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高峰明里 プロフィールへ戻る

Use case

データを扱う・速く探す

データが増えても遅くしたくない、意味の近いものを探したい、止まらない仕組みにしたい。組み込みの一台でも、本番のクラスタでも、同じ仕組みで。そんなときに合う製品と、実際に手を動かした開発記録をまとめました。ここで当たりをつけて、詳細へ進んでください。

合う製品

Database

Alopex DB

最初に作ったデータを、規模が変わっても育てていく。Alopex DBの設計目標と、v0.8.9で試せる範囲を分けて紹介します。

製品全体の設計目標は、同じデータファイルで規模の変化を越えることRaftベースKVS上にSQL・ベクトル検索・グラフETLを統合DB製品切り替え時のデータ変換・マイグレーション不要
Alopex DB の詳細へ

Database

スタートアップのDB選定とAlopex DB

Day 0の速度のまま、次の規模へ。MVPからクラスタまで同じデータを育てるAlopex DBの設計目標と、v0.8.9で試せる範囲を分けた提案。

MVP期はゼロ設定の組み込みモードで即スタートスケール時のデータ変換・移行・書き直しを減らす設計目標SQL+ベクトル検索が最初から1エンジン、AI機能の二重インフラ不要
スタートアップのDB選定とAlopex DB の詳細へ

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