1 附件 数据库政府采购需求标准（2023 年版） 2 目 录 分布式数据库政府采购需求标准3 集中式数据库政府采购需求标准13

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本月报告中墨天轮发布了最新向量数据库全球产业图谱，国内典型向量数据库代表有Milvus 、Vearch、TensorDB 、Om-iBASE等。向量数据库是专门为处理向量嵌入独特结构而构建的数据库系统。它们通过比较值并找到彼此最相似的向量来索引向量,以便于搜索和检索。从技术角度来讲，向量数据库主要解决2个问题，一个是高效的检索，另一个是高效的分析。向量数据库其实就像传统数据去处理一些关系型数据、结构化数据一样，承担的是非结构化数据的低成本存储和高性能计算两大核心能力。具体包括用于搜索和检索的向量索引、单级过滤、数据分片、复制、混合存储以及API功能。向量数据库主要的应用领域如人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理、文件搜索等。随着 AI 技术的广泛应用，以及数据规模的不断增长，向量检索也逐渐成了 AI 技术链路中不可或缺的一环，更是对传统搜索技术的补充，并且具备多模态搜索的能力。

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空间数据库（Spatial DBMS）是一种能够有效地存储、操作和查询空间数据的数据库管理系统。它包括表示在几何空间中定义的对象的空间数据，以及用于查询和分析此类数据的工具。大多数空间数据库都允许表示简单的几何对象，例如点、线和多边形。一些空间数据库处理更复杂的结构，例如3D 对象、拓扑覆盖、线性网络和不规则三角网络。空间数据库的管理方式主要有四种：文件关系数据库混合管理方案、全关系式数据库管理方案、面向对象数据库管理方案、对象关系数据库管理方案。这四种方案各有优劣。空间数据库与传统数据库在数据连续性、数据相关性、空间关系、记录长度、查询与操作等方面都有显著的区别。在应用场景方面，目前空间数据库在智慧城市、气象、环境、农业和交通等领域中有广泛的应用。随着技术的发展，目前空间数据库的发展趋势主要集中在分布式处理、实时数据流分析、深度学习算法、3D可视化和云服务等方面。

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I I 目 录 1.执行概要··················································································- 1 - 1.1 项目简介·········································································· - 1 - 1.2 公益概要························································