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搜索型数据库的技术发展历程与趋势前瞻

资讯动态 | 作者 INFINI Labs 小助手 | 发布于2024年06月26日 | | 阅读数:1906

概述

随着数字科技的飞速发展和信息量的爆炸性增长,搜索引擎已成为我们获取信息的首选途径之一,典型的代表厂商如 Google。然而,随着用户需求的不断演变,传统的搜索技术已经无法满足人们对信息的实时性、个性化和多样性的需求。

在企业内部,这种需求更加显著。随着企业数字化转型的持续深化,非结构化数据正日益成为各类组织数据增长的主要来源,也是数据体系中至关重要的组成部分,蕴含着巨大的价值。如何高效地存储和利用非结构化数据的重要性也日益凸显。企业需要更高效地管理和检索内部的海量数据,以支持业务决策和运营需求。

据 IDC 数据预计,到 2025 年,80%的数据将是非结构化数据;而根据 Gartner 的数据显示,从 2019 年到 2024 年,非结构化数据容量预计将增加两倍。然而,目前非结构化数据面临着表现形式多样、管理复杂性高、价值挖掘难度大等诸多挑战。传统的数据库系统往往无法满足企业对实时性和多样性的搜索需求,为了解决这些挑战,以自动分词、倒排索引、相关度计算、向量检索引擎等技术为核心构建的搜索型数据库应运而生。这些数据库自上世纪 90 年代诞生以来不断发展演进,正在成为数据库领域中不可或缺的一个重要分支。

什么是搜索型数据库?

搜索型数据库早期又称全文数据库,或者企业搜索引擎,是一种专门用于存储和管理大规模文本数据,并支持高效的文本搜索和信息检索的数据库系统,不过随着技术不断发展和应用场景日益丰富,目前搜索型数据库不仅仅可以处理长文本数据,也可以处理常见的数值、日期等结构化数据,IP、地理位置信息、图片、音视频等非结构化数据,搜索型数据库的应用范畴不断拓展,正在由支撑业务系统检索加速、IT 运维可观测性、聚合查询分析等向多场景、多模态数据搜索方向发展。

典型的搜索数据库一般具有以下特点:

  1. 灵活的索引能力:搜索数据库能够处理多种类型的数据,包括文本、图像、音频、视频等非结构化数据。它们采用自动分词、倒排索引等技术,能够高效地处理不同格式和类型的数据,提供灵活的搜索和检索功能。
  2. 高效的查询性能:搜索数据库具有高效的查询处理能力,能够快速索引和检索大规模的数据。借助优化的索引结构和查询算法,搜索数据库能够在短时间内准确地返回与查询相关的结果,提高用户的搜索效率,常用于解决关系型数据库的高并发检索需求。
  3. 支持复杂的搜索功能:搜索数据库提供多样化的搜索功能,包括全文检索、模糊搜索、精确搜索、范围搜索、向量搜索、地理信息检索等。用户可以根据不同的需求和场景,灵活地选择和组合不同的搜索功能,以获取符合期望的搜索结果。
  4. 高性能和可扩展性:搜索数据库具有高性能和可扩展性的特点,能够处理大规模数据和高并发访问。它们采用分布式架构和并行计算技术,实现了水平扩展,能够满足不断增长的数据量和用户访问量的需求。

综上所述,搜索数据库具有处理非结构化数据、实时搜索和更新、多样化的搜索功能、个性化推荐和智能搜索、高性能和可扩展性、全面的搜索结果展示等特点,是处理大规模数据和提供高效搜索服务的重要工具。

搜索型数据库的应用场景

搜索型数据库在各行各业都有广泛的应用,以下是一些典型的应用场景:

