matrixone

MatrixOne est une base de données HTAP (traitement transactionnel/analytique hybride) open source, native pour l'IA, écrite en Go et sous licence Apache 2.0. Elle combine OLTP, OLAP, recherche plein texte et recherche vectorielle dans un seul système, visant à réduire le besoin de bases de données transactionnelles, analytiques, de recherche et vectorielles distinctes ainsi que les pipelines ETL entre elles. Capacités clés décrites dans le README : - Git for Data : instantanés sans copie, requêtes de voyage dans le temps, branchement et fusion, restauration instantanée et piste d'audit immuable des modifications de données. La conception est documentée dans un article arXiv sur un système de contrôle de version pour les données. - Compatibilité MySQL : présentée comme un remplacement direct de MySQL afin que les outils, ORM et applications existants puissent se connecter sans modification du code. - Recherche native pour l'IA : recherche vectorielle intégrée avec index IVF et HNSW, plus recherche plein texte avec modes en langage naturel, booléen et JSON, et recherche hybride combinant vectoriel, plein texte et SQL. Ces fonctionnalités sont positionnées pour les charges de travail RAG et de recherche sémantique. - Architecture cloud-native : séparation stockage-calcul, déploiement natif Kubernetes et mise à l'échelle élastique. La prise en main est illustrée via une commande Docker exposant le port 6001, suivie de la création d'une base de données via le client MySQL. Un SDK Python (matrixone-python-sdk) fournit une API de style ORM avec des types de colonnes vectorielles, la création d'index IVF, des requêtes de distance L2 et la création d'index plein texte avec correspondance booléenne must/must_not. Les options de déploiement incluent une configuration de développement multi-CN locale pilotée par des cibles make, l'outil de gestion autonome mo_ctl, la compilation depuis les sources (Go 1.26.4+, GCC/Clang, Git, Make), Docker en mode autonome, Kubernetes et des paquets binaires. Le dépôt renvoie à de nombreux tutoriels couvrant Java, SpringBoot/JPA, PyMySQL, SQLAlchemy, Django, Go, Gorm, C# et des démos CRUD TypeScript, ainsi que des démos avancées pour la recherche vectorielle compatible Pinecone, la santé des index IVF, HNSW, les variantes de recherche plein texte, la recherche hybride, RAG, la recherche par similarité d'images, l'intégration Dify, l'analytique HTAP, le clonage instantané et la restauration d'instantanés. La documentation, un site web officiel, une communauté Slack et un guide de contribution sont référencés. Le README liste également les contributeurs du projet.