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从 Elasticsearch 到 Easysearch:国产搜索型数据库的崛起与未来展望
Easysearch • INFINI Labs 小助手 发表了文章 • 0 个评论 • 3111 次浏览 • 2024-08-14 12:17
1. 引言:数据库的定义与作用
1.1 数据库的定义
数据库是一个专门用于组织、存储和管理数据的系统(Database System,简称 DBS),它以高效的方式为用户提供数据的存储、访问和管理功能。数据库的定义涵盖了各种数据模型和结构,主要可以分为关系型数据库(RDBMS)和非关系型数据库(NoSQL)两大类。
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关系型数据库:以二维表格的形式组织数据,通过主键、外键来维持表与表之间的关系。这种数据库模型擅长处理结构化数据,并且通过 SQL(Structured Query Language)来管理数据。其最大的优势在于数据的一致性和完整性,但在处理大量非结构化数据时可能表现不佳。
- 非关系型数据库:也称为 NoSQL 数据库,适合存储和处理非结构化或半结构化数据,如文档、键值对、图形和列族等。NoSQL 数据库通常具有更高的灵活性和扩展性,尤其适合处理大规模分布式数据集和实时数据处理任务。
1.2 数据库在现代计算中的作用
在现代计算环境中,数据库是信息系统的核心。无论是互联网企业,还是传统行业的数字化转型,都依赖于强大的数据库系统来支撑各种应用程序的运行。数据库的作用包括:
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数据存储:数据库能够安全地存储大规模数据,无论是结构化数据如表格,还是非结构化数据如图像和文本。
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数据管理:数据库提供了复杂的查询、排序、更新、删除等操作,确保数据可以被有效地管理和利用。
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数据分析:借助数据库中的索引和搜索功能,用户可以对海量数据进行快速检索和分析,从而支持实时决策和业务优化。
- 数据安全:数据库系统通常包含访问控制、加密、备份和恢复等功能,保护数据的机密性、完整性和可用性。
数据库已经成为现代企业运作的基石,为电子商务、社交媒体、金融服务、健康医疗等领域提供了不可或缺的数据支持。
2. 数据库的演变
2.1 关系型数据库的崛起
数据库的发展主要历经三个阶段,前关系型、关系型和后关系型。
20 世纪 70 年代,埃德加·科德提出了关系型数据库模型的概念,这一创新彻底改变了数据管理的方式。关系型数据库以关系代数为理论基础,将数据组织为多个相互关联的二维表格,这种模型极大简化了数据存储与检索的复杂性。
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表格结构:数据以表的形式存储,每个表由行和列组成,行代表记录,列代表字段。表与表之间通过主键和外键来建立关系。
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SQL 的引入:为了管理关系型数据库,科德引入了结构化查询语言(SQL),这是一种强大的数据操作语言,允许用户通过简单的语句执行复杂的查询操作。
- 数据的一致性和完整性:关系型数据库通过事务处理机制(ACID 特性:原子性、一致性、隔离性和持久性),确保数据在并发操作和系统故障情况下保持一致性和完整性。
由于其高效的数据管理能力和强大的查询功能,关系型数据库迅速成为企业级应用的主流选择,在银行、保险、制造业等领域得到了广泛应用。
2.2 关系型数据库的局限性
随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增长,数据类型也日益多样化,这使得关系型数据库逐渐暴露出其局限性。
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扩展性不足:关系型数据库通常依赖垂直扩展(增加单个服务器的硬件能力)来提升性能,但这种方式在面对海量数据时成本高昂且效率有限。而对于需要分布式处理的大规模数据集,关系型数据库的横向扩展能力(增加服务器节点)较弱,难以满足分布式系统的需求。
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非结构化数据处理困难:关系型数据库擅长处理结构化数据,但对于文本、图像、视频等非结构化数据的处理效率较低,需要额外的处理步骤和存储空间。这种局限性使其在面对现代大数据环境时显得捉襟见肘。
- 灵活性不足:关系型数据库的表结构和模式是预定义的,这意味着在数据模型发生变化时,修改数据库结构的成本和风险都较高,影响了系统的灵活性和适应性。
这些局限性推动了新型数据库技术的发展,尤其是 NoSQL 数据库的兴起,它们能够更好地处理分布式环境下的大规模非结构化数据。
3. 搜索型数据库的兴起
3.1 非结构化数据处理的需求
随着互联网和信息技术的发展,数据的类型和规模发生了巨大变化。除了传统的结构化数据,非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)也在迅速增长。这类数据并不适合存储在传统的关系型数据库中,因为它们无法以固定的表格形式进行有效的组织和管理。
在这种背景下,企业和组织对非结构化数据的处理和分析需求日益强烈。例如,社交媒体平台需要实时分析大量用户生成的文本内容,电子商务网站需要对用户的搜索和购买历史进行个性化推荐。这些需求促使数据库技术朝着更灵活和高效的方向发展。
为了应对这一挑战,NoSQL 数据库应运而生。NoSQL 数据库不依赖于固定的表格结构,而是支持多种数据模型,如文档、键值对、列族和图数据库等。它们在处理大规模分布式数据和非结构化数据时表现优异,尤其是在扩展性和灵活性方面。
然而,随着搜索需求的日益复杂,简单的 NoSQL 数据库已无法满足企业对快速全文检索、实时分析以及复杂查询的需求。这时,搜索型数据库逐渐成为焦点。它们不仅能够处理大规模数据,还能在数秒内从庞大的数据集中检索出相关信息,大大提升了数据的利用价值。
3.2 搜索型数据库的定义与特点
搜索型数据库是一类专门设计用于处理和检索大量非结构化数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同,搜索型数据库的主要功能是快速、准确地进行全文检索和复杂查询,尤其是在处理文本数据时表现出色。
核心技术与特点:
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倒排索引:这是搜索型数据库的核心技术,它通过为每个单词建立索引来加速查询过程。当用户输入查询时,系统可以直接通过索引定位相关文档,而无需逐个扫描整个数据库。
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分布式架构:搜索型数据库通常采用分布式架构,以便能够处理大规模的数据集。它们将数据分布在多个节点上,确保即使在高并发或大数据量的情况下,系统仍然能够高效运行。
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实时数据处理:现代搜索型数据库不仅支持批量数据处理,还能处理实时数据,这使得它们非常适合用于日志管理、监控和数据流分析等场景。
- 可扩展性:由于采用了分布式设计,搜索型数据库可以通过增加节点轻松扩展,从而处理日益增长的数据量和查询需求。
通过这些特点,搜索型数据库已经成为处理海量非结构化数据的关键工具,为企业和组织提供了强大的数据检索和分析能力。
4. Elasticsearch:革命性的搜索型数据库
4.1 Elasticsearch 的背景与发展
Elasticsearch 是由 Shay Banon 于 2010 年基于开源搜索引擎库 Apache Lucene 开发的。它的出现,标志着搜索型数据库进入了一个新的时代。Elasticsearch 旨在为现代数据驱动的应用程序提供高效、灵活的搜索和分析功能。由于其强大的功能和易用性,Elasticsearch 迅速在全球范围内获得了广泛的采用。
Elasticsearch 的诞生源于对大规模数据处理和全文检索的需求。随着互联网的快速发展,企业需要一种能够高效处理和搜索海量数据的工具,而传统的关系型数据库和早期的 NoSQL 解决方案无法满足这一需求。Elasticsearch 在此背景下应运而生,成为解决这些挑战的理想选择。
4.2 核心特性与架构
Elasticsearch 之所以能够在众多搜索型数据库中脱颖而出,主要得益于其强大的核心特性和先进的架构设计。
核心特性:
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分布式架构:Elasticsearch 的分布式设计使其能够在多个节点上分片存储数据,从而实现高可用性和可扩展性。每个分片都是一个独立的搜索引擎,可以在多个节点之间进行复制,以确保数据的冗余和安全。
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RESTful API:Elasticsearch 提供了一个易于使用的 RESTful API,开发者可以通过简单的 HTTP 请求与其进行交互。这种设计使得 Elasticsearch 可以轻松集成到各种应用程序中。
