HerdDB:分布式数据库的新选择
项目介绍
HerdDB 是一个分布式数据库,它能够在集群中的服务器之间分布数据,而无需共享存储。作为一个以 SQL 为主要语言的数据库,HerdDB 鼓励用户使用 JDBC Driver API 和低级 API 进行操作。此外,HerdDB 是可嵌入的,可以直接在任何 Java 虚拟机中运行,每个节点都可以直接访问本地数据,无需网络开销。
HerdDB 的复制功能基于 Apache ZooKeeper 和 Apache BookKeeper 构建,这使得它在分布式环境中具有高可用性和可靠性。HerdDB 内部结构类似于 NoSQL 数据库,本质上是一个键值数据库,但通过 SQL 抽象层,用户可以利用现有的知识并轻松迁移现有应用程序。
项目技术分析
HerdDB 的设计重点在于快速写入和主键读/更新数据访问模式。它支持事务和“已提交读”隔离级别,并使用 Apache Calcite 作为 SQL 解析器和 SQL 计划器。这些特性使得 HerdDB 在处理复杂查询和事务时表现出色。
在数据组织方面,HerdDB 与传统 SQL 数据库类似,数据被组织在表中,表被分组在表空间中。表空间是复制和某些数据库功能的基础架构,例如,事务和子查询只能跨越同一表空间中的表。复制在表空间级别配置,系统会自动在副本之间复制数据,并透明地处理服务器故障。
项目及技术应用场景
HerdDB 适用于需要高性能、高可用性和分布式数据存储的场景。例如:
- 分布式应用:HerdDB 的分布式架构使其非常适合用于构建分布式应用程序,尤其是在需要快速写入和事务支持的场景中。
- 嵌入式系统:由于 HerdDB 是可嵌入的,它可以在嵌入式系统中使用,提供本地数据访问能力,减少网络开销。
- 实时数据处理:HerdDB 的快速写入能力和事务支持使其成为实时数据处理和分析的理想选择。
项目特点
- 分布式架构:数据在集群中分布,无需共享存储,确保高可用性和可靠性。
- SQL 支持:支持 SQL 语言,用户可以利用现有的 SQL 知识进行开发。
- 可嵌入性:可以直接嵌入到 Java 虚拟机中,提供本地数据访问能力。
- 高性能:专为快速写入和主键读/更新访问模式设计。
- 事务支持:支持事务和“已提交读”隔离级别,确保数据一致性。
- 基于 Apache 生态:利用 Apache ZooKeeper 和 Apache BookKeeper 构建复制功能,确保系统的稳定性和可靠性。
HerdDB 是一个功能强大且灵活的分布式数据库,无论是用于构建分布式应用、嵌入式系统,还是实时数据处理,它都能提供卓越的性能和可靠性。如果你正在寻找一个高性能、高可用的分布式数据库解决方案,HerdDB 绝对值得一试。
了解更多
参与贡献
加入 HerdDB 邮件列表,与社区一起参与 HerdDB 的开发和改进。
许可证
HerdDB 采用 Apache 2 许可证。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00