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SKILL·21768F

qdrant-scaling-data-volume

qdrant
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Designdesigndata

À propos

Cette compétence aide les développeurs à faire évoluer le stockage de la base de données vectorielle Qdrant lorsque les données dépassent la capacité d'un nœud unique. Elle fournit des conseils sur la mise à l'échelle par tenant avec des stratégies de partitionnement par payload et de fenêtre temporelle glissante pour les données de séries chronologiques. Utilisez-la dans les scénarios où "les données ne tiennent pas sur un seul nœud" ou lorsqu'il faut choisir entre des approches de mise à l'échelle verticale ou horizontale.

Installation rapide

Claude Code

Recommandé
Principal
npx skills add qdrant/skills -a claude-code
Commande PluginAlternatif
/plugin add https://github.com/qdrant/skills
Git CloneAlternatif
git clone https://github.com/qdrant/skills.git ~/.claude/skills/qdrant-scaling-data-volume

Copiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence

Documentation

Scaling Data Volume

This document covers data volume scaling scenarios, where the total size of the dataset exceeds the capacity of a single node.

Tenant Scaling

If the use case is multi-tenant, meaning that each user only has access to a subset of the data, and we never need to query across all the data, then we can use multi-tenancy patterns to scale.

The recommended way is to use multi-tenant workloads with payload partitioning, per-tenant indexes, and tiered multitenancy.

Learn more Tenant Scaling

Sliding Time Window

Some use-cases are based on a sliding time window, where only the most recent data is relevant. For example an index for social media posts, where only the last 6 months of data require fast search.

Learn more Sliding Time Window

Global Search

Most general use-cases require global search across all data. In these situations, we might need to fall back to vertical scaling, and then horizontal scaling when we reach the limits of vertical scaling.

Vertical Scaling

When data doesn't fit in a single node, the first approach is to scale the node itself — more RAM, better disk, quantization, mmap. Exhaust vertical options before going horizontal, as horizontal scaling adds permanent operational complexity.

Learn more Vertical Scaling

Horizontal Scaling

When a single node can't hold the data even with quantization and mmap, distribute data across multiple nodes via sharding.

Learn more Horizontal Scaling

Dépôt GitHub

qdrant/skills
Chemin: skills/qdrant-scaling/scaling-data-volume
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agent-skillsai-agentsclaude-codecodexcursorembeddings
FAQ

Questions fréquentes

Qu’est-ce que le Skill qdrant-scaling-data-volume ?

qdrant-scaling-data-volume est un Skill Claude créé par qdrant. Un Skill regroupe des instructions et des ressources que Claude charge à la demande pour effectuer des tâches liées à qdrant-scaling-data-volume sans consigne supplémentaire.

Comment installer qdrant-scaling-data-volume ?

Utilisez les commandes d’installation de cette page : ajoutez qdrant-scaling-data-volume à Claude Code comme plugin ou clonez son dépôt dans votre dossier skills, puis redémarrez Claude pour charger le Skill.

À quelle catégorie appartient qdrant-scaling-data-volume ?

qdrant-scaling-data-volume appartient à la catégorie Design.

qdrant-scaling-data-volume est-il gratuit ?

Oui. qdrant-scaling-data-volume est référencé sur AIMCP et son installation est gratuite.

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