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实时索引和搜索:Elasticsearch 支持实时数据索引,这意味着数据在写入后几乎可以立即被搜索到。这一特性使其非常适合用于日志管理、监控和实时分析等需要快速响应的场景。
- 灵活的查询语言:Elasticsearch 提供了功能强大的查询 DSL(Domain Specific Language),允许用户进行复杂的查询操作,如布尔查询、范围查询、模糊查询等。它还支持聚合查询,使用户能够对数据进行高级分析。
架构设计:
Elasticsearch 的架构基于分片(Shard)和副本(Replica)的概念。每个索引被划分为若干个分片,每个分片可以有一个或多个副本。这种设计不仅提高了数据的可用性和容错性,还使得系统能够轻松处理大规模数据集。
此外,Elasticsearch 还使用了 Apache Lucene 作为底层搜索库,充分利用了 Lucene 强大的全文检索能力和索引机制。这使得 Elasticsearch 在处理复杂搜索任务时表现得非常高效。
4.3 典型应用场景
Elasticsearch 在多个行业和场景中得到了广泛应用,其灵活性和强大的搜索能力使其成为许多企业的首选解决方案。
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日志和基础设施监控:在 IT 运维中,Elasticsearch 常用于收集和分析系统日志、应用日志和安全日志。通过与 Kibana(一个开源的分析和可视化平台)结合,用户可以实时监控系统状态,并快速识别和解决问题。
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企业搜索:Elasticsearch 被广泛应用于企业内部文档和数据的搜索管理。无论是知识管理系统还是文档管理平台,Elasticsearch 都能够提供高效的全文检索和信息聚合能力,帮助企业提升工作效率。
- 电子商务搜索:在电子商务领域,Elasticsearch 用于实现快速、精确的产品搜索和推荐系统。它不仅可以处理大量产品数据,还能根据用户行为提供个性化推荐,提升用户体验和转化率。
5. Elasticsearch 的挑战与发展
5.1 扩展性问题
尽管 Elasticsearch 在处理大规模数据方面表现优异,但在面对极端大规模的应用场景时,其扩展性仍然是一个挑战。由于分布式系统的复杂性,网络分区、节点故障等问题可能导致数据不一致,甚至影响系统的整体性能。
为了应对这些挑战,开发者们引入了多种扩展性优化措施,例如改进分片管理策略、优化分布式查询算法等。这些改进旨在提高 Elasticsearch 在大规模集群中的稳定性和效率,但随着数据量的持续增长,扩展性问题仍然是一个需要持续关注和解决的问题。
5.2 性能优化
随着使用 Elasticsearch 的企业和应用越来越多,性能优化成为了一个关键议题。为了保证 Elasticsearch 在大规模数据处理中的高效性,开发者们采取了多种优化手段,包括改进索引策略、调整缓存机制、优化查询执行路径等。
此外,为了满足不同场景下的性能需求,Elasticsearch 还引入了多种配置选项,允许用户根据具体应用场景进行调整。例如,通过调整分片数量和副本数,用户可以在性能和数据冗余之间找到平衡。
5.3 安全与合规
随着全球数据隐私和安全法律法规的日益严格,Elasticsearch 在安全和合规性方面的挑战也日益凸显。企业在使用 Elasticsearch 时,必须确保数据的安全性和合规性,尤其是在处理敏感数据时。
为了解决这些问题,Elasticsearch 提供了一系列安全功能,如访问控制、数据加密、审计日志等。此外,开发者们还可以通过配置和插件,实现更高级别的安全措施,以满足特定行业和地区的合规要求。
但是,Elasticsearch 的安全性和合规性仍然是一个需要不断优化的领域。近几年 ES 数据泄露事件频发,很多 ES 库连基本的安全认证都没有,导致很多企业直接把 ES 当做存储库,数据泄露后直接被黑客利用。
结合今年 OpenAi 停止对中国内地和香港地区提供 API 服务可以看出,依赖国外技术可能带来技术封锁风险,一旦国外企业因政治或经济原因停止服务,中国企业的业务连续性和数据安全性将受到威胁。
6. 国内搜索型数据库的发展
6.1 中国搜索数据库的发展背景
随着国家对科技自主创新的重视,中国的数据库技术在过去十年中取得了显著进展。尤其是在中美技术竞争加剧的背景下,减少对国外技术的依赖成为了中国科技发展的战略目标。这种背景促使了国产数据库的加速发展,特别是在搜索型数据库领域。众多中国企业开始自主研发具备核心技术的数据库产品,试图在这一领域实现突破。
政策推动与市场需求
中国政府出台了一系列政策,鼓励本土企业在关键技术领域实现自主可控。这些政策不仅为企业提供了资金支持和政策优惠,还明确了在一些关键行业中优先使用国产软件的导向。同时,随着中国企业在互联网、电子商务、智能制造等领域的快速发展,对高效搜索和数据处理的需求愈发迫切,这也成为国产搜索型数据库发展的强大推动力。
6.2 Easysearch 的兴起
在此背景下,Easysearch 作为中国本土开发的搜索型数据库脱颖而出。Easysearch 的设计目标是为中国企业提供一个高效、可靠且适应本土需求的搜索与数据分析解决方案。与国外的 Elasticsearch 相似,Easysearch 基于分布式架构和倒排索引技术,能够处理大规模数据,并支持复杂的全文搜索和分析。
然而,Easysearch 并非只是简单的模仿或复制 Elasticsearch。它在多个方面进行了本地化优化,以更好地适应中国市场的独特需求。例如,在处理中文文本时,Easysearch 针对中文的特殊语法结构进行了优化,增强了中文分词的准确性和查询效率。此外,Easysearch 还在性能和可扩展性上进行了改进,使其能够更好地应对大规模企业级应用的需求。
不仅如此,Easysearch 还是国内首个通过搜索型数据库产品能力测试的国产搜索型数据库。自 2023 年 10 月起,Easysearch 凭借其卓越的性能和深度的本土化优化,成功在墨天轮搜索型数据库排行榜上长期占据榜首位置。这一成绩不仅体现了 Easysearch 在技术层面的突破,也反映了市场对其产品的高度认可。在短短几个月的时间里,Easysearch 以其稳定的表现和不断创新的步伐,赢得了众多企业用户的信赖。
6.3 Easysearch 与 Elasticsearch 的对比
虽然 Easysearch 与 Elasticsearch 在架构和基本功能上有很多相似之处,但它们在具体的实现和应用场景中表现出了一些显著的差异。
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中文文本处理:Elasticsearch 虽然支持多语言环境,但其在中文处理上的表现并不如 Easysearch 那么出色。Easysearch 针对中文的语法和分词进行了专门的优化,尤其是在处理同义词、短语匹配和模糊查询时,能够提供更高的准确性。
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本地化支持:Easysearch 提供了更强的本地化支持,包括符合中国法律法规的安全和合规性功能。此外,它还集成了许多国内常用的第三方系统,简化了企业的集成和部署过程。
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性能优化:在处理大规模数据集时,Easysearch 通过定制化的优化策略,如特定的索引压缩技术和内存管理方案,提升了系统的响应速度和资源利用率。这使得它在某些特定应用场景下,能够提供比 Elasticsearch 更高的性能和稳定性。
- 安全可靠:Easysearch 提供了多种安全和合规性功能,如 TLS 加密、磁盘加密等。此外,它还支持多种第三方认证方式,如 LDAP、AD
6.4 国产搜索型数据库的未来
根据第一新声研究,2022-2027 年中国数据库整体市场将维持增长态势 ,2024 年整体市场规模预计为 543.1 亿,到 2027 年将增长至 1183.8 亿,2022-2027 年复合增长率达到 30.67%。
随着全球对数据安全和本地化需求的不断增加,国产搜索型数据库在未来有望占据更大的市场份额。
Easysearch 及其他国产数据库将进一步提升技术水平,持续创新,以满足不断变化的市场需求。
全球化与竞争力
虽然当前 Easysearch 主要面向国内市场,但其潜在的全球化前景不容小觑。通过持续的技术创新和市场拓展,Easysearch 及其他国产数据库有望在全球范围内与国际巨头展开竞争,特别是在亚非拉等新兴市场。这不仅有助于提升中国数据库技术的国际影响力,也将推动全球数据库产业的多样化发展。
7. 结论
通过对搜索型数据库的发展历程和未来趋势的探讨,可以看出,随着大数据和人工智能技术的不断进步,搜索型数据库将在更多领域发挥重要作用。Elasticsearch 作为全球领先的搜索型数据库,其开创性的架构和功能为行业树立了标杆。而以 Easysearch 为代表的国产数据库,也正在迅速崛起,展现出强大的竞争力。未来,搜索型数据库将继续朝着多模态、智能化、本地化的方向发展,为全球信息技术的发展提供更加坚实的基础。
参考资料
- 搜索引擎数据库
- 搜索型数据库的技术发展历程与趋势前瞻
- 数据库行业分析:国产数据库百花齐放,搜索引擎数据库风口已至
- 浅谈搜索引擎和传统数据库(ES,solr)
- 什么是 Elasticsearch?
