插件公开以下接口，用于向向量数据库插入、查询和删除文档。所有请求和响应均为 JSON 格式，并需要一个有效的 bearer token 作为授权头。...与标准的向量数据库不同，LlamaIndex 支持各种针对不同用例进行优化的索引策略（例如树状结构、关键词表、知识图谱）。它体积轻巧、易于使用，并且不需要额外的部署。...2.HTTP Bearer: 您可以使用密钥令牌作为标头来授权对插件的请求。此选项有两个变体：•用户级别（此实现的默认设置）：将您的插件添加到 ChatGPT 的每个用户在添加插件时必须提供令牌。...•根据您为插件选择的身份验证类型（例如，如果插件使用 Service Level HTTP，则需要粘贴您的访问令牌，然后将插件流程中收到的新访问令牌粘贴到您的 ai-plugin.json[132] 文件中并重新部署您的应用程序...JSONL 文件的格式应该是一个逐行分隔的 JSON 文件，其中每行是一个有效的 JSON 对象，表示一个文档。JSON 对象应该有一个 text 字段，以及其他可选字段来填充元数据。
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时，发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入？...2.1 方案探讨 要找出哪些数据没有插入到 Elasticsearch 中，可以采用以下方法： 确保 Logstash 配置文件中的 input 插件的 JDBC 驱动程序正确配置，以便从 PostgreSQL...确认集群是否在接收和索引数据时遇到问题。 如果问题仍然存在，尝试将批量操作的大小减小，以减轻 Elasticsearch 和 Logstash 的负担。...该脚本将比较特定字段（如 id）以确定哪些数据可能未导入到 Elasticsearch。...这种方法速度更快，能够有效地处理大数据量。然而，这种方法需要额外的设置和配置，例如安装 Redis 服务器和编写 Python 脚本。
虽然在上篇文章中我们已经讨论了一些它们之间的基本差异，但在性能上还有许多差异值得我们讨论。 在本文中，我们将讨论工作负载分析和运行的查询。...创建一个 JSON 对象，然后执行读取和写入操作。 整个 JSON 对象的大小为约为 14 MB，在数据库中创建约 200 至 210 个条目。...数据库在查询数据时，有索引查询比没有索引查询快的多。但是，索引也会给数据库带来额外的开销，所有我们好刚要用在刀刃上，别瞎用。...数据库复制 PostgreSQL 和 MySQL 的另一个性能差异是复制。复制指的是将数据从一个数据库复制到另外一台服务器上的数据库。这种数据的分布意味着用户现在可以访问数据而不直接影响其他用户。...MySQL 利用 InnoDB 存储引擎，支持对同一行的写入和读取而不会互相干扰。MySQL每次将数据写入一行时，也会将一个条目写入回滚段中。此数据结构存储用于将行恢复到其先前状态的回滚日志。
1、登陆数据库 psql -U postgres -d postgres 2、创建数据库hstore，并安装extension create database hstore; create extension...hstore; 3、建表 create table users( id serial, info hstore ); 4、插入数据 insert into users values...hstore 模块实现了将键/值对存储到单个值的 HSTORE 数据类型。注意，HSTORE 中的 键 和 值 都只能是字符串。...freeshipping"=>"no"' :: hstore; 删除键值对 UPDATE books SET attr = delete(attr, 'freeshipping'); 判断 HSTORE 字段是否包含某个键...SELECT title, hstore_to_json (attr) json FROM books; 转换成记录集 SELECT title, (EACH(attr) ).* FROM
