識的邊界。搜索數據庫在檢索增強生成中的作用主要有：高效索引和快速檢索，利用倒排索引等數據結構，搜索數據庫能快速從海量語料中檢索與查詢相關的片段，并根據相關性評分對檢索結果進行排序，提供隨時間變化并被持續追蹤的

64、信息并融入大模型，豐富上下文輸入，確保高質量結果優先被生成模型利用等。-35-4.融合搜索與評分排序在向量搜索領域的 BM25 評分算法存在局限性，融合搜索場景的的評分也是一個重要的發展方向。向量檢索能夠具備理解語義相關性的特征，但是在關鍵詞傳統搜索場景不太擅長，混合檢索能夠結合不同檢索技術的優勢，以獲得更好的召回結果。在不同檢索模式下，通過把檢索結果歸一化，引入重排序模型，提升搜索的查準率與召回率。5.對向量數據庫的支持隨著數據處理領域的不斷發展，嵌入技術（Embedding）和稠密向量（DenseVector）越來越廣泛地被應用于自然語言處理、圖像識別、推薦系統、人工智能等領域。嵌入技術是

65、將高維度的離散數據（如文本、圖像、音視頻等）映射到低維度的連續空間中形成稠密向量，從而更好地捕捉數據之間的潛在關系和語義信息的方法。嵌入技術可以通過無監督或有監督的方式進行訓練，其中無監督的訓練方式通常使用神經網絡模型如Word2Vec、GloVe 等，有監督的訓練方式通常使用深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、注意力機制（Transformer）等。隨著各種近似最近鄰搜索算法被提出來，一些專門用于向量搜索的工具被開發出來，如 ANNOY、Faiss 等在圖像識別和推薦系統等領域得到了廣泛應用。常見的向量索引算法有局部敏感哈希、最小世界導航圖等等。然而隨著應用的發展

66、以及數據量的不斷增長，更加專業的向量數據庫逐漸取代向量檢索工具。此外，傳統的數據庫如關系型數據庫、內存數據以及搜索型數據庫也開始擴展對向量數據的支持。以搜索為核心的搜索型數據-36-庫，在通過插件的形式引入向量搜索以后，增加向量索引算法的支持，并能夠適配和集成 LangChain、HuggingFace 等 AI 大模型開發生態。這些數據庫支持第三方 Transformer 模型的應用接口接入，提供檢索增強生成服務，進一步推動了數據處理技術的革新和發展。搜索型數據庫在人工智能技術發展的浪潮中，不斷吸收和融合新技術，以提升其語義理解、長期記憶、生成能力和評分排序等方面的性能，為用戶帶來了更加智能

67、和個性化的搜索體驗。(三三)云原生架構的演進云原生架構的演進云原生化是數據庫服務與云計算基礎設施深度融合的關鍵，它旨在實現成本效益和效率的最大化。近年來，云原生化已成為數據庫廠商，尤其是云服務提供商的重要發展方向。云原生技術發展的核心路線集中在利用 Kubernetes（K8s）進行容器化，以及云計算主機提供的虛擬化、編排和資源管理能力。盡管業界對于數據庫是否應運行在容器中存在一定爭議，容器化已成為云數據庫廠商廣泛認可的發展趨勢。容器化數據庫的優勢在于其快速部署、彈性伸縮能力以及全面的運維可觀測性，這些特性是其成為技術選型的關鍵因素。在計算與存儲方面，搜索型數據庫正逐步向存算分離架構演進。計算

68、層基于業務流量波峰、低谷的閾值精確檢測，提供計算服務的靈活供給與平滑伸縮，并實現租戶層的資源隔離與管控?；诖嫠惴蛛x的架構，存儲層實現了緩存加速與副本的靈活擴展，實現寫入性能的提升的同時，靈活提供本地盤、對象存儲、云盤、存儲加速多類存儲服務，并在存儲層維度實現異地多活能力，為數據提供高可用保障。-37-Serverless 化服務是另一個重要的發展方向，它旨在更精確地匹配業務需求與資源供給，實現用戶和云服務提供商的降本增效。Serverless 服務簡化了用戶對資源購買的評估工作，并避免了因資源評估不準確而導致的浪費或服務降級。Serverless 服務的實現依賴于搜索型數據庫的容器化和存算分

