SeekDB 详解：三行代码构建 AI 原生应用的全能数据库

1. 什么是 SeekDB？

SeekDB 是 OceanBase 团队推出的一款 AI 原生（AI-Native）混合搜索数据库。

不同于传统的'数据库 + 向量插件'模式，SeekDB 专为 AI 场景重构设计。它在一个数据库内核中同时支持向量检索（Vector Search）、全文检索（Full-Text Search）、结构化查询（SQL）以及半结构化数据（JSON/GIS）。

开源协议：Apache 2.0（完全开源免费）

2. 产品架构解析

SeekDB 的架构设计不仅继承了 OceanBase 稳定可靠的内核，还针对 AI 负载进行了深度优化。

核心架构组件

SeekDB Engine：单机高性能引擎
Client Layer：接入层（Python SDK, MySQL Client / OBClient, AI Frameworks）
Storage Layer：存储层（Hybrid Storage, LSM-Tree）
Execution Layer：执行层（Unified SQL Parser, Hybrid Search）
AI Inside：内置 AI 能力（Inference Engine, AI Functions）

架构亮点

统一多模引擎 (Unified Engine)：无需维护多个系统（MySQL + ES + Milvus），SeekDB 单一引擎搞定所有数据类型（标量、向量、文本、JSON）。支持复杂的混合查询。
AI Inside (库内 AI)：内置 AI 函数（如 embedding(), rerank()），数据无需搬运到应用层处理，直接在数据库内完成向量化和重排序，实现端到端 RAG。
高性能存储：基于 LSM-Tree 架构，支持高频实时写入，数据入库即立即可查。采用行列混存技术，兼顾事务处理（TP）和分析查询（AP）。

3. 核心优势

优势维度	详细说明
极致轻量	1C 2G 资源即可流畅运行，支持嵌入式部署，适合边缘设备、个人开发及 CI/CD 环境。
混合搜索	一条 SQL 同时完成向量、全文和标量过滤。支持多路召回 + 粗排 + 精排，大幅提升 RAG 准确率。
MySQL 兼容	深度兼容 MySQL 协议、语法和数据字典。现有 MySQL 客户端工具可直接连接。
极简开发	号称'三行 Python 代码构建 AI 应用'。大大减少了胶水代码（Glue Code）的编写。
生产级可靠	继承 OceanBase 的金融级内核，具备完整的 ACID 事务能力，不仅是玩具，更能上生产。

4. 如何部署 SeekDB

SeekDB 提供了极其灵活的部署方式，满足从本地开发到服务器部署的需求。

方式一：Docker 容器部署（最推荐）

最快上手方式，无需配置环境。

# 拉取并启动 SeekDB 镜像
docker run -d --name seekdb -p 2881:2881 oceanbase/seekdb:latest

# 查看容器状态
docker ps

方式二：Yum/RPM 包安装 (Linux)

适合 Centos/RedHat 系服务器环境。

# 1. 添加 OceanBase 镜像源
sudo yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/oceanbase/OceanBase.repo

# 2. 安装 SeekDB
sudo yum install -y seekdb

# 3. 启动服务
cd /home/admin/oceanbase && ./bin/observer -r 127.0.0.1:2881:2881

方式三：Python 嵌入式模式

直接作为 Python 库运行（类似 SQLite 的体验，适合本地 AI Agent 开发）。

pip install seekdb

5. 配置指南

SeekDB 的主要配置文件通常位于 /etc/oceanbase/seekdb.cnf (RPM 安装) 或挂载卷中。

核心配置参数解析：

参数名	默认值	说明
`datafile_size`	2G	初始数据文件大小，生产环境建议调大。
`memory_limit`	2G	内存限制，SeekDB 对内存极度节省，2G 即可跑 benchmark。
`cpu_count`	4	使用的 CPU 核数。
`log_disk_size`	2G	Redo Log 磁盘大小，影响写入吞吐。
`port`	2881	SQL 服务端口，兼容 MySQL 协议。