PostgreSQL相对于MySQL的优势 1)不仅仅是关系型数据库 除了存储正常的数据类型外，还支持存储： array，不管是一位数组还是多为数组均支持 json(hStore)和jsonb，相比使用...FDW提供了一个SQL接口，用于访问远程数据存储中的远程大数据对象，使DBA可以整合来自不相关数据源的数据，将它们存入Postgres数据库中的一个公共模型。...借助这种方法，用户可以将数据作为行、列或JSON文档进行查看、排序和分组。他们甚至可以直接从Postgres向源文档数据库写入(插入、更细或删除)数据，就像一个一体的无缝部署。...10)对索引的支持更强 PostgreSQL 的可以使用函数和条件索引，这使得PostgreSQL数据库的调优非常灵活，mysql就没有这个功能，条件索引在web应用中很重要。...对于索引组织表来说，如果每次在中间插入数据，可能会导致索引分裂，索引分裂会大大降低插入的性能。
列键值key在此表示中只出现一次。后面是一个TID排序数组，指向表中的行。...这样我们就能理解了，deduplication就是将重复项的key值只存储一次，然后该key对应的TID变为一个数组，这个数组分别记录了这些相同元组的块号和偏移量。...从表中获取的排序输入中遇到的每一组重复的元组在添加到当前叶子节点之前被批量合并到一个“posting list”中。每个posting list元组都包含尽可能多的TID。...Deduplication的另一个好处在于能够有效预防索引的膨胀，因为PG索引并不关心mvcc机制，也就是说一条元组经过若干次更新后对应的索引中也可能会插入新的行指向新版本的元组。...而在真实的生产环境中索引的一条元组的更改往往伴随着key值的更改，这样便不适用于HOT更新，索引页就需要插入新的数据，这是如果使用deduplication技术就可以将这些索引项合并，减小索引的大小。
它与关系型数据库有何不同？ 答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。...问题：MongoDB中的索引是什么？它们的作用是什么？ 答案：MongoDB中的索引是一种数据结构，它允许数据库系统不必扫描整个集合，而是直接定位到满足查询条件的文档。索引可以大大提高查询性能。...而 setOnInsert操作符仅在upsert操作为true且导致插入新文档时才有效。如果新文档被插入， 10. 问题：MongoDB中的地理空间索引是什么？如何使用它们进行地理空间查询？...首先使用group来分组文档，并使用 push将每个组的文档添加到一个数组中。...当查询或更新操作时，MongoDB会根据分片键将请求路由到相应的分片上进行处理。 分片可以帮助扩展数据库的性能和存储容量。通过将数据分布在多个服务器上，可以并行处理更多的请求，提高吞吐量。
MongoDB文档类似于JSON对象，字段值可能是文档，数组，或文档数组。 ? 使用文档的优点： 文档中字段值的数据类型同大多数编程语言中的原生数据类型一致。 嵌入式文档和数组减少了连接查询的需求。...4.2 圆点记法 MongoDB使用圆点符号来访问数组中的元素和嵌入式文档字段。 数组 MongoDB中数组是基于0索引的。使用圆点连接集合名称和索引位置： "...._id字段 在MongoDB中，文档需要_id字段作为主键，如果插入文档时没有指定_id字段，MongoDB会使用ObjectIds 作为默认的_id的默认值。...为了在集合和_id索引中更有效地存储UUID，将UUID存储为BSON BinData类型。如果满足下面的条件，索引键会更有效被存储。 ...最后三个字节表示以随机数开始的计数。 在MongoDB中，集合中的文档需要一个作为主键的唯一_id字段，如果没有指定_id字段，MongoDB默认将ObjectId类型值作为_id字段值。
MySQL 的查询语言是字符串形式的，需要拼接或转义特殊字符，而 Elasticsearch 的查询语言是 JSON 形式的，可以直接使用对象或数组表示。...索引和搜索 MySQL 使用 B+树作为主要的索引结构，B+树是一种平衡多路搜索树，它可以有效地存储和检索有序的数据。...Elasticsearch 使用倒排索引作为主要的索引结构，倒排索引是一种将文档中的词和文档的映射关系存储的数据结构，它可以有效地支持全文检索。...分布式和高可用 MySQL 是一个单机数据库系统，它只能运行在一台服务器上，如果服务器出现故障或负载过高，就会影响数据库的可用性和性能。...如果需要同时满足上述两种需求，并且可以容忍一定程度的数据不一致或延迟，可以将 MySQL 作为主数据库系统，并将部分数据同步到 Elasticsearch 作为辅助数据库系统。
