向量数据库核心技术文档

📄️ C0726N02-1-向量数据库架构概览

DreamReflex向量数据库采用LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）架构设计，专门针对大规模向量数据的存储、索引和检索进行优化。

索引模块是向量数据库的核心组件，负责向量数据的存储、索引构建和高效检索。该模块采用LSM-Tree架构，结合图索引算法，实现了高性能的向量相似性搜索。

查询模块负责处理向量数据库的各种查询请求，包括K近邻查询(KNN)、等值查询(Equal Query)和范围查询。该模块采用多阶段查询处理架构，支持并行查询执行和结果合并。

元数据管理模块负责维护向量数据库的所有元数据信息，包括集合定义、列模式、索引配置、统计信息等。该模块采用分层架构设计，支持元数据的版本控制、一致性保证和高可用性。

存储模块是向量数据库的基础设施层，负责向量数据的持久化存储、内存管理和I/O优化。该模块采用LSM-Tree架构，结合分层存储策略，实现了高吞吐量的数据写入和高效的数据读取。

向量索引算法是向量数据库的核心技术，负责构建高效的向量相似性搜索索引。本模块实现了多种先进的近似最近邻(ANN)算法，包括基于图的索引、基于量化的索引和基于哈希的索引，以满足不同场景下的性能需求。

性能优化是向量数据库系统工程的核心环节，涉及算法优化、系统架构优化、硬件资源优化等多个层面。本文档从理论分析到实践指导，全面阐述向量数据库的性能优化策略和调优方法。