- INFINI Labs 产品更新 | 重磅推出 Easysearch v1.1
- 墨天轮中国数据库流行度排行
- 喜讯!INFINI Easysearch 在墨天轮搜索型数据库排名中荣登榜首
- 《2024 年中国数据库市场研究报告》重磅发布 | 第一新声
- 国内首家 | 极限科技率先完成信通院搜索型数据库行业标准测试
- 危险!超 9000 个 Elasticsearch 集群暴露在公网上
- 从 OpenAI 停服看中国市场:国产替代崛起的机遇与挑战
- 什么是数据库
- 数据库发展史
关于 Easysearch 有奖征文活动
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作者:李家兴
从 OpenAI 停服看中国市场:国产替代崛起的机遇与挑战
Easysearch • INFINI Labs 小助手 发表了文章 • 0 个评论 • 2534 次浏览 • 2024-07-05 11:50
一、OpenAI 停服事件背景
OpenAI 自 2020 年推出 GPT-3 以来,在全球范围内引起了极大的反响。其强大的自然语言处理能力使其成为许多企业和开发者的首选工具。然而,2024 年 6 月 25 日,许多中国用户收到了一封来自 OpenAI 的邮件,邮件中明确表示,自 2024 年 7 月 9 日起,OpenAI 将停止对中国内地和香港地区提供 API 服务。
这一事件引发了国内开发者和企业的广泛讨论,特别是在人工智能技术应用逐渐深入的背景下,OpenAI 的停服无疑会对中国市场产生一定的影响。在 AI 技术迅猛发展的当下,许多中国企业和开发者依赖 OpenAI 的 API 进行各种应用的开发。尤其是在大模型技术领域,不少初创公司通过“套壳”OpenAI 技术快速推向市场。所谓“OpenAI 套壳”,是指一些公司仅对 OpenAI 的技术进行表面包装和小改动,而未进行深度创新 。OpenAI CEO 山姆·奥特曼曾明确指出,简单包装 OpenAI 技术的公司难以长久生存。此次 API 服务的终止,意味着这些企业需要寻找新的技术支持,或者在短时间内加速自主研发 。
二、国产替代的挑战与机遇
OpenAI 停止对中国提供 API 服务将对国内 AI 行业带来短期冲击,但从长远来看,这也可能成为推动国内 AI 技术自主创新和研发的契机。国内企业将被迫加大自主研发力度,减少对外部技术的依赖,从而推动国产 AI 技术的发展 。虽然目前国内大模型企业在技术上与 OpenAI 存在一定差距,但已有不少公司在不断赶超。例如,百度的文心大模型、科大讯飞的星火大模型以及清华智谱的 ChatGLM 基础模型,都在性能上逐渐逼近甚至超过了 GPT-4 。从现状来看,国内大模型厂商已经逐步进入了性能提升的关键期,应用场景从办公、生活拓展到医疗、工业、教育等领域。
三、Elasticsearch 国产化替代的需求
Elasticsearch(简称 ES)作为一种开源的分布式搜索和分析引擎,以其强大的搜索能力和高效的数据处理能力,广泛应用于各种大数据和搜索相关业务场景。然而,随着国际政治环境的变化和技术壁垒的加剧,依赖国外技术的风险日益凸显。在这种背景下,推动 Elasticsearch 的国产化替代至关重要,既能保障国家信息安全,也能促进国内技术自主创新和产业发展。
首先,依赖国外技术可能带来技术封锁风险,一旦国外企业因政治或经济原因停止服务,中国企业的业务连续性和数据安全性将受到威胁。推动国产化替代有助于规避这些风险,保障数据安全和业务的稳定运行。国外搜索引擎和数据库系统通常为西方市场优化,未必适合中国市场。例如,Elasticsearch 在处理中文信息时需要额外的插件和调整,而国产替代方案可以更好地适应本地化需求,同时确保数据存储和处理符合国家法律法规。
其次,推动 Elasticsearch 的国产化替代有助于激发国内企业的创新活力,减少对国外技术的依赖,提升在搜索和大数据领域的核心竞争力。采用国产替代方案不仅能够降低企业的技术成本,还能构建自主的技术生态系统,减少对外部的依赖。与此同时国产化替代也有助于提升国内技术人才水平,通过自主研发和技术创新培养出高水平的技术人才,推动技术创新和产业升级。
在性能和安全方面,Elasticsearch 在数据保护和性能方面存在不足。开源版本不具备数据保护功能,用户必须付费获得相关的安全功能。2021 年 Elastic 公司将其开源软件许可证变更为双授权许可,可能带来安全风险。此外,Elasticsearch 在数据读写性能和集群扩展上也存在技术挑战,进一步推动了国产替代的需求。
四、Easysearch:国产替代的优秀范例
在 OpenAI 退出中国市场的背景下,国产技术的重要性日益凸显。作为国产搜索引擎技术的代表,Easysearch 展示了强大的替代潜力。
Easysearch 是一款基于国内自主研发的高性能搜索引擎,其核心引擎基于开源的 Apache Lucene。与 Elasticsearch 相比,Easysearch 不仅提供了相当的功能,还进行了更具针对性的优化。
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轻量级:Easysearch 的安装包小于 50MB,部署安装简单,适合企业快速上手。
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跨平台支持:Easysearch 支持主流操作系统和 CPU 架构,兼容国产信创环境,确保多样化环境下的稳定运行。
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高性能:Easysearch 针对不同的使用场景进行了优化,以更低的硬件成本提供更高的服务性能,从而实现降本增效。
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安全增强:Easysearch 默认提供完整的企业级安全功能,支持 LDAP/AD 集成,能够对索引、文档和字段级别进行粒度化权限管控,确保数据的安全性和隐私性。
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稳定可靠:Easysearch 修复了大量内核问题,解决了内存泄露、集群卡顿和查询缓慢等问题,经过严苛的业务环境考验,保证了其稳定性和可靠性。
- 简单易用:Easysearch 提供了企业级管理后台,运营标准化和自动化,使用户能够通过简单的页面操作实现专家级的运维管理工作。
Easysearch 特别注重数据安全和隐私保护,所有数据都在国内处理和存储,符合数据主权要求。这对关注数据安全和隐私的企业尤为重要,能够有效保障数据的安全性和合规性。
Easysearch 致力于构建一个开放的技术生态,通过丰富的开发者资源和支持,为国内开发者提供了一个强大的技术平台。
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兼容性:Easysearch 兼容 Elasticsearch 的语法,支持 Elasticsearch 原有的 Query DSL 和 SQL 语法,并且兼容现有的 Elasticsearch SDK。这样,企业和开发者可以平滑地迁移到 Easysearch,无需修改现有代码。
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中文适配:Easysearch 在功能上进行了中文适配,能够更好地支持中文搜索和分析,满足本地化需求。
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功能增强:Easysearch 不断完善和增强企业级功能,使其在搜索业务场景中保持简洁与易用性,同时提升功能的丰富度和深度。
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信创适配:Easysearch 支持信创环境,确保在国产环境中也能平稳运行和使用。
- 平滑迁移:Easysearch 基于网关实现了无缝的跨版本迁移与升级,用户可以随时安全回退,确保系统的持续稳定性。
Easysearch 作为国产搜索引擎技术的代表,展示了国产替代的强大潜力。通过自主研发和技术创新,Easysearch 不仅提供了强大的功能和性能,还确保了数据安全和隐私保护。它为国内企业和开发者提供了一个可靠的技术平台,推动了国产技术的发展和应用。未来,随着更多国产技术的崛起,中国将在全球技术领域占据更加重要的地位。
五、结束语