可以是普通的整型、字符串，可以是数组，也可以是嵌套的子文档，使用嵌套的好处是在MongoDB中仅需一次简单的查询就能够获取到你所需的数据。...在电商配套的物流领域，可以将一个快递的物流信息直接嵌套在以商品id为唯一索引的文档中，一次查询就可以获取完整的快递流向信息。MongoDB查询还提供了非常丰富的操作符，在查询中组合使用效率倍增。...MongoDB集合在创建时默认就基于_id字段创建了唯一索引，数据插入时会检查_id字段的唯一性，MongoDB可以在包括数组中字段或嵌套文档中的字段几乎任意字段上创建索引（一般为二级索引），大大提高了查询效率...再次，MongoDB的复制集是数据库领域领先的高可用和读写负载均衡解决方案，提供了数据自动（异步/同步）复制能力，一个新节点加入到复制集中会自动进行数据初始同步随后使用oplog进行增量复制，无需人工干预...，将业务负载分摊到不同的shard上，此外mongos还会对shard上超过一定大小的chunk进行分裂（split）；根据不同shard中数据量的大小，在shard将进行chunk迁移（migrate
导读：在本文中，我们将讨论工作负载分析和运行查询，一起了解两个数据库系统在 JSON、索引和并发方面的性能差异。 简介 在管理数据库时，性能是一项非常重要而又复杂的任务。...在本文中，我们将讨论工作负载分析和运行的查询。然后，我们将进一步解释一些基本配置，以改进MySQL和PostgreSQL数据库的性能。...之后，我们将概述MySQL和PostgreSQL之间的一些关键区别。 如何衡量性能 MySQL作为快速读取大量工作负载的数据库而享有盛誉，尽管在与写入操作混合使用时经常牺牲并发性。...在接下来的4部分中，我们将概述MySQL和PostgreSQL之间的一些关键区别。 JSON查询在Postgres中更快 在本节中，我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。...复制是将数据从一个数据库服务器复制到另一台服务器上的另一数据库的能力。信息的这种分布意味着用户现在可以访问数据而不会直接影响其他用户。数据库复制的困难任务之一是协调整个分布式系统中的数据一致性。
设计规范 多表中的相同列，必须保证列名一致，数据类型一致； btree索引字段不建议超过2000字节，如果有超过2000字节的字段需要建索引，建议使用函数索引（例如哈希值索引），或者使用分词索引； 对于频繁更新的表...); CREATE TABLE） 表结构中字段定义的数据类型与应用程序中的定义保持一致，表之间字段校对规则一致，避免报错或无法使用索引的情况发生； 建议有定期历史数据删除需求的业务，表按时间分区，删除时不要使用...例如流式数据，时间字段或自增字段，可以使用BRIN索引，减少索引的大小，加快数据插入速度。...必须在事务中执行explain analyze，然后回滚； 如何并行创建索引，不堵塞表的DML，创建索引时加CONCURRENTLY关键字，就可以并行创建，不会堵塞DML操作，否则会堵塞DML操作；（create...； PostgreSQL支持DDL事务，支持回滚DDL，建议将DDL封装在事务中执行，必要时可以回滚，但是需要注意事务的长度，避免长时间堵塞DDL对象的读操作； 如果用户需要在插入数据和，删除数据前，或者修改数据后马上拿到插入或被删除或修改后的数据
因此，我们可以这样考虑表的内部表示形式： 主键索引（将 id 映射到 ctid）的定义如下： B 树索引是在 id 字段上定义的，并且 B 树中的每个节点都存有 ctid 的值。...数据库根据这个字段确定哪个元组对不允许查看新版本数据的事务可见。 在 Postgres 中，主索引和二级索引都直接指向磁盘上的元组偏移量。当元组位置发生变化时，必须更新所有索引。...如果 WAL 中包含未反映到磁盘上的数据，数据库就会更正元组或索引数据，并回滚出现在 WAL 中但在事务中没有被提交的数据。 Postgres 通过将主数据库上的 WAL 发送给副本来实现流式复制。...如果将 ctid 添加到 WHERE 中，对于这两条返回的记录，我们将看到不同的 ctid 值。 这个问题非常烦人。首先，我们无法得知这个问题究竟影响了多少行数据。...这一步骤完全复制了主数据库的所有数据，因此大型数据库也需要花费数小时 擦除所有副本，并将最新的快照从主数据库还原到副本上 将副本带回到复制层次结构中。
