数据库：年搜索型数据库白皮书

（精选报告来源：幻影视界）

《2024年搜索型数据库白皮书》显示，搜索型数据库结合全文检索引擎和NoSQL数据库的特点，相较于传统的关系型数据库，在处理大规模数据、实现快速检索和智能分析方面展现出显著的优势。近年来，搜索型数据库进一步集成了深度学习、向量搜索和AI大模型等尖端技术，使其不仅能够处理基础的文本搜索，还能胜任地理位置信息、图片、音视频等多模态数据的复杂检索任务。然而，搜索型数据库在性能优化、数据一致性保障以及安全性维护等方面仍面临挑战。

搜索型数据库应用场景

搜索型数据库通过提供快速、灵活的搜索功能，帮助各种规模和类型的组织提高数据处理能力，优化用户体验，并支持业务决策。随着技术的不断进步，搜索型数据库的应用场景也在扩大。

业务场景

搜索型数据库以其卓越的搜索能力和智能分析功能，在多个业务场景中发挥着关键作用，成为企业数字化转型的强大推动力。

搜索型数据库演进趋势

(一)多模态数据的融合处理和分析

随着数据获取方式和应用场景的多样化，多模态数据（如文本、图像、视频等）融合趋势日益明显，对于多模态数据的处理需求与日俱增。其中，跨模态检索指的是在不同模态的数据之间进行检索的技术，即通过查询一个模态的数据来检索相应的其它模态数据。为了支持跨模态检索，数据库：年搜索型数据库白皮书搜索数据库不仅要支持基于语义的文本检索，还需要结合自然语言处理、计算机视觉等技术覆盖图像、视频、语音等多模态数据的检索查询。

此外，不同模态间的关联挖掘和协同推理能力成为关键，准确把握数据的语义内涵和上下文信息对于多模态融合至关重要。通过向量数据的支持，搜索型数据库具有对多种数据类型的支持能力，包括文本数据、结构化数据、半结构化数据、图像数据、音频数据、视频数据等。通过灵活的数据模型和存储结构，搜索型数据库能够处理各种类型的数据，实现多模数据的统一管理和跨模态检索。例如，搜索型数据库通常利用空间对齐的预训练大模型（CLIP、BLIP等）对数据进行向量抽取实现跨模态搜索。利用这种跨模态搜索技术，可以很方便地实现用语音对手机里面的文字、图片、音视频等进行搜索。搜索型数据库在处理多模态数据融合方面的能力，已被广泛应用于电子商务、金融服务、医疗健康、智能制造、智慧城市等多个领域和场景。

(二)人工智能与搜索型数据库的结合

近年来，以ChatGPT为代表的大语言模型给人工智能技术注入了新的发展动力，人工智能技术快速迭代。搜索型数据库在人工智能技术发展中发挥了重要作用，同时大语言模型带来的能力提升也给搜索型数据库技术发展产生重要影响。

(三)云原生架构的演进

云原生化是数据库服务与云计算基础设施深度融合的关键，它旨在实现成本效益和效率的最大化。近年来，云原生化已成为数据库厂商，尤其是云服务提供商的重要发展方向。云原生技术发展的核心路线集中在利用Kubernetes（K8s）进行容器化，以及云计算主机提供的虚拟化、编排和资源管理能力。尽管业界对于数据库是否应运行在容器中存在一定争议，容器化已成为云数据库厂商广泛认可的发展趋势。容器化数据库的优势在于其快速部署、弹性伸缩能力以及全面的运维可观测性，这些特性是其成为技术选型的关键因素。在计算与存储方面，搜索型数据库正逐步向存算分离架构演进。

计算层基于业务流量波峰、低谷的阈值精确检测，提供计算服务的灵活供给与平滑伸缩，并实现租户层的资源隔离与管控。基于存算分离的架构，存储层实现了缓存加速与副本的灵活扩展，实现写入性能的提升的同时，灵活提供本地盘、对象存储、云盘、存储加速多类存储服务，并在存储层维度实现异地多活能力，为数据提供高可用保障。

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