随着 OpenAI 服务在国内的终止,中国 AI 市场迎来了自主创新的机遇。国内企业如百度、科大讯飞等正加速自主研发,缩小技术差距。同时,在搜索引擎领域,极限科技推出 Easysearch 搜索引擎为 Elasticsearch 国产替代提供了新的选择。展望未来,国产技术的持续创新将助力中国在全球技术领域占据更重要的地位。
关于极限科技(INFINI Labs)
极限科技,全称极限数据(北京)科技有限公司,是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室(INFINI Labs)致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。
极限科技是一支年轻的团队,采用天然分布式的方式来进行远程协作,员工分布在全球各地,希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选,为中国技术品牌输出添砖加瓦。
作者:Muses
天命人, 你在吗?快拿走你的《黑神话:悟空》游戏,去开启神话冒险!Easysearch 有奖征文活动来袭!
Easysearch • INFINI Labs 小助手 发表了文章 • 0 个评论 • 2443 次浏览 • 2024-06-26 23:26
第一章:神秘的召唤
在一个普通的早晨,INFINI Labs 的办公室里,阳光透过窗户洒进来,给每个人带来了一天的好心情。就在这时,办公室的公告板上突然出现了一张神秘的海报,上面写着:
“天命人, 你在吗?快拿走你的《黑神话:悟空》游戏,去开启神话冒险!”
这张海报立刻吸引了小编的目光,心中升起了一股好奇心,这究竟是怎样的一个活动?而且,《黑神话:悟空》竟然作为奖品!这可是大家期待已久的国产大作!
第二章:拨开迷雾
《黑神话:悟空》 是一款基于《西游记》改编的中国神话动作角色扮演游戏,由中国游戏公司 Game Science 开发。游戏以其出色的画面和创新的玩法在全球范围内引起了广泛关注,是 2024 年最受期待的国产游戏大作,将于 8 月 20 日正式发售。
在游戏中,玩家将化身“天命之人”——孙悟空,踏上惊险刺激的西游冒险之旅。游戏不仅高度还原了《西游记》中的经典场景和角色,还融入了大量原创元素,带来全新的剧情体验。
第三章:踏上征途
作为“天命之人”,你将穿越重重险阻,挑战强大的妖魔鬼怪,探索神秘的古代遗迹,揭开传说背后的秘密。游戏中充满了紧张刺激的战斗场景和丰富多样的任务,让你能沉浸在这个神话般的世界中。
不要犹豫,加入我们,一起踏上征途,成为传说的一部分吧!
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活动补充说明
Easysearch 是什么?
Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎,核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个自主可控的轻量级的 Elasticsearch 可替代版本,并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比,Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。 官网文档:https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch
征文时间
文章征集:即日起 - 8 月 15 日
文章评审:2024 年 8 月 16 日 - 8 月 19 日
获奖公示:2024 年 8 月 20 日
参与方式
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征文要求
- 主题要求:围绕 Easysearch,包括但不限于使用心得、案例实践、功能解析、性能测评、数据迁移、容灾、安全、国产替代、我与 Easysearch 的故事等。
- 文章标题:需包含 Easysearch 关键词,如:Easysearch 入门指南 xxx、如何使用 Easysearch xxx、Easysearch 助力 xxx 等。
- 文章内容:正文字数建议 800 以上,且要求内容结构完整、文字通顺、代码规范、无错别字、尽量做到图文并茂。
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评奖规则
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- 组委会打分:100 分值,权重 60 %
- 内容质量(40%):文章内容符合征文主题,具备原创性、独特性、高质量。
- 创新性(20%):文章内容的创新性,鼓励投稿者用 Easysearch 去完成创造性、有挑战性的任务,并拿到一定的结果。
- 实用性(20%):可以对社区其他用户来带来学习和帮助,获得实用的经验。
- 清晰度(20%):整篇文章是否清晰的被叙述出来,有重点,排版美观,图文并茂。
- 互动拉票得分:100 分值,权重 40%。根据阅读量、点赞量、收藏量三个指标聚合计算。
- 阅读量:每 100 次阅读得 10 分,上限 50 分。
- 点赞量:每个赞得 1 分,上限 30 分。
- 收藏量:每个收藏得 2 分,上限 20 分。
- 加权分数相等时,组委会得分高者排名优先。
说明:
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奖品设置
奖品分级别设置,根据文章综合评分由高到低排序,详细见下表。
奖项 | 人数 | 标准 | 奖品 |
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一等奖 | 1 人 | 文章具有代表性及影响力, 综合评分由高到低 |
《黑神话:悟空》数字豪华版一套 |
二等奖 | 2 人 | 综合评分由高到低 | 《黑神话:悟空》数字标准版一套 |
三等奖 | 若干人 | 综合评分由高到低 | 咖啡杯 / 指甲套装 |
其他说明
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极限科技是一支年轻的团队,采用天然分布式的方式来进行远程协作,员工分布在全球各地,希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选,为中国技术品牌输出添砖加瓦。
原文:https://infinilabs.cn/blog/2024/easysearch-essay-competition-wukong/
从 Elasticsearch 到 Easysearch:国产搜索型数据库的崛起与未来展望
Easysearch • INFINI Labs 小助手 发表了文章 • 0 个评论 • 3111 次浏览 • 2024-08-14 12:17
1. 引言:数据库的定义与作用
1.1 数据库的定义
数据库是一个专门用于组织、存储和管理数据的系统(Database System,简称 DBS),它以高效的方式为用户提供数据的存储、访问和管理功能。数据库的定义涵盖了各种数据模型和结构,主要可以分为关系型数据库(RDBMS)和非关系型数据库(NoSQL)两大类。
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关系型数据库:以二维表格的形式组织数据,通过主键、外键来维持表与表之间的关系。这种数据库模型擅长处理结构化数据,并且通过 SQL(Structured Query Language)来管理数据。其最大的优势在于数据的一致性和完整性,但在处理大量非结构化数据时可能表现不佳。
- 非关系型数据库:也称为 NoSQL 数据库,适合存储和处理非结构化或半结构化数据,如文档、键值对、图形和列族等。NoSQL 数据库通常具有更高的灵活性和扩展性,尤其适合处理大规模分布式数据集和实时数据处理任务。
1.2 数据库在现代计算中的作用
在现代计算环境中,数据库是信息系统的核心。无论是互联网企业,还是传统行业的数字化转型,都依赖于强大的数据库系统来支撑各种应用程序的运行。数据库的作用包括:
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数据存储:数据库能够安全地存储大规模数据,无论是结构化数据如表格,还是非结构化数据如图像和文本。
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数据管理:数据库提供了复杂的查询、排序、更新、删除等操作,确保数据可以被有效地管理和利用。