修改配置示例：

[server]
# 调整内存上限为 8G
memory_limit=8G
# 设置数据目录
data_dir=/data/seekdb/store

6. 实战调用：从 SQL 到 Python

场景：构建一个简单的知识库搜索

1. 使用 SQL (兼容 MySQL)

你可以使用任意 MySQL 客户端连接 SeekDB。

-- 1. 创建表：包含文本内容和向量字段 (假设向量维度为 3)
CREATE TABLE knowledge_base (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    content TEXT,
    embedding VECTOR(3),
    category VARCHAR(20),
    FULLTEXT(content)
);

-- 2. 插入数据
INSERT INTO knowledge_base (content, embedding, category) VALUES
('OceanBase is a distributed database.', '[0.1, 0.2, 0.3]', 'Tech'),
('SeekDB is AI-native.', '[0.4, 0.5, 0.6]', 'Tech'),
('Apple is a fruit.', '[0.9, 0.1, 0.1]', 'Food');

-- 3. 混合搜索查询
SELECT id, content, VECTOR_DISTANCE(embedding,'[0.1, 0.2, 0.3]') as dist 
FROM knowledge_base 
WHERE category = 'Tech' AND MATCH(content) AGAINST('distributed')
ORDER BY dist ASC LIMIT 5;

2. 使用 Python SDK (极简模式)

import seekdb

# 1. 初始化客户端 (嵌入式或连接 Server)
db = seekdb.connect(mode="embedded")
# 或 host="127.0.0.1", port=2881

# 2. 创建集合 (类似表的概念，自动处理 Embedding)
collection = db.create_collection("my_docs", dimension=768)

# 3. 插入数据 (自动调用内置 Embedding 模型，如果配置了的话)
collection.add(
    documents=["SeekDB simplifies AI stack.", "RAG is powerful."],
    metadatas=[{"category":"database"},{"category":"AI"}]
)

# 4. 语义搜索
results = collection.query(
    query_texts=["What is SeekDB?"],
    n_results=2
)
print(results)

7. 适用场景总结

RAG (检索增强生成)：结合 LLM 构建企业知识库、智能客服。SeekDB 的混合检索能显著降低 LLM 的'幻觉'。
推荐系统：利用向量相似度进行'猜你喜欢'召回。
多模态搜索：以文搜图、以图搜商品。
边缘 AI：在手机、IoT 设备端侧运行本地知识库（得益于其轻量化）。

总结

OceanBase SeekDB 的出现，标志着数据库正在从单纯的'存储工具'向'智能引擎'进化。对于开发者而言，它最大的价值在于'省心'——不需要再去学习和维护复杂的向量数据库集群，只需用最熟悉的 SQL，配合极低的资源成本，就能构建出高性能的 AI 应用。

如果你正在寻找一个轻量、全能且对 MySQL 友好的 AI 数据库，SeekDB 绝对值得一试！

SeekDB 详解：三行代码构建 AI 原生应用的全能数据库

1. 什么是 SeekDB？

2. 产品架构解析

核心架构组件

架构亮点

3. 核心优势

4. 如何部署 SeekDB

方式一：Docker 容器部署（最推荐）

方式二：Yum/RPM 包安装 (Linux)

方式三：Python 嵌入式模式

5. 配置指南

6. 实战调用：从 SQL 到 Python

场景：构建一个简单的知识库搜索

1. 使用 SQL (兼容 MySQL)

2. 使用 Python SDK (极简模式)

7. 适用场景总结

总结

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2. 产品架构解析

核心架构组件

架构亮点

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4. 如何部署 SeekDB

方式一：Docker 容器部署（最推荐）

方式二：Yum/RPM 包安装 (Linux)

方式三：Python 嵌入式模式

5. 配置指南

6. 实战调用：从 SQL 到 Python

场景：构建一个简单的知识库搜索

1. 使用 SQL (兼容 MySQL)

2. 使用 Python SDK (极简模式)

7. 适用场景总结

总结

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