🟣 Когда СУБД понимает смысл
🟣 Когда СУБД понимает смысл Сегодня в рубрике «выходного дня» хочу рассказать вам о ярком представителе класса HSAP (Hybrid Serving and Analytical Processing) систем управления базами данных - DingoDB. Кстати, не путайте HSAP (свежую концепцию, придуманную в Поднебесной в 2020-х) и HTAP (придуманную Gatrner в 2014) - это не опечатка, а дальнейшая эволюция идеи гибридных СУБД. Итак, DingoDB это китайская СУБД для Linux с открытой лицензией. Она умеет искать по смыслу. И использует для этого обычный SQL. 🟣 Зачем это нужно? Представьте: у вас есть корпоративный архив — текстовые протоколы, аудиозаписи, видеоинструкции, сканы договоров. Надо найти всё, что по смыслу близко к фразе «как зарегистрировать предложение о доработке продукта?». Не тег, не ключевое слово — именно смысл документа является критерием поиска. Обычные СУБД с этим не справляются. А вот HSAP-системы и, в частности, DingoDB — легко. 🟣 Как это работает? Любой контент (текст, звук, картинку) эта система превращает в вектор — «цифровой отпечаток» смысла. А дальше два простых SQL-запроса. ✔️ Сохраняем документ: INSERT INTO documents (id, title, content_vector) VALUES (1, 'Заголовок документа', TXT2VEC('Содержимое документа...')); Функция TXT2VEC() сама создаёт вектор из текста. Также есть функции IMG2VEC() и AUDIO2VEC() для обработки изображений и аудиоконтента. ✔️ Ищем информацию по смыслу: SELECT title FROM documents ORDER BY VECTOR_DISTANCE(content_vector, TXT2VEC('как предложить доработку в продукт?')) LIMIT 5; Запрос вернёт самые близкие по смыслу документы, даже если там нет тех же слов. И даже если эти документы на другом языке. ✔️ А если нужны фильтры еще и по формальным атрибутам? Тоже не проблема: SELECT * FROM documents WHERE doc_type = 'audio' AND date > '2026-01-01' ORDER BY VECTOR_DISTANCE(content_vector, TXT2VEC('что делать, если появилась идея по развитию продукта')) LIMIT 10; Вот это и есть гибридный поиск: точные условия (WHERE) плюс смысловое ранжирование. 🟣 Почему это удобно? ✔️ Одна система для трёх задач (хранение обычных данных + векторное хранилище + поисковик) ✔️ Знакомый SQL для работы — не надо учить новые языки или технологии. DingoDB — одна из первых СУБД класса HSAP. Она идеально подходит под RAG-приложения, корпоративные архивы, медиа-библиотеки. Но заложенные в ней идеи проникли и в другие СУБД, в частности возможности по векторизации контента уже появились и в Oracle и в MS SQL. 🟣 В нашем роадмэпе на Digital Q.DataBase также есть пул работ по развитию уже существующей у нас функциональности векторного поиска.