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DataStax基于Apache Cassandra的分支镜像,包含为Cassandra 5通过CEP流程提出的向量搜索和SAI索引增强功能。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:stargateio仓库类型:镜像最近更新:2 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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DataStax Apache Cassandra 分支镜像(含向量搜索与SAI索引)

镜像概述

本镜像基于Apache Cassandra的分支版本构建,该分支由DataStax维护,集成了已通过Cassandra增强提案(CEP)流程为Cassandra 5版本提出的向量搜索和SAI(Storage-Attached Indexing)索引功能。

核心功能与特性

  • 基于Apache Cassandra分支:继承Apache Cassandra的核心分布式数据库能力,包括高可用性、可扩展性和容错性
  • 向量搜索支持:提供向量数据类型存储及高效的向量相似度搜索功能
  • SAI索引:集成Storage-Attached Indexing索引技术,优化查询性能
  • CEP合规增强:所有功能均遵循Cassandra Enhancement Proposal流程,为未来合并到官方Cassandra 5版本做准备

使用场景与适用范围

  • 需要向量数据库能力的AI应用(如推荐系统、图像检索、自然语言处理)
  • 对大数据集需要高效索引和查询性能的场景
  • Cassandra 5新特性的早期测试与评估环境
  • 需要分布式架构支持的高并发数据存储场景

使用方法与配置说明

基本使用

拉取镜像

bash
docker pull [镜像仓库地址]/datastax/cassandra:vsearch

运行容器

bash
docker run -d \
  --name cassandra-vector \
  -p 9042:9042 \
  -v cassandra-data:/var/lib/cassandra \
  [镜像仓库地址]/datastax/cassandra:vsearch

配置说明

该镜像的基础配置与Apache Cassandra一致,额外支持以下与向量搜索和SAI索引相关的配置参数(可通过环境变量或cassandra.yaml文件设置):

  • 向量搜索相关配置
  • SAI索引优化参数

参考资源

  • 源代码仓库:https://github.com/datastax/cassandra/tree/vsearch
  • CEP提案文档:关于向量搜索和SAI索引的官方增强提案

注意事项

  • 本镜像包含的功能仍处于提案阶段,可能与未来正式发布的Cassandra 5版本存在差异
  • 生产环境使用前建议进行充分测试
  • 数据持久化建议通过卷挂载实现,避免容器重启导致数据丢失

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 dse-next 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/stargateio/dse-next:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull stargateio/dse-next:<标签>

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