SurrealDB

SurrealDB 是一个革命性的多模型数据库平台，旨在简化和加速现代数据密集型应用的开发。它通过将文档、关系、图和时间序列数据库等多种数据库系统的功能整合到一个单一、内聚且强大的引擎中，从根本上改变了开发者与数据交互的方式。SurrealDB 使用 Rust 语言编写，提供了卓越的性能、内存安全性和可靠性。它被设计为终极的后端数据层，消除了对复杂技术栈的需求，使团队能够专注于构建创新功能，而不是管理基础设施。

该平台的核心理念是提供无缝的开发者体验。它通过 SurrealQL 实现这一点，这是一种富有表现力且直观的类 SQL 查询语言，它扩展了传统 SQL，增加了处理嵌套数据、图关系和实时更新的高级功能。凭借对向量嵌入和数据库内机器学习推理的原生支持，SurrealDB 专为 AI 原生应用的新时代而打造，使其成为构建从复杂的 RAG（检索增强生成）系统到实时协作平台等各种应用的理想选择。

如何使用 SurrealDB

SurrealDB 的入门过程设计得非常简单，以满足各种开发需求和环境。

1. 部署： 您可以从多种部署选项中选择。最简单的方法是使用 Surreal Cloud，这是一个处理所有基础设施操作的完全托管服务。或者，为了完全控制，您可以使用 Docker、预编译的二进制文件或从源代码构建来自己托管 SurrealDB。它甚至可以通过 WebAssembly 直接在浏览器中运行，使用 IndexedDB 进行持久化。
2. 连接： 使用其广泛的官方 SDK 连接到您的数据库实例，包括 JavaScript/TypeScript、Python、Rust、Go、Java、.NET 和 PHP。SurrealDB 命令行界面（CLI）是另一个强大的工具，用于管理数据库、导入/导出数据和直接运行查询。
3. 数据建模： SurrealDB 提供了灵活性，可以从无模式（schemaless）模型开始以进行快速原型设计。随着应用程序的成熟，您可以使用 SurrealQL 中的 `DEFINE TABLE`、`DEFINE FIELD`、`DEFINE INDEX` 和 `DEFINE EVENT` 语句来定义模式，以强制执行数据完整性。
4. 查询和操作： 使用 SurrealQL 与您的数据进行交互。使用熟悉的语句，如 `CREATE`、`SELECT`、`UPDATE` 和 `DELETE`。对于图数据，使用直观的 `RELATE` 语句在记录之间创建连接（例如 `RELATE user:tobie->writes->article:surrealdb`）。
5. 构建 AI 和实时功能： 利用 `LIVE SELECT` 实时订阅数据更改。对于 AI 应用，存储您的向量嵌入并执行相似性搜索。使用 SurrealML 导入预训练模型（PyTorch、Tensorflow）并直接在数据库中运行 `ML::INFER` 查询。

SurrealDB 的核心功能

• 多模型数据库： 原生支持文档、关系、图和时间序列数据模型，让您可以在无需多个数据库的情况下为复杂领域建模。
• SurrealQL： 一种先进的类 SQL 查询语言，内置支持图遍历、地理空间查询、JSON 修补和实时通知。
• 向量搜索与嵌入： 为高维向量嵌入的存储、索引（支持 HNSW、IVF）和查询提供一流支持，适用于语义搜索和推荐引擎等 AI 应用。
• 数据库内机器学习 (SurrealML)： 直接在数据库内导入和运行机器学习模型（PyTorch、Tensorflow、Sklearn）的推理，使计算更接近数据。
• 实时能力： 实时查询（Live Queries）允许客户端订阅查询结果，在底层数据发生变化时自动接收更新。
• 高级安全模型： 为表、行和字段提供基于策略的细粒度访问控制。支持基于 JWT 的身份验证和第三方提供商。
• 可扩展架构： 设计用于从单节点内存实例扩展到全球分布的容错集群。
• 广泛的连接性与 SDK： 通过 REST、WebSocket API 以及为流行编程语言和框架提供的大量官方 SDK 提供全面支持。

SurrealDB 的使用案例

SurrealDB 的多功能性使其适用于广泛的应用：

• AI 原生应用： 通过结合其向量搜索和数据库内 ML 功能，非常适合构建检索增强生成（RAG）系统、聊天机器人、语义搜索引擎和个性化推荐系统。
• 实时协作平台： 为需要即时数据同步的应用提供支持，如协作编辑器（例如 Google Docs）、白板、项目管理工具和实时仪表板。
• 现代 Web 和移动后端： 作为完整的后端即服务（BaaS），通过在一个平台中提供数据库、身份验证和实时 API，为初创公司和企业简化技术栈。
• 基于图的系统： 使用其强大而直观的图数据模型构建社交网络、知识图谱、身份和访问管理系统以及欺诈检测引擎。
• 物联网与时间序列分析： 高效处理来自物联网设备的时间序列数据，具有聚合、窗口化和实时分析的功能。

SurrealDB 的优势特点

选择 SurrealDB 具有几个关键优势：

• 极致简化： 用一个统一的平台取代了复杂的数据库生态系统（例如 PostgreSQL + Neo4j + Elasticsearch）和服务，降低了运营开销和开发复杂性。
• 提升开发者生产力： 直观的 SurrealQL、全面的文档和广泛的 SDK 使开发人员能够用更少的代码更快地构建功能。
• 面向未来的架构： 从头开始为现代应用需求构建，包括 AI 集成、实时数据流和复杂数据关系。
• 高性能： 使用 Rust 编写，确保高吞吐量、低延迟和高效的资源利用。
• 终极灵活性： 能够在无模式和有模式之间切换，结合其多模型设计，使数据库能够随着您的应用需求而发展。

定价和计划

SurrealDB 通过其 Surreal Cloud 平台提供灵活的定价结构，旨在与您的项目需求一起扩展。

• 免费计划： 非常适合业余爱好者、原型设计和入门。该计划包括 1 GB 存储、0.25 vCPU、1 GB 内存和社区支持。
• 起始计划： 一种按使用量付费的计划，每小时 0.021 美元起，专为开发和预发布环境设计。它提供垂直可扩展性，允许您根据需要增加资源，并提供每日自动备份。
• 扩展计划（即将推出）： 针对需要高可用性和水平可扩展性的生产应用。该计划将具有容错部署和多租户存储。
• 专用计划： 面向任务关键型应用的企业级解决方案。它提供专用的容错集群、高级安全功能（如自带密钥 BYOK）、AWS PrivateLink 和自定义 SLA。请联系销售获取定价。