AlloyDB : Google continue à enrichir son SGBD compatible PostgreSQL
AlloyDB est une base de données disponible sur Google Cloud Platform depuis 2022. Elle est compatible avec PostgreSQL, une des références du marché. L'ambition n'est pas forcément de concurrencer la base open source mais plutôt de répondre aux services équivalents côté AWS et Azure. Il y a quelques jours, de nouvelles fonctionnalités ont été annoncées : filtrage pour la recherche vectorielle et observabilité. Selon Google, une base vectorielle répond aux flux de données complexes et aux défis de performances. AlloyDB a l'ambition d'être l'état de l'art de la recherche vectorielle et de l'optimisation. La première nouveauté est le inline filtering. Ce mécanisme doit améliorer les performances de la recherche vectorielle par filtres. Ces filtres se font directement dans la base et non en post-traitement côté application, ce qui nuit aux performances. L'inline filtering doit assurer la rapidité de la recherche et de la pertinence de celle-ci. L'autre nouveauté est l'outillage et l'observabilité des index vectoriels, là encore pour s'assurer d'une performance linéraire et de la qualité des résultats de la recherche. Google introduit un outil dédié à la qualité de la recherche vectorielle : recall evaluator. Annonce : https://cloud.google.com/blog/products/databases/enhancing-alloydb-vector-search-with-inline-filtering-and-enterprise-observability?hl=enCatégorie actualité: Open SourceAlloyDB, AlloyDB for PostgreSQLImage actualité AMP:
AlloyDB est une base de données disponible sur Google Cloud Platform depuis 2022. Elle est compatible avec PostgreSQL, une des références du marché. L'ambition n'est pas forcément de concurrencer la base open source mais plutôt de répondre aux services équivalents côté AWS et Azure. Il y a quelques jours, de nouvelles fonctionnalités ont été annoncées : filtrage pour la recherche vectorielle et observabilité.
Selon Google, une base vectorielle répond aux flux de données complexes et aux défis de performances. AlloyDB a l'ambition d'être l'état de l'art de la recherche vectorielle et de l'optimisation. La première nouveauté est le inline filtering. Ce mécanisme doit améliorer les performances de la recherche vectorielle par filtres. Ces filtres se font directement dans la base et non en post-traitement côté application, ce qui nuit aux performances. L'inline filtering doit assurer la rapidité de la recherche et de la pertinence de celle-ci.
L'autre nouveauté est l'outillage et l'observabilité des index vectoriels, là encore pour s'assurer d'une performance linéraire et de la qualité des résultats de la recherche. Google introduit un outil dédié à la qualité de la recherche vectorielle : recall evaluator.