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数据分析:借助数据库中的索引和搜索功能,用户可以对海量数据进行快速检索和分析,从而支持实时决策和业务优化。
- 数据安全:数据库系统通常包含访问控制、加密、备份和恢复等功能,保护数据的机密性、完整性和可用性。
数据库已经成为现代企业运作的基石,为电子商务、社交媒体、金融服务、健康医疗等领域提供了不可或缺的数据支持。
2. 数据库的演变
2.1 关系型数据库的崛起
数据库的发展主要历经三个阶段,前关系型、关系型和后关系型。
20 世纪 70 年代,埃德加·科德提出了关系型数据库模型的概念,这一创新彻底改变了数据管理的方式。关系型数据库以关系代数为理论基础,将数据组织为多个相互关联的二维表格,这种模型极大简化了数据存储与检索的复杂性。
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表格结构:数据以表的形式存储,每个表由行和列组成,行代表记录,列代表字段。表与表之间通过主键和外键来建立关系。
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SQL 的引入:为了管理关系型数据库,科德引入了结构化查询语言(SQL),这是一种强大的数据操作语言,允许用户通过简单的语句执行复杂的查询操作。
- 数据的一致性和完整性:关系型数据库通过事务处理机制(ACID 特性:原子性、一致性、隔离性和持久性),确保数据在并发操作和系统故障情况下保持一致性和完整性。
由于其高效的数据管理能力和强大的查询功能,关系型数据库迅速成为企业级应用的主流选择,在银行、保险、制造业等领域得到了广泛应用。
2.2 关系型数据库的局限性
随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增长,数据类型也日益多样化,这使得关系型数据库逐渐暴露出其局限性。
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扩展性不足:关系型数据库通常依赖垂直扩展(增加单个服务器的硬件能力)来提升性能,但这种方式在面对海量数据时成本高昂且效率有限。而对于需要分布式处理的大规模数据集,关系型数据库的横向扩展能力(增加服务器节点)较弱,难以满足分布式系统的需求。
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非结构化数据处理困难:关系型数据库擅长处理结构化数据,但对于文本、图像、视频等非结构化数据的处理效率较低,需要额外的处理步骤和存储空间。这种局限性使其在面对现代大数据环境时显得捉襟见肘。
- 灵活性不足:关系型数据库的表结构和模式是预定义的,这意味着在数据模型发生变化时,修改数据库结构的成本和风险都较高,影响了系统的灵活性和适应性。
这些局限性推动了新型数据库技术的发展,尤其是 NoSQL 数据库的兴起,它们能够更好地处理分布式环境下的大规模非结构化数据。
3. 搜索型数据库的兴起
3.1 非结构化数据处理的需求
随着互联网和信息技术的发展,数据的类型和规模发生了巨大变化。除了传统的结构化数据,非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)也在迅速增长。这类数据并不适合存储在传统的关系型数据库中,因为它们无法以固定的表格形式进行有效的组织和管理。
在这种背景下,企业和组织对非结构化数据的处理和分析需求日益强烈。例如,社交媒体平台需要实时分析大量用户生成的文本内容,电子商务网站需要对用户的搜索和购买历史进行个性化推荐。这些需求促使数据库技术朝着更灵活和高效的方向发展。
为了应对这一挑战,NoSQL 数据库应运而生。NoSQL 数据库不依赖于固定的表格结构,而是支持多种数据模型,如文档、键值对、列族和图数据库等。它们在处理大规模分布式数据和非结构化数据时表现优异,尤其是在扩展性和灵活性方面。
然而,随着搜索需求的日益复杂,简单的 NoSQL 数据库已无法满足企业对快速全文检索、实时分析以及复杂查询的需求。这时,搜索型数据库逐渐成为焦点。它们不仅能够处理大规模数据,还能在数秒内从庞大的数据集中检索出相关信息,大大提升了数据的利用价值。
3.2 搜索型数据库的定义与特点
搜索型数据库是一类专门设计用于处理和检索大量非结构化数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同,搜索型数据库的主要功能是快速、准确地进行全文检索和复杂查询,尤其是在处理文本数据时表现出色。
核心技术与特点:
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倒排索引:这是搜索型数据库的核心技术,它通过为每个单词建立索引来加速查询过程。当用户输入查询时,系统可以直接通过索引定位相关文档,而无需逐个扫描整个数据库。
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分布式架构:搜索型数据库通常采用分布式架构,以便能够处理大规模的数据集。它们将数据分布在多个节点上,确保即使在高并发或大数据量的情况下,系统仍然能够高效运行。
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实时数据处理:现代搜索型数据库不仅支持批量数据处理,还能处理实时数据,这使得它们非常适合用于日志管理、监控和数据流分析等场景。
- 可扩展性:由于采用了分布式设计,搜索型数据库可以通过增加节点轻松扩展,从而处理日益增长的数据量和查询需求。
通过这些特点,搜索型数据库已经成为处理海量非结构化数据的关键工具,为企业和组织提供了强大的数据检索和分析能力。
4. Elasticsearch:革命性的搜索型数据库
4.1 Elasticsearch 的背景与发展
Elasticsearch 是由 Shay Banon 于 2010 年基于开源搜索引擎库 Apache Lucene 开发的。它的出现,标志着搜索型数据库进入了一个新的时代。Elasticsearch 旨在为现代数据驱动的应用程序提供高效、灵活的搜索和分析功能。由于其强大的功能和易用性,Elasticsearch 迅速在全球范围内获得了广泛的采用。
Elasticsearch 的诞生源于对大规模数据处理和全文检索的需求。随着互联网的快速发展,企业需要一种能够高效处理和搜索海量数据的工具,而传统的关系型数据库和早期的 NoSQL 解决方案无法满足这一需求。Elasticsearch 在此背景下应运而生,成为解决这些挑战的理想选择。
4.2 核心特性与架构
Elasticsearch 之所以能够在众多搜索型数据库中脱颖而出,主要得益于其强大的核心特性和先进的架构设计。
核心特性:
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分布式架构:Elasticsearch 的分布式设计使其能够在多个节点上分片存储数据,从而实现高可用性和可扩展性。每个分片都是一个独立的搜索引擎,可以在多个节点之间进行复制,以确保数据的冗余和安全。
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RESTful API:Elasticsearch 提供了一个易于使用的 RESTful API,开发者可以通过简单的 HTTP 请求与其进行交互。这种设计使得 Elasticsearch 可以轻松集成到各种应用程序中。
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实时索引和搜索:Elasticsearch 支持实时数据索引,这意味着数据在写入后几乎可以立即被搜索到。这一特性使其非常适合用于日志管理、监控和实时分析等需要快速响应的场景。
- 灵活的查询语言:Elasticsearch 提供了功能强大的查询 DSL(Domain Specific Language),允许用户进行复杂的查询操作,如布尔查询、范围查询、模糊查询等。它还支持聚合查询,使用户能够对数据进行高级分析。
架构设计:
Elasticsearch 的架构基于分片(Shard)和副本(Replica)的概念。每个索引被划分为若干个分片,每个分片可以有一个或多个副本。这种设计不仅提高了数据的可用性和容错性,还使得系统能够轻松处理大规模数据集。
此外,Elasticsearch 还使用了 Apache Lucene 作为底层搜索库,充分利用了 Lucene 强大的全文检索能力和索引机制。这使得 Elasticsearch 在处理复杂搜索任务时表现得非常高效。
