《搜索型数据库白皮书》正式发布, 45页pdf

来源：CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会

**一、搜索型数据库概述

1. 搜索型数据库概念 搜索型数据库，早期又称全文数据库或企业搜索引擎，是一种专门用于存储和管理大规模文本数据，并支持高效文本搜索和信息检索的数据库系统。随着技术的发展，其应用范围已扩展到处理数值、日期等结构化数据以及图片、音视频等非结构化数据。
2. 发展历程 搜索型数据库自上世纪90年代诞生以来，经历了从全文搜索、技术突破、商业化发展到智能化转型的多个阶段。随着企业数字化转型的深入，非结构化数据的快速增长，搜索型数据库的重要性日益凸显。
3. 挑战 当前，非结构化数据存在表征多样、管理复杂、价值挖掘困难等问题，搜索型数据库在应对这些挑战中发挥着重要作用。 二、搜索型数据库技术详解
4. 核心技术 包括自动分词、倒排索引、关联度计算、矢量检索等关键技术，这些技术是实现非结构化数据高效处理的基础。
5. 关键特性 搜索型数据库具有灵活的索引能力、高效的查询性能、支持复杂的搜索功能、高性能和可扩展性等特点。 三、搜索型数据库应用场景
6. 业务场景 搜索型数据库在零售和电商、医疗保健、金融服务、制造业、媒体和娱乐、教育和培训等多个领域有广泛应用。
7. 行业应用 具体案例如产品搜索和推荐系统、医学文献检索、金融数据检索、生产过程监控等，展示了搜索型数据库在不同行业的实际应用价值。

**四、搜索型数据库能力模型

1. 基础能力模型 述搜索型数据库应具备的基本能力和特性。
2. 符合性验证情况 绍对搜索型数据库能力模型的符合性验证方法和结果。

**五、搜索型数据库应用与实施建议

1. 数据建模和索引设计 提供关于如何根据数据特性和业务需求进行数据建模和索引设计的建议。
2. 性能调优与监控 介绍如何对搜索型数据库进行性能调优和监控，以确保其高效稳定运行。
3. 安全性考量 讨论在搜索型数据库应用中需要考虑的安全性问题及解决方案。
4. 应用案例 分享成功的搜索型数据库应用案例，为其他企业提供参考和借鉴。

**六、搜索型数据库演进趋势

1. 多模态数据的融合处理和分析 预测搜索型数据库将向多模态数据的融合处理和分析方向发展，以更好地应对复杂的数据环境。
2. 人工智能与搜索型数据库的结合 强调人工智能技术在搜索型数据库中的应用前景，如个性化推荐和智能搜索等。
3. 云原生架构的演进 讨论云原生架构对搜索型数据库的影响和推动作用。

白皮书目录

一、搜索型数据库概述

（1）搜索型数据库概念

（2）搜索型数据库发展历程 （3）搜索型数据库的挑战 二、搜索型数据库技术详解 （1）搜索型数据库核心技术 （2）搜索型数据库关键特性 三 三、搜索型数据库应用场景 （1）业务场景 （2）行业应用 四、搜索型数据库能力模型 （1）基础能力模型 （2）能力模型的符合性验证情况 五、搜索型数据库应用与实施建议 （1）数据建模和索引设计 （2）性能调优与监控 （3）安全性考量 （4）应用案例 六、搜索型数据库演进趋势 （1）多模态数据的融合处理和分析 （2）人工智能与搜索型数据库的结合 （3）云原生架构的演进 （4）其它技术对搜索型数据库的影响