Hi，Databend 的朋友们！🚀

八月我们重磅推出： 基于对象存储的向量检索功能。通过 HNSW 索引算法实现了 相似性搜索 23 倍性能提升，AI 应用终于可以在对象存储上高效运行了。结合我们已有的结构化数据和 JSON 处理能力， Databend 现在是完全基于对象存储构建的多模态数据仓库。

八月数据

15+ 个新功能， 20+ 个 bug 修复， 15+ 项性能优化。最亮眼的还是向量检索，让 AI 应用在对象存储上也能获得好的性能。

本月亮点

🔥 重磅功能

• HNSW 向量检索 - 基于 HNSW 索引，相似性搜索快 23 倍
• 时间切片函数 - 时序数据分析更强大
• JSON5 解析增强 - JSON 处理更灵活

⚡ 性能和稳定性

• 防栈溢出 - 解决了 CTE 和物理计划的递归溢出
• 内存管理升级 - 大数据操作的溢出配置更合理
• Meta 服务优化 - 压力减少 40%
• 向量检索稳定性 - 修复了刷新时丢数据的问题

向量检索

📊 23 倍性能提升

优化前：

SELECT title, cosine_distance(embedding, :query) as score
FROM documents ORDER BY score LIMIT 10;
-- 8.2 秒，全表扫描

优化后（HNSW 索引加速）：

-- 一模一样的查询
SELECT title, cosine_distance(embedding, :query) as score  
FROM documents ORDER BY score LIMIT 10;
-- 0.35 秒，索引加速

🎮 生产验证：游戏行业成功实践

在 Databend Cloud 上，已有 多家游戏公司在生产环境使用向量检索：

• 游戏推荐系统：基于玩家行为特征向量，实时推荐游戏内容和商品
• 用户画像分析：通过玩家行为向量聚类，精准识别用户类型和价值
• 反作弊检测：利用行为特征向量，快速识别异常玩家行为模式
• 内容匹配：根据玩家偏好向量，智能匹配游戏关卡和活动

这些客户的真实业务需求 持续推动着我们的技术改进，让向量检索功能越来越成熟可靠。

🚀 快速上手指南

语义搜索三步搞定：

1. 建表加索引

CREATE TABLE products (
    id INT,
    name VARCHAR,
    embedding VECTOR(1024),
    -- 自动获得 23 倍加速，HNSW 索引存储在对象存储
    VECTOR INDEX idx(embedding) distance='cosine'
);

2. 插入数据

INSERT INTO products VALUES 
(1, 'Wireless Headphones', [0.1, 0.2, ...]::VECTOR(1024)),
(2, 'Bluetooth Speaker', [0.3, 0.1, ...]::VECTOR(1024));

3. 高性能搜索

-- 毫秒级响应
SELECT name FROM products 
ORDER BY cosine_distance(embedding, :search_vector) 
LIMIT 5;

支持三种距离算法：

• Cosine（余弦） - 文本语义相似性
• L2（欧式距离） - 图像视觉相似性
• L1（曼哈顿距离） - 特征对比分析

多模态数据仓库的价值

Databend 在对象存储上支持三大类数据的统一处理：

🏗️ 结构化数据 - 传统行列数据，列式存储高性能分析
📄 半结构化数据 - JSON文档，虚拟列技术 3 倍加速（七月）
🔍 非结构化数据 - 向量嵌入，HNSW 索引加速检索 23 倍（八月）

💰 成本优势

传统方案： 多系统拼凑

• 结构化数据：ClickHouse/PostgreSQL
• JSON 数据：MongoDB/Elasticsearch
• 向量搜索：Pinecone等专用向量数据库
• 复杂的数据管道连接各系统

Databend 方案： 统一平台

• 所有数据类型存储在对象存储，成本降低 80%
• 一套 SQL 处理所有数据类型，开发效率大幅提升
• 无需数据搬迁和系统整合

🎯 实际应用

现在你可以用纯 SQL 搭建完整的 AI 应用 —— 推荐系统、语义搜索、RAG 知识库，各种数据类型无缝配合。

Databend：多模态数据仓库，为 AI 应用而生

🔗 立即体验

• 开源： https://github.com/databendlabs/databend
• 云服务： https://databend.cn
• 文档： https://docs.databend.cn