69、離架構改造，同時，業務流量的監控、預測和運維支持也在逐步由固定規則向 AI 工具鏈的方向演進?？傮w而言，云原生化、存算分離以及 Serverless 化服務的發展，不僅推動了搜索型數據庫技術的創新，也為用戶帶來了更高效、更靈活、更經濟的數據處理解決方案。隨著技術的不斷進步，這些趨勢預計將在未來繼續塑造數據庫服務的新格局。(四四)其它技術對搜索型數據庫的影響其它技術對搜索型數據庫的影響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。以下是一些關鍵的演進趨勢：1.實時搜索與分析隨著業務應用對即時性需求的增加，搜索型數據庫正朝著實時方向演進，通過實時索引和更新機制，能夠快速檢索和

70、反映最新數據。2.新型并發控制和索引技術研究新型的并發控制算法和索引結構，如基于非易失性內存的索引，以適應現代硬件架構并提升性能。3.安全和隱私保護-38-在數據安全方面，多方安全計算、聯邦學習等技術的發展給數據庫安全與隱私保護帶來了新的挑戰和機遇。4.數據庫智能化AI4DB 可以利用機器學習技術對搜索查詢進行優化，通過學習用戶的查詢模式和數據的使用情況，智能調整索引結構和查詢計劃，從而提高搜索性能。另外，自動化和智能化功能可以減少搜索型數據庫的運維工作量，降低運維成本。5.增強現實搜索隨著增強現實技術的發展，搜索技術也將逐漸與增強現實相結合，為用戶提供更加直觀和沉浸式的搜索體驗。增強現實搜索

71、能夠將搜索結果無縫融入現實世界，結合 AI 技術為用戶提供更加個性化和便捷的搜索服務。綜上，新型技術正在推動搜索型數據庫向更高效、更智能、更安全的方向發展，同時也對數據庫的設計和實現提出了新的要求。隨著技術的不斷進步，預計未來搜索型數據庫將更加緊密地與 AI、云計算和大數據等技術結合，為用戶提供更加豐富和高效的數據服務。七、總結和展望隨著數字化轉型的加速，企業對于能夠快速檢索、分析和理解數據的系統需求日益增長。作為現代數據管理架構的關鍵組成部分，搜索型數據庫已經證明了其在處理大規模、多樣化數據集方面的獨特價值。搜索型數據庫通過提供全文檢索、模糊匹配、排名算法等功能，使用戶能夠快速定位到所需信息

72、。它通常結合了倒排索引、向量空間模型等技-39-術，以優化搜索性能，能夠提供對非結構化數據的高效處理能力，以及對實時搜索需求的支持。此外，許多搜索型數據庫還提供了強大的分析功能，可以對數據進行深入洞察。隨著人工智能和機器學習等技術的融合，未來的搜索型數據庫預計將變得更加智能和自適應，能夠提供更加精準和個性化的搜索體驗：（1）通過集成更先進的 AI 算法，搜索型數據庫將能夠提供更加精準的搜索結果，并能夠理解用戶的搜索意圖。通過集成更先進的 AI 算法，搜索型數據庫將能夠提供更加精確的搜索結果，并能夠理解用戶的搜索意圖。（2）隨著多云和混合云架構的普及，搜索型數據庫需要更好地與各種數據源和平臺集成

73、，以實現無縫的數據檢索和分析。（3）隨著物聯網設備的增多，實時數據處理的需求也在增長。未來的搜索型數據庫將更加注重實時性，以支持即時搜索和分析。（4）數據安全和隱私保護始終是用戶關注的重點。搜索型數據庫將進一步加強數據加密、訪問控制和合規性，以保護用戶數據。（5）隨著數據類型的多樣化，搜索型數據庫將加強對多模數據的支持，包括結構化、半結構化和非結構化數據。（6）云原生搜索型數據庫將獲得更多關注，利用容器化、微服務架構等云原生技術，提供更加靈活和高效的服務。隨著技術的不斷進步，搜索型數據庫將繼續演進，以滿足不斷變化的市場需求。通過持續創新和優化，搜索型數據庫將在未來的數據處理領域扮演更加關鍵的角色。