Apicurio）和 Debezium 连接器组成，Debezium 连接器不断轮询数据库中的更改日志，并将每个数据库行的更改写入 AVRO 消息到每个表的专用 Kafka 主题。...为了近乎实时地将数据库表中的数据提取到 Hudi 表中，我们实现了两个可插拔的 Deltastreamer 类。首先我们实现了一个 Debezium 源[12]。...除了数据库表中的列之外，我们还摄取了一些由 Debezium 添加到目标 Hudi 表中的元字段，元字段帮助我们正确地合并更新和删除记录，使用Schema Registry[13]表中的最新模式读取记录...中的 FILEID 和 POS 字段以及 Postgres 中的 LSN 字段）选择最新记录，在后一个事件是删除记录的情况下，有效负载实现确保从存储中硬删除记录。...例如我们分别使用 MySQL 中的 FILEID 和 POS 字段以及 Postgres 数据库中的 LSN 字段来确保记录在原始数据库中以正确的出现顺序进行处理。
在数据库查询优化中，索引的作用不言而喻。它们可以极大地提高数据检索速度，减少服务器的负载。...它首先分别扫描每个索引，获取满足相应条件的记录集，然后再将这些记录集合并，得到最终的结果。...结果合并：扫描完所有选定的索引后，MySQL 将这些记录集合并，以产生最终的结果集。...这里提到的“排序并集合并”更多是为了理论上的完整性，实际执行计划可能会有所不同。 索引合并是MySQL优化复杂查询的一种有效策略，它允许数据库在单个查询中高效地利用多个索引。...MySQL 优化器可能会决定使用索引合并的交集合并策略来处理这个查询。它会分别扫描这三个索引，获取满足每个条件的记录，然后取这些记录的交集作为最终的结果集。
Documents MongoDB 的文档可以理解为关系型数据库（Mysql）的一行记录 MongoDB 将数据记录为 BSON 格式的文档 BSON 是 JSON 文档的二进制表示，但它支持的数据类型更加丰富...，需要查看 driver 驱动相关的文档（后续介绍） 一些由内部 MongoDB 进程创建的文档可能有重复的字段，但是没有 MongoDB 进程会将重复的字段添加到现有的用户文档中 访问文档 跟访问 python..._id 字段永远都是第一个字段 重命名字段名的更新可能会导致文档中字段的重新排序 _id 字段 在 MongoDB 中，存储在集合中的每个文档都需要一个唯一的 _id 字段作为主键 如果新插入的文档没有指定...ObjectId 使用自然唯一标识符（如果可用），这样可以节省空间并避免额外的索引 生成一个自动递增的数字 在应用程序代码中生成 UUID，为了更有效地存储集合和索引中的UUID值，将 UUID 存储为...BSON BinData类型的值 如果满足以下条件，则 BinData 类型的索引键将更有效地存储在索引中： 二进制子类型值在0-7或128-135之间，并且 字节数组的长度为：0、1、2、3、4、
这种努力值得称赞，但往往需要内部组织之间历经几个季度的协调，然后将所有相关实体开发并集成到一个单一的单体图中。...1Graphile 在早期的 GraphQL 探索过程中，Netflix 的工程师意识到 Graphile 库可以将 PostgreSQL 数据库对象（表、视图和函数）作为 GraphQL API 来呈现...文档甚至可以嵌入到数据库注解中，以便在 Graphile 生成的 GraphQL 模式中显示。...2数据库视图作为 API 我们决定将数据表放在一个 PostgreSQL 模式中，然后在另一个模式中定义这些表的视图，同时 Graphile Web 应用程序使用专用的 PostgreSQL 用户角色连接到数据库...因为这些请求是以本机代码运行在数据库上，所以我们可以通过适当地使用索引、去规范化、集群等来执行复杂的查询并获得高性能。
TypeORM 的优点是：它可以让你通过代码来描述数据实体模型，然后能够应用和同步这些模型到表结构的数据库。...echo "\l" | docker exec -i $SERVER psql -U postgres 让我们将该命令添加到我们的 package.json 运行脚本中，以便我们可以轻松执行它。...为了使过程更健壮，我们将为 docker 容器使用相同的名称（脚本中的 $SERVER var），并添加一个额外的检查：如果有同名的容器正在运行，那么将结束并删除它以确保干净状态。...npm run start:dev:db npm run start:dev 实际上我们的数据库并没有立即反映我们的数据模型，TypeORM 能够将您的数据模型同步到数据库中的表中。...因此，您在代码中更改了实体类， typeORM 会为你自动同步字段， 但是，一旦您的数据库中有实际数据，后期打算修改字段类型或其他操作时，TypeORM 将通过删除并重新创建数据库表来更改数据库，这意味着你极有可能丢失了表内的数据
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