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qdrant-scaling-data-volume

qdrant
Mis à jour 5 days ago
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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.

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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.

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Horizontal Scaling

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

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Dépôt GitHub

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

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Design

Utilisez la compétence executing-plans lorsque vous disposez d'un plan de mise en œuvre complet à exécuter par lots contrôlés avec des points de contrôle de revue. Elle charge et examine le plan de manière critique, puis exécute les tâches par petits lots (3 tâches par défaut) tout en rapportant la progression entre chaque lot pour une revue par l'architecte. Cela garantit une mise en œuvre systématique avec des points de contrôle de qualité intégrés.

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