  1. 零售和电商:在零售和电商行业,搜索型数据库被广泛应用于产品搜索和推荐系统中。通过搜索功能,顾客可以轻松查找所需商品,而个性化推荐系统则可以根据用户的搜索历史和行为习惯推荐相关的产品,提高购物体验和交易转化率。
  2. 医疗保健:在医疗保健行业,搜索型数据库被用于医学文献检索、疾病诊断和药物搜索等方面。医生和研究人员可以利用搜索功能找到相关的医学文献和研究成果,帮助诊断疾病和制定治疗方案。
  3. 金融服务:在金融服务行业,搜索型数据库被用于金融数据检索、市场分析和投资决策等方面。投资者可以通过搜索功能查找相关的金融数据和市场资讯,帮助他们做出更加准确的投资决策。
  4. 制造业:在制造业中,搜索型数据库被用于生产过程监控、质量控制和故障诊断等方面。工程师可以利用搜索功能查找相关的生产数据和技术资料,帮助他们解决生产中的问题和挑战。
  5. 媒体和娱乐:在媒体和娱乐行业,搜索型数据库被用于内容检索、版权管理和用户推荐等方面。用户可以通过搜索功能查找感兴趣的新闻、音乐和视频等内容,而个性化推荐系统则可以根据用户的搜索历史和偏好推荐相关的内容。
  6. 教育和培训:在教育和培训行业,搜索型数据库被用于学习资源检索、课程管理和学习分析等方面。学生和教师可以利用搜索功能查找相关的学习资源和课程内容,而学习分析系统则可以分析学生的搜索行为和学习表现,为教学提供参考和支持。
  7. IT 运维可观测性:通过搜索型数据库,可以实时监控系统的运行状况、性能指标和日志数据,帮助运维团队及时发现和解决系统故障、性能问题和异常情况,确保系统的稳定运行。
  8. 安全监测和威胁检测:利用搜索型数据库对系统的安全日志进行审计和监控,监测用户的访问行为和系统操作,及时发现异常行为和安全事件。同时,搜索型数据库还可以与威胁情报数据集成,对内部日志数据进行关联分析,快速识别并应对各种安全威胁和攻击行为,保障系统和数据的安全。

综上所述,搜索型数据库在各行各业都发挥着重要作用,数据规模从 GB 到 PB 不等,体现在生活中的方方面面,为用户提供了高效、准确和个性化的信息搜索和检索服务,推动了各行业的发展和进步。随着搜索技术的不断创新和发展,搜索型数据库在各行业中的应用将会越来越广泛,并持续为用户带来更加便捷和智能的搜索体验。

搜索型数据库的发展历程

搜索型数据库的发展历程可以概括如下四个阶段:

  1. 起步阶段(1990 年代):搜索数据库的雏形开始于上世纪 90 年代,当时以全文检索为主要技术手段,最初用于文档检索和网络搜索。典型代表包括 AltaVista、Excite 等。
  2. 技术突破(2000 年代):随着互联网的快速发展,搜索数据库开始应用于更多领域,如电子商务、社交网络等。Lucene、Sphinx 等开源搜索引擎的出现推动了搜索技术的进步。
  3. 商业化发展(2010 年代):搜索数据库进入商业化阶段,以 Elasticsearch 等为代表的商业搜索引擎崭露头角。企业开始大规模应用搜索数据库来管理和检索大量数据。
  4. 智能化转型(2020 年代):随着人工智能技术的发展,搜索数据库逐渐向智能化转型,开始引入机器学习、自然语言处理等技术,提供个性化推荐和智能搜索服务。同时,搜索数据库也在更多领域得到应用,如医疗保健、金融服务等。

    综上所述,搜索数据库经历了从起步阶段到技术突破、商业化发展再到智能化转型的发展历程,表明了其在信息检索领域的重要性和不断演进的趋势,不并断推动着搜索技术的进步和应用范围的扩展。随着人工智能技术的不断成熟,搜索数据库将会在智能化、个性化等方面取得更大的进步,为用户提供更加优质的搜索体验。

搜索型数据库的发展情况

搜索型数据库市场上已经有不少成熟的产品和厂商,但是总的来说,搜索型数据库的界限范围有点模糊,当然其他数据库也有同样的问题,有很多数据库既是文档数据库,又是多模态数据库,还是向量数据库等等,而常见的搜索型数据库主要诞生于:

  • 由搜索引擎内核库发展而来的搜索数据库,如 Elasticsearch
  • 由其他数据库扩展而来的搜索数据库,如 Postgres Full-Text Search
  • 从零开始整体设计的搜索数据库:如 INFINI Pizza

