Vector 用于向量空间搜索的nosqldb

我对NoSQL数据库（如Cassandra、Mongo、Redis等）完全陌生，我想创建这种类型的结构：

{
  "item_id": "ABC1",
  "x1": 0.55,
  "x2": -0.29,
  ...
  "x100": 0.17
}

基本上，我有数以百万计的物品和100个与之相关的浮动。我的主要任务是搜索靠近给定浮点向量的项（在维度100的向量空间中），并获取例如前k个项或距离小于d的所有项

是否有一个NoSQL数据库特别适合这种任务

谢谢你的提示，

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Patrick

我相信上面提到的数据库都不能满足您的需要，特别是您拥有的数据量，我建议使用，我有类似的案例，Solr是最好的解决方案。

据我所知，目前还没有数据库支持非（2 | 3）D空间索引，但您可以在应用程序层内实现自己的

通常，您希望有一个高效的N维最近邻搜索算法，如下所示：

• 整体O（logn）复杂度的KD树
• 地理哈希

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但这两种方法都很难正确实现。

2020更新此问题：Elasticsearch为最多2048个特征的向量提供现成的余弦相似性函数（使用“密集向量”数据类型）。

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我现在正在使用它，它适用于具有几十万个向量的数据集。

AFAIK Solr/Elasticsearch没有用于非2D空间搜索的原语。@Abdullah我知道Solr将文档存储在向量空间中，并计算查询向量和文档向量之间的余弦相似性。但是这些向量是在幕后计算的。是否可以存储我自己的向量并搜索最接近某个特定向量的向量？谢谢Shutty。我还考虑使用LSH算法来降维，并在redis键值模式（key:bit vector，value:items，属于这个bucket）中使用结果位向量（与一个给定向量相关）。