4.3 典型应用场景
Elasticsearch 在多个行业和场景中得到了广泛应用,其灵活性和强大的搜索能力使其成为许多企业的首选解决方案。
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日志和基础设施监控:在 IT 运维中,Elasticsearch 常用于收集和分析系统日志、应用日志和安全日志。通过与 Kibana(一个开源的分析和可视化平台)结合,用户可以实时监控系统状态,并快速识别和解决问题。
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企业搜索:Elasticsearch 被广泛应用于企业内部文档和数据的搜索管理。无论是知识管理系统还是文档管理平台,Elasticsearch 都能够提供高效的全文检索和信息聚合能力,帮助企业提升工作效率。
- 电子商务搜索:在电子商务领域,Elasticsearch 用于实现快速、精确的产品搜索和推荐系统。它不仅可以处理大量产品数据,还能根据用户行为提供个性化推荐,提升用户体验和转化率。
5. Elasticsearch 的挑战与发展
5.1 扩展性问题
尽管 Elasticsearch 在处理大规模数据方面表现优异,但在面对极端大规模的应用场景时,其扩展性仍然是一个挑战。由于分布式系统的复杂性,网络分区、节点故障等问题可能导致数据不一致,甚至影响系统的整体性能。
为了应对这些挑战,开发者们引入了多种扩展性优化措施,例如改进分片管理策略、优化分布式查询算法等。这些改进旨在提高 Elasticsearch 在大规模集群中的稳定性和效率,但随着数据量的持续增长,扩展性问题仍然是一个需要持续关注和解决的问题。
5.2 性能优化
随着使用 Elasticsearch 的企业和应用越来越多,性能优化成为了一个关键议题。为了保证 Elasticsearch 在大规模数据处理中的高效性,开发者们采取了多种优化手段,包括改进索引策略、调整缓存机制、优化查询执行路径等。
此外,为了满足不同场景下的性能需求,Elasticsearch 还引入了多种配置选项,允许用户根据具体应用场景进行调整。例如,通过调整分片数量和副本数,用户可以在性能和数据冗余之间找到平衡。
5.3 安全与合规
随着全球数据隐私和安全法律法规的日益严格,Elasticsearch 在安全和合规性方面的挑战也日益凸显。企业在使用 Elasticsearch 时,必须确保数据的安全性和合规性,尤其是在处理敏感数据时。
为了解决这些问题,Elasticsearch 提供了一系列安全功能,如访问控制、数据加密、审计日志等。此外,开发者们还可以通过配置和插件,实现更高级别的安全措施,以满足特定行业和地区的合规要求。
但是,Elasticsearch 的安全性和合规性仍然是一个需要不断优化的领域。近几年 ES 数据泄露事件频发,很多 ES 库连基本的安全认证都没有,导致很多企业直接把 ES 当做存储库,数据泄露后直接被黑客利用。
结合今年 OpenAi 停止对中国内地和香港地区提供 API 服务可以看出,依赖国外技术可能带来技术封锁风险,一旦国外企业因政治或经济原因停止服务,中国企业的业务连续性和数据安全性将受到威胁。
6. 国内搜索型数据库的发展
6.1 中国搜索数据库的发展背景
随着国家对科技自主创新的重视,中国的数据库技术在过去十年中取得了显著进展。尤其是在中美技术竞争加剧的背景下,减少对国外技术的依赖成为了中国科技发展的战略目标。这种背景促使了国产数据库的加速发展,特别是在搜索型数据库领域。众多中国企业开始自主研发具备核心技术的数据库产品,试图在这一领域实现突破。
政策推动与市场需求
中国政府出台了一系列政策,鼓励本土企业在关键技术领域实现自主可控。这些政策不仅为企业提供了资金支持和政策优惠,还明确了在一些关键行业中优先使用国产软件的导向。同时,随着中国企业在互联网、电子商务、智能制造等领域的快速发展,对高效搜索和数据处理的需求愈发迫切,这也成为国产搜索型数据库发展的强大推动力。
6.2 Easysearch 的兴起
在此背景下,Easysearch 作为中国本土开发的搜索型数据库脱颖而出。Easysearch 的设计目标是为中国企业提供一个高效、可靠且适应本土需求的搜索与数据分析解决方案。与国外的 Elasticsearch 相似,Easysearch 基于分布式架构和倒排索引技术,能够处理大规模数据,并支持复杂的全文搜索和分析。
然而,Easysearch 并非只是简单的模仿或复制 Elasticsearch。它在多个方面进行了本地化优化,以更好地适应中国市场的独特需求。例如,在处理中文文本时,Easysearch 针对中文的特殊语法结构进行了优化,增强了中文分词的准确性和查询效率。此外,Easysearch 还在性能和可扩展性上进行了改进,使其能够更好地应对大规模企业级应用的需求。
不仅如此,Easysearch 还是国内首个通过搜索型数据库产品能力测试的国产搜索型数据库。自 2023 年 10 月起,Easysearch 凭借其卓越的性能和深度的本土化优化,成功在墨天轮搜索型数据库排行榜上长期占据榜首位置。这一成绩不仅体现了 Easysearch 在技术层面的突破,也反映了市场对其产品的高度认可。在短短几个月的时间里,Easysearch 以其稳定的表现和不断创新的步伐,赢得了众多企业用户的信赖。
6.3 Easysearch 与 Elasticsearch 的对比
虽然 Easysearch 与 Elasticsearch 在架构和基本功能上有很多相似之处,但它们在具体的实现和应用场景中表现出了一些显著的差异。
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中文文本处理:Elasticsearch 虽然支持多语言环境,但其在中文处理上的表现并不如 Easysearch 那么出色。Easysearch 针对中文的语法和分词进行了专门的优化,尤其是在处理同义词、短语匹配和模糊查询时,能够提供更高的准确性。
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本地化支持:Easysearch 提供了更强的本地化支持,包括符合中国法律法规的安全和合规性功能。此外,它还集成了许多国内常用的第三方系统,简化了企业的集成和部署过程。
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性能优化:在处理大规模数据集时,Easysearch 通过定制化的优化策略,如特定的索引压缩技术和内存管理方案,提升了系统的响应速度和资源利用率。这使得它在某些特定应用场景下,能够提供比 Elasticsearch 更高的性能和稳定性。
- 安全可靠:Easysearch 提供了多种安全和合规性功能,如 TLS 加密、磁盘加密等。此外,它还支持多种第三方认证方式,如 LDAP、AD
6.4 国产搜索型数据库的未来
根据第一新声研究,2022-2027 年中国数据库整体市场将维持增长态势 ,2024 年整体市场规模预计为 543.1 亿,到 2027 年将增长至 1183.8 亿,2022-2027 年复合增长率达到 30.67%。
随着全球对数据安全和本地化需求的不断增加,国产搜索型数据库在未来有望占据更大的市场份额。
Easysearch 及其他国产数据库将进一步提升技术水平,持续创新,以满足不断变化的市场需求。
全球化与竞争力
虽然当前 Easysearch 主要面向国内市场,但其潜在的全球化前景不容小觑。通过持续的技术创新和市场拓展,Easysearch 及其他国产数据库有望在全球范围内与国际巨头展开竞争,特别是在亚非拉等新兴市场。这不仅有助于提升中国数据库技术的国际影响力,也将推动全球数据库产业的多样化发展。
7. 结论
通过对搜索型数据库的发展历程和未来趋势的探讨,可以看出,随着大数据和人工智能技术的不断进步,搜索型数据库将在更多领域发挥重要作用。Elasticsearch 作为全球领先的搜索型数据库,其开创性的架构和功能为行业树立了标杆。而以 Easysearch 为代表的国产数据库,也正在迅速崛起,展现出强大的竞争力。未来,搜索型数据库将继续朝着多模态、智能化、本地化的方向发展,为全球信息技术的发展提供更加坚实的基础。
参考资料
- 搜索引擎数据库
- 搜索型数据库的技术发展历程与趋势前瞻
- 数据库行业分析:国产数据库百花齐放,搜索引擎数据库风口已至
- 浅谈搜索引擎和传统数据库(ES,solr)
- 什么是 Elasticsearch?
