
Mejora del rendimiento mediante XATTR para el almacenamiento y la búsqueda de vectores
Los XATTRs de Couchbase almacenan datos vectoriales eficientemente, mejorando el rendimiento al mantener el contenido voluminoso fuera de las rutas de consulta. Así es como funcionan los XATTRs con la búsqueda.

Vectores de consulta y lo que puede fallar con ellos
Para realizar las mejores búsquedas vectoriales, hay que tener en cuenta las consultas lentas causadas por índices ineficaces, consultas ineficientes o datos que cambian con frecuencia, etc.
Top Posts
- Couchbase 8.0: Plataforma de datos unificada para aplicaciones de IA a...
- Explicación del modelado de datos: Conceptual, físico y lógico
- ¿Qué son los modelos de incrustación? Una visión general
- Métodos de análisis de datos: Técnicas cualitativas frente a cuantitativas
- ¿Qué es el análisis de datos? Tipos, métodos y herramientas para la investigación
- Costes de desarrollo de aplicaciones (desglose)
- Arquitectura de alta disponibilidad: Requisitos y buenas prácticas...
- Couchbase presenta Capella AI Services para agilizar el desarrollo d...
- Column-Store vs. Row-Store: ¿Cuál es la diferencia?