AI Infra：SingleStore，原生向量化的 HTAP 数据库
一、产品定义
SingleStore 实际上是在构建：「统一语义 + 结构化 + 全文 + 时序 + 分析」的一体化查询引擎。向量是其中一个关键模块，是“一等公民”。
二、与传统方案对比
| 传统方案 | SingleStore |
|---|---|
| 业务数据库 + 向量库 + ETL（3 套系统） | 1 套数据库 |
| 多跳查询、延迟高、数据不一致 | 原地向量化、毫秒级响应 |
| 应用层拼接过滤/排序 | SQL 原生混合查询 |
| 高运维成本、总体拥有成本大 | 单系统、云原生、企业级 SLA |
向量不是当作“插件”，而是把向量看作数据库中的“列”与“索引类型”之一，与行存/列存并列，变成数据库的原子能力，让每一次查询都自然融合结构化与语义化。
三、适用场景
- RAG 知识库：在语义检索的同时实现细粒度权限过滤。
- 推荐系统：结合向量相似度与销量、库存等业务指标进行实时推荐。
- 实时风控：在相似日志与时间窗口内进行聚合判断。
- 监控分析：高吞吐写入、实时 OLAP 与向量异常检测协同完成。
https://www.singlestore.com/blog/singlestore-high-performance-vector-search/