VectoRex 技术文档：纯Java高性能向量数据库使用指南

【免费下载链接】VectoRex VectoRex 是一个 纯 Java 实现 的高性能、可扩展的向量数据库，专为现代 AI 和大数据应用设计。它结合了高效的向量索引（HNSW）和强大的标量索引（倒排索引、范围索引），支持复杂的混合查询（向量 + 标量），适用于推荐系统、图像搜索、自然语言处理等场景。 项目地址: https://gitcode.com/javpower/VectoRex

1. 安装指南

1.1 环境要求

• Java 8及以上版本
• Maven 3.6+（Java项目）
• Docker（如需容器化部署）

1.2 安装方式

1.2.1 Spring Boot项目集成

在pom.xml中添加依赖：

<dependency>
    <groupId>io.github.javpower</groupId>
    <artifactId>vectorex-starter</artifactId>
    <version>1.5.3</version>
</dependency>

1.2.2 Solon项目集成

在pom.xml中添加依赖：

<dependency>
    <groupId>io.github.javpower</groupId>
    <artifactId>vectorex-solon-plugin</artifactId>
    <version>1.5.3</version>
</dependency>

1.2.3 独立服务部署

使用Docker快速部署：

docker run -d -p 8080:8382 --name vectorrex-server javpower/vectorex-server:v1.0.0

1.2.4 Java客户端SDK

<dependency>
    <groupId>io.github.javpower</groupId>
    <artifactId>vectorrex-client</artifactId>
    <version>1.5.3</version>
</dependency>

1.2.5 Go客户端SDK

go get gitee.com/javpower/VectoRex/vectorex-client-go

2. 项目使用说明

2.1 核心概念

• 集合(Collection)：存储向量数据的基本单元
• 向量(Vector)：高维数值数组，代表特征数据
• 标量(Scalar)：传统结构化数据字段
• 混合查询：同时支持向量相似度搜索和标量过滤

2.2 基本操作流程

1. 创建集合（定义向量维度和索引类型）
2. 插入数据（向量+标量）
3. 构建索引
4. 执行查询
5. 获取结果

2.3 示例代码（Java）

// 初始化客户端
VectoRexClient client = new VectoRexClient("http://localhost:8080");

// 创建集合
CollectionSchema schema = new CollectionSchema()
    .setName("products")
    .setDimension(128)
    .addScalarField("category", DataType.STRING)
    .addScalarField("price", DataType.FLOAT);
client.createCollection(schema);

// 插入数据
List<Float> vector = Arrays.asList(0.1f, 0.2f, ..., 0.128f);
Map<String, Object> fields = new HashMap<>();
fields.put("category", "electronics");
fields.put("price", 299.99f);
client.insert("products", vector, fields);

// 执行查询
Query query = new Query()
    .setTopK(10)
    .setVector(queryVector)
    .addFilter("category", "==", "electronics");
List<SearchResult> results = client.search("products", query);

3. 项目API使用文档

3.1 集合管理API

• createCollection(CollectionSchema schema)：创建新集合
• dropCollection(String name)：删除集合
• listCollections()：获取所有集合列表
• collectionInfo(String name)：获取集合详情

3.2 数据操作API

• insert(String collection, List<Float> vector, Map<String, Object> fields)：插入单条数据
• batchInsert(String collection, List<VectorRecord> records)：批量插入数据
• delete(String collection, String id)：删除指定ID的数据
• update(String collection, String id, Map<String, Object> fields)：更新标量字段

3.3 查询API

• search(String collection, Query query)：执行向量相似度搜索
• getById(String collection, String id)：根据ID获取数据
• scrollQuery(String collection, int limit)：滚动查询数据

3.4 索引管理API

• createIndex(String collection, IndexParams params)：创建索引
• dropIndex(String collection)：删除索引
• indexStatus(String collection)：获取索引状态

4. 项目安装方式详解

4.1 本地开发模式

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://gitee.com/javpower/vectorex.git
   

2. 构建项目：

   mvn clean install
   

3. 运行测试用例验证安装

4.2 生产环境部署

4.2.1 单机模式

java -jar vectorex-server-1.5.3.jar

4.2.2 集群模式

1. 修改配置文件application-cluster.yml
2. 启动多个实例：

   java -jar vectorex-server-1.5.3.jar --spring.profiles.active=cluster
   

4.2.3 Kubernetes部署

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vectorex
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: vectorex
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vectorex
    spec:
      containers:
      - name: vectorex
        image: javpower/vectorex-server:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8382

4.3 客户端配置

@Configuration
public class VectoRexConfig {
    @Bean
    public VectoRexClient vectoRexClient() {
        return new VectoRexClient("http://vectorex-service:8382");
    }
}

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