- INFINI Labs 产品更新 | 重磅推出 Easysearch v1.1
- 墨天轮中国数据库流行度排行
- 喜讯!INFINI Easysearch 在墨天轮搜索型数据库排名中荣登榜首
- 《2024 年中国数据库市场研究报告》重磅发布 | 第一新声
- 国内首家 | 极限科技率先完成信通院搜索型数据库行业标准测试
- 危险!超 9000 个 Elasticsearch 集群暴露在公网上
- 从 OpenAI 停服看中国市场:国产替代崛起的机遇与挑战
- 什么是数据库
- 数据库发展史
关于 Easysearch 有奖征文活动
无论你是 Easysearch 的老用户,还是第一次听说这个名字,只要你对 INFINI Labs 旗下的 Easysearch 产品感兴趣,或者是希望了解 Easysearch,都可以参加这次活动。
详情查看:Easysearch 征文活动
作者:李家兴
从 OpenAI 停服看中国市场:国产替代崛起的机遇与挑战
Easysearch • INFINI Labs 小助手 发表了文章 • 0 个评论 • 2534 次浏览 • 2024-07-05 11:50
一、OpenAI 停服事件背景
OpenAI 自 2020 年推出 GPT-3 以来,在全球范围内引起了极大的反响。其强大的自然语言处理能力使其成为许多企业和开发者的首选工具。然而,2024 年 6 月 25 日,许多中国用户收到了一封来自 OpenAI 的邮件,邮件中明确表示,自 2024 年 7 月 9 日起,OpenAI 将停止对中国内地和香港地区提供 API 服务。
这一事件引发了国内开发者和企业的广泛讨论,特别是在人工智能技术应用逐渐深入的背景下,OpenAI 的停服无疑会对中国市场产生一定的影响。在 AI 技术迅猛发展的当下,许多中国企业和开发者依赖 OpenAI 的 API 进行各种应用的开发。尤其是在大模型技术领域,不少初创公司通过“套壳”OpenAI 技术快速推向市场。所谓“OpenAI 套壳”,是指一些公司仅对 OpenAI 的技术进行表面包装和小改动,而未进行深度创新 。OpenAI CEO 山姆·奥特曼曾明确指出,简单包装 OpenAI 技术的公司难以长久生存。此次 API 服务的终止,意味着这些企业需要寻找新的技术支持,或者在短时间内加速自主研发 。
二、国产替代的挑战与机遇
OpenAI 停止对中国提供 API 服务将对国内 AI 行业带来短期冲击,但从长远来看,这也可能成为推动国内 AI 技术自主创新和研发的契机。国内企业将被迫加大自主研发力度,减少对外部技术的依赖,从而推动国产 AI 技术的发展 。虽然目前国内大模型企业在技术上与 OpenAI 存在一定差距,但已有不少公司在不断赶超。例如,百度的文心大模型、科大讯飞的星火大模型以及清华智谱的 ChatGLM 基础模型,都在性能上逐渐逼近甚至超过了 GPT-4 。从现状来看,国内大模型厂商已经逐步进入了性能提升的关键期,应用场景从办公、生活拓展到医疗、工业、教育等领域。
三、Elasticsearch 国产化替代的需求
Elasticsearch(简称 ES)作为一种开源的分布式搜索和分析引擎,以其强大的搜索能力和高效的数据处理能力,广泛应用于各种大数据和搜索相关业务场景。然而,随着国际政治环境的变化和技术壁垒的加剧,依赖国外技术的风险日益凸显。在这种背景下,推动 Elasticsearch 的国产化替代至关重要,既能保障国家信息安全,也能促进国内技术自主创新和产业发展。
首先,依赖国外技术可能带来技术封锁风险,一旦国外企业因政治或经济原因停止服务,中国企业的业务连续性和数据安全性将受到威胁。推动国产化替代有助于规避这些风险,保障数据安全和业务的稳定运行。国外搜索引擎和数据库系统通常为西方市场优化,未必适合中国市场。例如,Elasticsearch 在处理中文信息时需要额外的插件和调整,而国产替代方案可以更好地适应本地化需求,同时确保数据存储和处理符合国家法律法规。
其次,推动 Elasticsearch 的国产化替代有助于激发国内企业的创新活力,减少对国外技术的依赖,提升在搜索和大数据领域的核心竞争力。采用国产替代方案不仅能够降低企业的技术成本,还能构建自主的技术生态系统,减少对外部的依赖。与此同时国产化替代也有助于提升国内技术人才水平,通过自主研发和技术创新培养出高水平的技术人才,推动技术创新和产业升级。
在性能和安全方面,Elasticsearch 在数据保护和性能方面存在不足。开源版本不具备数据保护功能,用户必须付费获得相关的安全功能。2021 年 Elastic 公司将其开源软件许可证变更为双授权许可,可能带来安全风险。此外,Elasticsearch 在数据读写性能和集群扩展上也存在技术挑战,进一步推动了国产替代的需求。
四、Easysearch:国产替代的优秀范例
在 OpenAI 退出中国市场的背景下,国产技术的重要性日益凸显。作为国产搜索引擎技术的代表,Easysearch 展示了强大的替代潜力。
Easysearch 是一款基于国内自主研发的高性能搜索引擎,其核心引擎基于开源的 Apache Lucene。与 Elasticsearch 相比,Easysearch 不仅提供了相当的功能,还进行了更具针对性的优化。
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轻量级:Easysearch 的安装包小于 50MB,部署安装简单,适合企业快速上手。
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跨平台支持:Easysearch 支持主流操作系统和 CPU 架构,兼容国产信创环境,确保多样化环境下的稳定运行。
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高性能:Easysearch 针对不同的使用场景进行了优化,以更低的硬件成本提供更高的服务性能,从而实现降本增效。
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安全增强:Easysearch 默认提供完整的企业级安全功能,支持 LDAP/AD 集成,能够对索引、文档和字段级别进行粒度化权限管控,确保数据的安全性和隐私性。
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稳定可靠:Easysearch 修复了大量内核问题,解决了内存泄露、集群卡顿和查询缓慢等问题,经过严苛的业务环境考验,保证了其稳定性和可靠性。
- 简单易用:Easysearch 提供了企业级管理后台,运营标准化和自动化,使用户能够通过简单的页面操作实现专家级的运维管理工作。
Easysearch 特别注重数据安全和隐私保护,所有数据都在国内处理和存储,符合数据主权要求。这对关注数据安全和隐私的企业尤为重要,能够有效保障数据的安全性和合规性。
Easysearch 致力于构建一个开放的技术生态,通过丰富的开发者资源和支持,为国内开发者提供了一个强大的技术平台。
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兼容性:Easysearch 兼容 Elasticsearch 的语法,支持 Elasticsearch 原有的 Query DSL 和 SQL 语法,并且兼容现有的 Elasticsearch SDK。这样,企业和开发者可以平滑地迁移到 Easysearch,无需修改现有代码。
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中文适配:Easysearch 在功能上进行了中文适配,能够更好地支持中文搜索和分析,满足本地化需求。
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功能增强:Easysearch 不断完善和增强企业级功能,使其在搜索业务场景中保持简洁与易用性,同时提升功能的丰富度和深度。
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信创适配:Easysearch 支持信创环境,确保在国产环境中也能平稳运行和使用。
- 平滑迁移:Easysearch 基于网关实现了无缝的跨版本迁移与升级,用户可以随时安全回退,确保系统的持续稳定性。
Easysearch 作为国产搜索引擎技术的代表,展示了国产替代的强大潜力。通过自主研发和技术创新,Easysearch 不仅提供了强大的功能和性能,还确保了数据安全和隐私保护。它为国内企业和开发者提供了一个可靠的技术平台,推动了国产技术的发展和应用。未来,随着更多国产技术的崛起,中国将在全球技术领域占据更加重要的地位。
五、结束语
随着 OpenAI 服务在国内的终止,中国 AI 市场迎来了自主创新的机遇。国内企业如百度、科大讯飞等正加速自主研发,缩小技术差距。同时,在搜索引擎领域,极限科技推出 Easysearch 搜索引擎为 Elasticsearch 国产替代提供了新的选择。展望未来,国产技术的持续创新将助力中国在全球技术领域占据更重要的地位。
关于极限科技(INFINI Labs)
极限科技,全称极限数据(北京)科技有限公司,是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室(INFINI Labs)致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。
极限科技是一支年轻的团队,采用天然分布式的方式来进行远程协作,员工分布在全球各地,希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选,为中国技术品牌输出添砖加瓦。
作者:Muses
天命人, 你在吗?快拿走你的《黑神话:悟空》游戏,去开启神话冒险!Easysearch 有奖征文活动来袭!
