
SurrealDB
SurrealDB è un database multi-modello scalabile e distribuito che unifica vettori, grafi, documenti, serie temporali e file per abilitare applicazioni di IA in tempo reale con autenticazione, autorizzazioni e funzionalità WebSocket integrate.
https://surrealdb.com/?ref=aipure&utm_source=aipure

Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Jun 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di SurrealDB
SurrealDB ha registrato 58,1K visite con un calo del traffico del -18,0%. Nonostante l'organizzazione di un meetup per sviluppatori a New York City intitolato "Sblocca analisi più intelligenti degli asset con l'analisi dei dati finanziari basata su grafi" e il lancio di SurrealDB 2.0 con funzionalità avanzate, il calo suggerisce che la continua concorrenza del mercato e la complessità dell'integrazione dei nuovi aggiornamenti potrebbero aver influenzato il coinvolgimento degli utenti.
Cos'è SurrealDB
SurrealDB è un innovativo database multi-modello progettato per le applicazioni serverless, jamstack, single-page e tradizionali di domani. Consente agli sviluppatori di archiviare e gestire i dati in vari modelli, tra cui relazionale, documentale, grafico, serie temporali, vettoriale e di ricerca e chiave-valore, tutto in un'unica piattaforma unificata. Costruito pensando alle applicazioni moderne, SurrealDB fornisce una soluzione completa che elimina la necessità di complessi server backend e API, offrendo al contempo funzionalità di livello enterprise pronte all'uso.
Caratteristiche principali di SurrealDB
SurrealDB è un database multi-modello che unifica diversi paradigmi di database, tra cui modelli di dati a documenti, grafi, vettori, relazionali e serie temporali in un'unica piattaforma. Offre autenticazione integrata, streaming di dati in tempo reale e supporta sia l'edge computing che l'implementazione su cloud. Con il suo linguaggio di query simile a SQL (SurrealQL), consente operazioni complesse sui dati fornendo al contempo scalabilità dai dispositivi edge ai cluster di petabyte, rendendolo particolarmente adatto per applicazioni di intelligenza artificiale e sviluppo web moderno.
Architettura di database multi-modello: Combina funzionalità di database a documenti, grafi, vettori, serie temporali e relazionali in un'unica piattaforma, eliminando la necessità di più database specializzati
Funzionalità di sicurezza avanzate: Offre autorizzazioni a livello di riga, regole di accesso personalizzate e integrazione con OAuth, SAML e LDAP per un controllo completo della sicurezza
Ricerca vettoriale e ibrida: Supporto nativo per l'integrazione di modelli di IA con incorporamenti vettoriali e funzionalità di ricerca full-text, rendendolo ideale per applicazioni basate sull'IA
Streaming di eventi in tempo reale: Supporto integrato per la sincronizzazione dei dati in tempo reale e notifiche basate su eventi per la creazione di applicazioni reattive
Casi d'uso di SurrealDB
Applicazioni di IA e apprendimento automatico: Perfetto per applicazioni che richiedono archiviazione e ricerca vettoriale, integrazione con modelli LLM ed elaborazione di IA in tempo reale
Backend-as-a-Service (BaaS): Funge da soluzione backend completa per applicazioni web e mobili moderne, riducendo la necessità di architetture server complesse
Soluzioni di Edge Computing: Può essere incorporato in dispositivi edge mantenendo la sincronizzazione con le implementazioni cloud, ideale per IoT e sistemi distribuiti
Piattaforme di analisi in tempo reale: Adatto per la creazione di analisi in tempo reale e sistemi di raccomandazione con le sue funzionalità di streaming ed elaborazione di eventi
Vantaggi
L'architettura multi-modello versatile riduce la complessità dell'infrastruttura
Solide funzionalità di sicurezza integrate e sistema di autenticazione
Eccellente supporto per l'IA moderna e applicazioni in tempo reale
Opzioni di implementazione flessibili dall'edge al cloud
Svantaggi
Tecnologia relativamente nuova con un ecosistema in via di sviluppo
Curva di apprendimento associata al suo linguaggio di query unico (SurrealQL)
Potrebbe non corrispondere a database specializzati in casi d'uso specifici
Come usare SurrealDB
Installa SurrealDB: Installa un'istanza standalone sul tuo sistema utilizzando lo script di installazione fornito. Per macOS, usa Homebrew. Per Linux/Windows, segui le istruzioni di installazione dalla documentazione ufficiale.
Avvia il Database: Scegli e specifica quale motore di archiviazione utilizzare fornendo il motore come protocollo URL di connessione. Puoi eseguirlo come database embedded o distribuirlo come cluster scalabile.
Crea Record: Usa l'istruzione CREATE per aggiungere nuovi record al database. Puoi creare record con campi e inizializzarli con valori. Le tabelle possono essere schemafull o schemaless.
Definisci lo Schema (Opzionale): Se usi tabelle schemafull, definisci il tuo schema usando SurrealQL, che è simile allo standard SQL. Questo imposta le strutture e i vincoli della tabella.
Imposta l'Autenticazione: Configura l'autenticazione e le regole di accesso. SurrealDB supporta le autorizzazioni a livello di riga e di campo e può integrarsi con OAuth, SAML e LDAP.
Interroga i Dati: Usa l'istruzione SELECT per recuperare i dati. Il SELECT di SurrealDB include funzionalità aggiuntive ispirate ai database NoSQL e supporta il recupero di documenti approfonditi senza JOIN.
Crea Relazioni: Usa l'istruzione RELATE per creare connessioni tra i record. Questo abilita la funzionalità di database a grafo per la modellazione di relazioni complesse.
Aggiorna i Record: Usa le istruzioni UPDATE o UPSERT per modificare i record esistenti. UPSERT creerà un record se non esiste.
Implementa Funzionalità in Tempo Reale: Imposta query in tempo reale usando connessioni WebSocket. I client possono sottoscrivere query e ricevere aggiornamenti push live per le modifiche ai dati.
Integra con lo Stack di Sviluppo: Usa gli SDK ufficiali disponibili per vari linguaggi di programmazione tra cui Python, JavaScript, Rust, Go, Node.js e WebAssembly per connettere la tua applicazione a SurrealDB.
FAQ di SurrealDB
SurrealDB è un database multi-modello che combina funzionalità di documento, grafo, relazionale e vettoriale in un'unica piattaforma. È progettato per gestire vari tipi di dati, inclusi vettori, grafi, documenti, serie temporali e file, rendendolo particolarmente adatto per applicazioni di intelligenza artificiale.
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