From cb8a30a376ea71403849544222372f693a452764 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: YinBo Date: Fri, 13 Mar 2026 20:50:56 +0800 Subject: [PATCH] chore: optimized the document --- zh_CN/index.md | 68 ++++++++++++----------- zh_CN/integration/datalayers-with-emqx.md | 4 ++ 2 files changed, 41 insertions(+), 31 deletions(-) diff --git a/zh_CN/index.md b/zh_CN/index.md index f65e1df..ce26355 100644 --- a/zh_CN/index.md +++ b/zh_CN/index.md @@ -1,60 +1,66 @@ --- title: "Datalayers 中文文档" -description: "Datalayers 中文文档中心，涵盖时序数据库、全文检索、向量检索、流计算、键值存储、Prometheus 兼容与安全管理等核心能力。" +description: "Datalayers 中文文档中心，涵盖时序存储、全文检索、向量检索、流计算、键值存储、Prometheus 兼容、运维管理与安全能力。" --- # Datalayers 中文文档 -Datalayers 是一款面向工业物联网、车联网、具身智能、AI 与能源等场景的**分布式多模态数据库**。系统原生支持时序数据存储、全文检索、键值存储与向量检索，适合构建需要实时写入、混合检索与统一计算的数据平台。 +Datalayers 是面向可观测性、物联网、日志分析与 AI 应用场景的分布式多模态数据库。在统一架构下，Datalayers 同时提供时序存储、全文检索、向量检索、键值存储与流计算能力，并以 SQL 作为主要查询语言，兼容 PromQL、Redis 协议和 InfluxDB Line Protocol。 + +相比将多种数据库和流处理系统拼接在一起，Datalayers 更强调统一的数据链路能力：从数据接入、实时处理、冷热分层存储，到检索分析与生态集成，均可在同一平台内完成。这有助于降低系统复杂度，并在性能、成本与运维效率之间取得更好的平衡。 + +## 适用场景 + +- 可观测性平台：统一承接指标、日志、事件等多类型数据，支持实时写入、检索与分析 +- IoT / IIoT：面向设备遥测、传感器数据和边缘采集场景，支持高吞吐写入与资源受限环境（边缘网关、盒子等）部署 +- AI 检索增强：结合向量检索、全文检索与结构化过滤，支持混合检索与知识召回 +- 实时数据处理：从 Kafka、MQTT、HTTP 等数据源持续接入数据，并在入库前完成过滤、投影与转换 ## 核心功能特性 -### 时序数据存储 +### 时序存储与分析 -- 为海量时间序列数据设计，单节点可支撑每秒数千万级别的数据点写入，轻松应对监控指标、传感器数据等高并发场景 -- 优化的时间序列索引和存储结构以及向量化执行，确保对历史数据的快速检索和聚合分析，延迟低至毫秒级 -- 根据数据类型自动选择编码方式与压缩算法，满足高性能与低成本的平衡；也可手动指定编码方式与压缩算法，以满足不同场景需求 +- 面向海量时间序列数据设计，适用于监控指标、设备遥测、工业采样等高并发写入场景 +- 通过优化的时序索引、存储布局与向量化执行，支持低延迟查询和高效聚合分析 +- 支持按数据类型自动选择编码与压缩策略，也可按业务需求手动指定存储参数 ### 向量检索 -- 支持最高 16000 维 Float 类型稠密向量 -- 支持 IVF、HNSW 等多种向量索引算法，平衡检索速度和精度 -- 支持向量检索与传统 SQL 条件组合使用，在单一数据库内即可完成向量召回与结构化过滤。 +- 支持最高 16000 维 `FLOAT` 类型稠密向量 +- 支持 IVF、HNSW 等向量索引算法，可在召回效率与检索精度之间灵活权衡 +- 支持向量检索与 SQL 条件联合使用，在同一查询链路中完成召回、过滤与排序 ### 全文检索 -- 支持基于倒排索引的字符串全文检索 -- 支持 `MATCH`、`QUERY`、`SCORE()` 等全文检索函数 -- 基于 BM25 相关性评分对检索结果排序，适用于日志、事件与审计文本检索 +- 基于倒排索引提供面向 `STRING` 列的全文检索能力 +- 支持 `MATCH`、`QUERY`、`SCORE()` 等检索函数，满足关键词、短语和布尔表达式检索需求 +- 采用 BM25 相关性评分，适用于日志、事件、审计记录等文本密集型场景 ### 流计算 -- 提供 SQL 风格的流计算语法，支持从 Kafka、MQTT、HTTP 等外部数据源持续接入数据 +- 提供 SQL 风格的流式处理能力，支持从 Kafka、MQTT、HTTP 等外部系统持续接入数据 - 支持基于 `SOURCE`、`PIPELINE`、`SINK TABLE` 的实时过滤、投影与入库处理链路 +- 适用于实时清洗、预处理、告警前置计算和在线数据转换等场景 -### 高性能键值存储 +### 键值存储 -- 支持 TB 至 PB 规模的分布式键值存储 -- 完全兼容 Redis 核心数据结构和协议，用户可以轻松将现有 Redis 应用迁移至 Datalayers +- 支持 TB 到 PB 级别的分布式键值存储 +- 兼容 Redis 核心数据结构与协议，便于现有 Redis 业务平滑迁移或统一纳管 ### 存算分离架构 -- 存储与计算资源独立扩展，优化资源利用率 -- 支持按需弹性伸缩，灵活应对业务波动 -- 支持主流云厂商的对象存储服务集成，如：阿里云、华为云、腾讯云、AWS、Azure、GCP 等；同时，对于兼容 S3 协议的对象存储服务也可 0 代码接入（如：MinIO） +- 存储与计算资源可独立扩展，提升资源利用率并降低容量规划压力 +- 支持按需弹性伸缩，适应写入峰值、查询波动与长期存储需求 +- 支持主流云对象存储及兼容 S3 协议的存储服务，便于构建低成本长期存储方案 -### 受限设备支持 +### 边缘与受限环境支持 -- 专为资源受限设备深度优化 -- 在有限资源环境下实现高性能数据处理 -- 满足边缘计算场景的特殊需求 +- 面向资源受限设备和边缘节点（边缘网关、盒子等）进行优化 +- 在有限 CPU、内存和存储条件下，仍可提供高效、稳定的数据写入与查询能力 +- 适用于边缘采集、边缘缓存与边云协同场景 ### 生态丰富 -- 使用 SQL (兼容 MySQL 方言)作为查询语言，以降低学习、使用与迁移成本 -- 完整实现 `Arrow Flight SQL` 协议，实现数据高速传输 -- 支持 `PostgreSQL` 网络连接协议 -- 提供多语言的 SDK，实现快速接入 -- 支持 JDBC 驱动接入 -- 支持 HTTP 协议 -- 支持 InfluxDB 行协议接入 -- 支持 Prometheus 查询协议与 Remote Write 协议，兼容现有 Prometheus 生态工具，可作为 Prometheus 的长期存储或替代方案 +- 以 SQL（兼容 MySQL 方言）作为主要查询语言，降低学习和迁移成本 +- 支持 `Arrow Flight SQL`、`PostgreSQL` 连接协议 +- 支持 InfluxDB Line Protocol、Prometheus 查询协议与 Remote Write 协议，便于接入现有监控与数据生态 +- 支持 JDBC 驱动接入，同时提供多语言 SDK，支持应用、平台和数据工具的快速集成 diff --git a/zh_CN/integration/datalayers-with-emqx.md b/zh_CN/integration/datalayers-with-emqx.md index 1d7234d..8f765fa 100644 --- a/zh_CN/integration/datalayers-with-emqx.md +++ b/zh_CN/integration/datalayers-with-emqx.md @@ -92,3 +92,7 @@ demo> select * from sensor_info; +-------------------------------+-----+------+ 2 rows in set (0.001 sec) ``` + +## 更多配置方式参考 + +- [EMQX 数据集成](https://docs.emqx.com/zh/emqx/latest/data-integration/data-bridge-datalayers.html)