本期我们邀请到星环科技资深产品市场经理李昆，他指出，搜索型数据库主要应用于综合检索分析、全景观测、一站式检索平台等场景，随着AI大模型、RAG技术发展，为搜索型数据库带来新的发展空间。

搜索型数据库发展与场景应用

随着数字化转型不断深入，企业业务变得更加多元复杂，非结构化与半结构化数据的分析需求越来越旺盛，数据量也越来越大，传统关系型数据库对于文本的多样性检索支持能力不足，催生了搜索型数据库的发展。

李昆指出，作为NoSQL数据库的一种，搜索型数据库独特的倒排索引结构，具备高实时检索能力，可以处理包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型数据。按照目前人们的检索使用习惯，它更偏向于全文检索引擎这一种使用方式，并结合了一系列 NoSQL 数据库的特点。

搜索型数据库的发展历史可以追溯到20世纪90年代，当时主要以全文检索为技术手段，最初用于文档检索和网络搜索。典型代表包括 AltaVista、Excite 等。随着互联网的快速发展，搜索引擎技术得到了广泛应用，Lucene、Sphinx 等开源搜索引擎的出现，以及Google等搜索引擎的成功推动了搜索型数据库技术的进步。

移动互联网与大数据技术的兴起进一步推动了搜索型数据库的发展，以 Solr、ElasticSearch 为代表的开源搜索型数据库逐渐成为主流，为搜索型数据库的发展提供了丰富的技术支持和生态系统。

现代搜索型数据库逐渐向多模数据库发展，能够支持多种数据类型以及更多样化的查询方式。同时随着人工智能和机器学习技术的发展，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、大模型等技术，提供个性化推荐和智能搜索服务。

整体来看，搜索型数据库有以下主要应用场景：

• 综合检索分析：包括信息检索、推荐系统、广告系统等多种对综合检索有需求的场景;

• 全景观测：主要针对于企业内整体系统的管理与监控，包括对各类日志、指标等信息的统一收集、存储、实时分析，提升企业运维效率，如制造业的生产过程监控，IT管理部门的集群运维等等;

• 一站式检索平台 ：构建企业级知识库，提供全方位检索，提升用户检索效率与体验，如论文管理、社区论坛管理、企业项目数据搜索等等;

一直以来，对多样性数据的支持能力、检索实时性提升、多模联合分析能力、与其他产品生态的融合是搜索型数据库发展的重点也是难点，解决这些问题也为从业者带来了机遇。技术的供给和业务需求的变化推动着搜索型数据库不断演进，随着AI大模型、RAG技术发展，为搜索型数据库带来新的增量，让搜索型数据库的重要性越来越高。

选型：关注性能、高可用、扩展性数据安全等

数据库选型从来不是一件容易的事情，知己知彼百战不殆。

李昆介绍，不同行业对搜索型数据库有很多共性需求，包括：

• 全文检索能力：包括各类索引的实现、分词技术等，使得数据库可以高效处理不同类型的数据，并提供多种灵活的检索方法;

• 高效的检索性能：针对不同检索场景，远高于关系型数据的的秒级乃至毫秒级检索响应;

• 更大数据量的支持：针对更大的数据体量，产品的水平拓展能力以及大规模集群的稳定性，也是客户在做集群长期规划需要考虑的一环;

• 国产化与信创支持：对国产软硬件的兼容适配。

此外，不同行业的业务场景不同，对搜索型数据库的需求也存在差异。比如金融场景更偏统计分析的计算，知识库场景更偏语义、分词类的全文检索，在部分行业还存在一些特殊的定制化检索需求。

企业在进行搜索型数据库选型时会关注功能、性能、稳定性、高可用、扩展性、数据安全、性价比、国产化、技术服务保障等多方面因素。

比如，性能方面，需要支持读写分离，秒级查询与检索，满足高并发需求，同时，支持实时、微批数据接入方式;扩展性方面，要满足海量数据的存储与检索，100+集群稳定运行，分布式架构会是普遍的选择;高可用方面，出现故障时，主副本要保障数据一致性，TB级数据量重启恢复时间控制在分钟级等。

李昆介绍，从技术路线来看，现在市场上搜索型数据库主要有以下三类产品：一是，由Lucene等搜索内核封装与扩展，最典型的就是Elasticsearch、Solr，此外还有一系列Elasticsearch的商业化分支产品;二是，相对独立的商业检索产品，如Splunk;三是，基于其他关系数据库或者NoSQL数据库进行检索能力的拓展，如PostgreSQL、MongoDB等。

“第一类技术路线仍然是目前的使用主流趋势，使用人群基数大、开源社区等技术力量也最丰富;另一方面是从商业化角度来看，用户基础与习惯已经养成，过于差异化的产品在推广上存在比较大的难度。”李昆说。

星环科技分布式搜索引擎Scope便是第一类技术路线的代表，定位是Elasticsearch的国产化替代与升级。同时Scope也不是孤立的产品，与Hadoop生态中的Elasticserach类似，作为星环大数据平台体系中重要的产品组件之一，Scope能够基于多模型数据统一管理平台上满足各个场景的需求，并能够与关系型数据、图数据、时序数据等多模型数据实现跨模型联合分析。

展望：未来发展方向

经过多年的发展，搜索型数据库已经发展成为相对成熟的市场，AI带来新的挑战和机遇。李昆认为搜索型数据库未来主要有以下技术发展趋势：

• 智能检索：配合大模型、语义检索的发展，搜索数据库可以作为AI落地推广智能搜索重要的一环，拥抱AI。

• 实时检索：类似于Flink等流处理业务，用户对数据库的追求会不断往实时上靠拢，搜索型数据库也不例外，当前以准实时检索为主的技术可能会有更多的突破，满足用户对实时检索的需求。

• 多模融合：与关系型数据、图数据、向量数据形成统一的管理和融合，并在资源管理框架上相融合，形成一体化的管理体系。

搜索型数据库想要获得长久的发展，离不开产品力和生态力两大能力建设。产品力方面，功能、性能、稳定性等能够完全对标国外产品能力，这是本，也是基本要求。此外，能否基于新技术、新需求创新发展，提供创新能力也很关键，比如多模型、大模型检索等创新场景的支持。生态方面，能够与目前上下游产品生态做到很好地兼容适配等。