通过流行的 DB-Engines 的搜索引擎排行榜,可以初探国外主流的搜索型数据库的流行趋势,如下图:

可以看到 Elastic 公司的 Elasticsearch 还是依旧保持强悍,自从 Elasticsearch 十多年前掀翻了 Splunk 的桌子,硬生生的在日志领域杀出一条新路,随后大杀四方,碾压整个搜索行业,霸榜至今。Elastic 商业化增长稳健,2023 年收入超过 10 亿美金。

OpenSearch 是由 AWS 发起的 Elasticsearch 开源分支,起因是由于 Elastic 针对云厂商采取的协议变更为 Elastic+SSPL,OpenSearch 基于 Apache 2.0 协议的 Elasticsearch 7.10 版本衍生而来,目前也具备了一定的用户基础。

Splunk 是一款用于搜索、监控和分析大规模机器生成的数据的软件平台,主要用于日志和安全分析领域,属于商业闭源产品。2023 年中被思科(Cisco) 以 230 亿美元现金收购,瞬间刷爆朋友圈。另外有意思的是,前四名除了 Splunk,底层都是 Lucene 内核。

MarkLogic 成立于 2001 年,自我定位是一个 NoSQL 多模态数据库厂商,也是商业闭源软件,生态成熟但是系统过于复杂,学习曲线较陡, 2023 年初被 Progress Software 以 3.55 亿美元收购算是一个比较好的结局。

当然了,除了榜上的这些产品,还有很多优秀的挑战者正摩拳擦掌,跃跃欲试。如下面的这些项目: vespa、Rockset、Doris,Clickhouse、quickwit、Pinot、SingleStore、qdrant、milvus、algolia、meilisearch、typesense、Manticore Search 等等。这些项目不一定都是自己定位是搜索型数据库,有侧重在 AI 领域的,有侧重在实时分析领域的等等,可谓各有千秋,不过都具备一定的搜索和分析能力,不出意外,基本上每家都要号称吊打 Elasticsearch 一番。

国内搜索型数据库的发展情况

搜索型数据库已经成为企业事实上的重要基础设施,而国内搜索型数据库的发展近些年也是开始得到重视,2023 年初,由中国信通院云计算与大数据研究所牵头,依托中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会,联合拓尔思、极限科技、星环科技等 30 余家企业编制的《搜索型数据库技术要求》正式出炉,该标准已成为行业内搜索型数据库技术选型和产品开发的风向标,极限科技的 INFINI Easysearch 率先通过了该标准

墨天轮社区也开辟了搜索型数据库的排行榜,共有 6 家企业的产品上榜:

国内搜索型数据库的市场还在起步阶段,厂商和可选的产品也还比较少,不过随着市场的成熟,相信未来将迎来一波高速的发展。

搜索型数据库的趋势前瞻

技术在演变,场景在演变,数据也在演变,搜索数据库领域的发展也呈现出多个显著的趋势,这些趋势将进一步推动搜索技术的演进和应用范围的扩展。笔者观测到的主要的发展趋势包括以下方向供参考:

1. 趋势一:实时搜索与分析

  • 实时搜索是搜索数据库领域的一个重要发展趋势,业务应用都在朝实时方向演进,用户对信息的即时性需求不断增加,要求搜索结果能够及时反映最新的数据和内容。

  • 实时搜索技术通过实时索引和实时更新机制,能够实现快速的数据检索和更新,提供与时俱进的搜索结果,满足用户对信息的即时性需求。

  • 目前以 Lucene 为内核的搜索型数据库基本上都只能做到 NRT(近实时)搜索,并且频繁更新带来的挑战和资源的浪费比较高,如果能做到更高效的实时性,可以大大提升用户的搜索体验和实时决策能力。