Easysearch • INFINI Labs 小助手 发表了文章 • 0 个评论 • 2443 次浏览 • 2024-06-26 23:26
第一章:神秘的召唤
在一个普通的早晨,INFINI Labs 的办公室里,阳光透过窗户洒进来,给每个人带来了一天的好心情。就在这时,办公室的公告板上突然出现了一张神秘的海报,上面写着:
“天命人, 你在吗?快拿走你的《黑神话:悟空》游戏,去开启神话冒险!”
这张海报立刻吸引了小编的目光,心中升起了一股好奇心,这究竟是怎样的一个活动?而且,《黑神话:悟空》竟然作为奖品!这可是大家期待已久的国产大作!
第二章:拨开迷雾
《黑神话:悟空》 是一款基于《西游记》改编的中国神话动作角色扮演游戏,由中国游戏公司 Game Science 开发。游戏以其出色的画面和创新的玩法在全球范围内引起了广泛关注,是 2024 年最受期待的国产游戏大作,将于 8 月 20 日正式发售。
在游戏中,玩家将化身“天命之人”——孙悟空,踏上惊险刺激的西游冒险之旅。游戏不仅高度还原了《西游记》中的经典场景和角色,还融入了大量原创元素,带来全新的剧情体验。
第三章:踏上征途
作为“天命之人”,你将穿越重重险阻,挑战强大的妖魔鬼怪,探索神秘的古代遗迹,揭开传说背后的秘密。游戏中充满了紧张刺激的战斗场景和丰富多样的任务,让你能沉浸在这个神话般的世界中。
不要犹豫,加入我们,一起踏上征途,成为传说的一部分吧!
INFINI Labs 首期征文活动来袭!!!
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征文主题:
- 使用体验:分享你在学习和使用 Easysearch 的体验感受、反馈。
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第四章:创作你的传奇
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活动补充说明
Easysearch 是什么?
Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎,核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个自主可控的轻量级的 Elasticsearch 可替代版本,并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比,Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。 官网文档:https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch
征文时间
文章征集:即日起 - 8 月 15 日
文章评审:2024 年 8 月 16 日 - 8 月 19 日
获奖公示:2024 年 8 月 20 日
参与方式
添加 INFINI Labs 小助手微信(INFINI-Labs),进行文章投稿(文章形式不限,如:开源中国、CSDN、微信公众号、掘金、知乎、Markdown、Word、在线文档等)。 使用过程中遇到任何问题,欢迎随时反馈给小助手。
征文要求
- 主题要求:围绕 Easysearch,包括但不限于使用心得、案例实践、功能解析、性能测评、数据迁移、容灾、安全、国产替代、我与 Easysearch 的故事等。
- 文章标题:需包含 Easysearch 关键词,如:Easysearch 入门指南 xxx、如何使用 Easysearch xxx、Easysearch 助力 xxx 等。
- 文章内容:正文字数建议 800 以上,且要求内容结构完整、文字通顺、代码规范、无错别字、尽量做到图文并茂。
- 原创要求:提交的稿件需为原创作品,不得侵犯他人知识产权。
- 加分项:有借鉴性、实用性、创新性。
所有提交投稿文章经由 INFINI Labs 征文组委会进行审核,最终分级别选出一批入围作品,并给予相应奖品。
评奖规则
入围文章排名,分为【组委会打分】和【互动拉票得分】
- 组委会打分:100 分值,权重 60 %
- 内容质量(40%):文章内容符合征文主题,具备原创性、独特性、高质量。
- 创新性(20%):文章内容的创新性,鼓励投稿者用 Easysearch 去完成创造性、有挑战性的任务,并拿到一定的结果。
- 实用性(20%):可以对社区其他用户来带来学习和帮助,获得实用的经验。
- 清晰度(20%):整篇文章是否清晰的被叙述出来,有重点,排版美观,图文并茂。
- 互动拉票得分:100 分值,权重 40%。根据阅读量、点赞量、收藏量三个指标聚合计算。
- 阅读量:每 100 次阅读得 10 分,上限 50 分。
- 点赞量:每个赞得 1 分,上限 30 分。
- 收藏量:每个收藏得 2 分,上限 20 分。
- 加权分数相等时,组委会得分高者排名优先。
说明:
- 征文将由参与者自行公开发布或提交 INFINI Labs 转发,发布后至评审前一天互动数据有效。
- 严禁刷量和作弊,比如短时间内异常增长的阅读量或点赞量,组委会有权对刷量和作弊文章取消评奖资格。
- 投稿者可以对评分规则提出疑问或建议,并根据反馈进行适当调整。
奖品设置
奖品分级别设置,根据文章综合评分由高到低排序,详细见下表。
奖项 | 人数 | 标准 | 奖品 |
---|---|---|---|
一等奖 | 1 人 | 文章具有代表性及影响力, 综合评分由高到低 |
《黑神话:悟空》数字豪华版一套 |
二等奖 | 2 人 | 综合评分由高到低 | 《黑神话:悟空》数字标准版一套 |
三等奖 | 若干人 | 综合评分由高到低 | 咖啡杯 / 指甲套装 |
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关于极限科技(INFINI Labs)
极限科技,全称极限数据(北京)科技有限公司,是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室(INFINI Labs)致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。
极限科技是一支年轻的团队,采用天然分布式的方式来进行远程协作,员工分布在全球各地,希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选,为中国技术品牌输出添砖加瓦。
原文:https://infinilabs.cn/blog/2024/easysearch-essay-competition-wukong/