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Milvus存算分离系列-4: Delete之痛

分布式向量数据库

保持vector index的immutable属性，通过bitset掩码的方式来使得被删除的vector不可见。如下图，在vector index中node=2被delete mask标记为1, 即deleted。那么在vector index traverse的过程中，node2会被跳过，但该节点与其他节点的link仍然被作为检索的edge进行使用。

2023-09-17

3350

Milvus存算分离系列-3: 存算双写

分布式向量数据库

书接上文，还是回到数据实时可见这个问题上。milvus的target机制实际上只解决了一部分问题，即那些已经“落盘”的数据，可以通过target推进机制来可见。这种机制类似于lucene的“flush”功能，即只有刷新过的数据可查，而没刷新的数据不能查询。这个做法在share nothing的架构下问题不大，比如es就是完全接受lucene的flush机制，提供了“近实时”查询，即一般把flushInterval设置为1s，新写入的数据在1s之后就是可见的。但是对于milvus这种存算分离+云原生的架构，如果新写入的数据要经过write-object storage再download的过程才能可查，那么且不说由于flushInterval太短造成的小文件问题，仅仅是这个upload+download的过程的延时肯定都已经做不到“近实时”了。本文从此出发，介绍milvus是怎么解决“最新数据实时可见”这个问题的。

2023-09-17

3320

Milvus存算分离系列-2: target机制

分布式向量数据库

无论是存算分离还是存算一体，client对于查询的正确性要求都是一致的，没有哪个客户会因为所谓的“架构优势”牺牲正确性，即使是ANN这样的‘近似查询’。而对于存算分离的架构，由于“存”和“算”发生的进程是不同的，那么如何保证数据的完整性&&一致性就是一个相比于存算一体更复杂的问题。本文从这个问题出发，介绍milvus是怎么在存算分离架构下保证查询数据的完整性，一致性和实时性的。本文涉及到一些前置知识，如果对读者造成困惑，可以参考MrPresent-Han：Milvus 存算分离系列-1：milvus架构简介

2023-09-17

3210

Milvus 存算分离系列-1：milvus架构简介

分布式向量数据库

存算分离是一个很火的话题，基本上各个数据库都说自己已经实现，或者即将上线存算分离的架构。但事实上对于不同类型的数据系统，如何定义“存”和“算”是不同的。本系列会简介milvus的存算分离架构，结合具体问题场景聊一些作者对这个概念的看法。

2023-09-17

7040

Elasticsearch查询技术剖析和优化

Elasticsearch Service

本文主要从集群/客户端视角，解释和Elasticsearch查询相关的原理。并相应介绍了Skper(化名）引擎的查询优化技术。

2022-09-07

4380

JVM内存优化分享

Elasticsearch Service java 大数据解决方案

JVM进程运行期间，可能会出现因为YGC或OGC周期过长导致的明显停顿，从而极大影响用户使用体验。本文总结了作者在一次针对JVM进程的整体调优过程中所使用的工具和方法，用于备忘。文中所述的系统为国内某知名2B公司自研的搜索引擎(类Elasticsearch)，出于商业道德，作者未暴露任何代码，并对关键信息均予以更改和遮掩。

2022-09-07

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