2. 趋势二:多模态混合搜索

  • 多模态搜索是指在搜索过程中同时考虑多种信息形式,如文本、图像、视频等,以提高搜索结果的准确性和全面性。

  • 这种技术能够通过分析和理解多种信息形式之间的关联性,为用户提供更加全面、丰富的搜索结果,适用于需要综合不同媒体形式的搜索场景。

  • 现实世界的数据越来越复杂化,非结构化数据的利用的场景也越来越多,多模态可以为业务提供更加灵活的分析和探索能力,混合搜索的能力非常具有吸引力。

3. 趋势三:AI 智能语义搜索

  • 大模型、AI 智能搜索技术的探索可谓是一日千里,通过利用人工智能技术来实现搜索过程中的智能化、语义化和个性化,结合自然语言处理、机器学习等技术分析用户意图,提供更加智能、个性化的搜索服务。

  • 随着大模型的兴起,搜索数据库开始采用像 RAG(Retriever-Reader for Generative Question Answering)这样的大型预训练模型来提升搜索的效果。RAG 模型结合了检索器和阅读器的功能,能够实现更加准确和全面的搜索结果,为用户提供更加智能和个性化的搜索服务。

  • 搜索型数据库可谓是 AI 落地最好的是试验田,Elasticsearch 通过拥抱 AI 和大模型,目前股价又重回巅峰,可喜可贺。

4. 趋势四:云原生、存算分离、Serverless

  • 随着云计算技术的发展,搜索数据库正逐渐向云原生架构转变。云原生搜索数据库利用容器化、微服务架构等技术,实现了更高的灵活性、可扩展性和容错性,为企业提供了更加稳定和高效的搜索服务,并且成本更低,更加弹性。

  • 存算分离是搜索数据库发展的另一重要趋势。通过将存储与计算分离,搜索数据库可以更好地适应数据存储和计算需求的变化,提高系统的性能和效率。存算分离技术使得搜索数据库能够实现更高的并发访问和更快的数据处理速度,为用户提供更加流畅和稳定的搜索体验。

  • Serverless 提供开箱即用的体验,成本更低,使用更加灵活,也是目前很多搜索服务提供商正在积极探索的方向。

5. 趋势五:增强现实搜索

  • 随着增强现实技术的发展,尤其是 Apple 发布的头戴式 Vision Pro,一部革命性的空间运算设备,将数位内容无缝融入实体世界,而搜索技术也将逐渐与增强现实相结合,为用户提供更加直观和沉浸式的搜索体验。增强现实搜索能够将搜索结果与现实世界相结合,结合 AI 技术为用户提供更加个性化和便捷的搜索服务,这是一个全新的领域,也意味着巨大的机会。

6. 趋势六:现代硬件的高效利用

  • 现代硬件及软件运行环境已发生翻天覆地的变化, 片上计算,边缘计算,FPGA,DPU,GPU,一台设备几百核上 TB 内存已经成为现实,可运行之上的软件却还是停留在几十年前的架构。 如 Elasticsearch 其核心 Lucene(及类似实现) 是在 1997 建立的,距今已有 27 年了,虽然也在与时俱进,但是部分架构和设计理念已不具备先进性。

  • 在现代的硬件上采用更先进的算法,更新的数据结构、更新的设计理论,利用最新的 CPU 指令集,向量化,批处理,充分发挥多核、大内存和 SSD 的优势,从而达到更高的效率,更低的成本,去解决之前不可能实现的问题,大有可为,也是下一代引擎需要关注的方向。

随着各类数据库功能的边界越来越模糊,应用场景高度交叉重叠,市场竞争也变得白热化,不过笔者认为垂直领域的搜索型数据库机会还是很大,而想做大而全的数据库产品已经没有太多的市场生存空间,一定要在垂直领域有特别专注的地方,我们 INFINI Labs 正在基于 Rust 研发的下一代搜索引擎 INFINI Pizza,就侧重于面向终端用户场景,解决海量数据更新情况下,同时满足高并发和低延迟的核心业务实时检索需求。

总结

综上所述,搜索数据库领域正处于快速发展的阶段。随着互联网数据量的不断增长和用户需求的不断变化,搜索数据库技术将不断创新和进步,以满足用户对信息获取的更加即时、个性化和多样化的需求。未来,随着人工智能技术的进一步发展和应用,搜索数据库将会变得更加智能化、普及化和多样化,为用户提供更加高效、准确和个性化的搜索服务,推动互联网信息的更加便捷获取和利用。

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