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哪些数据库技术最适合用于视频索引存储?

在存储视频索引数据(例如时间戳、对象检测结果、转录文本或场景元数据)时,理想的数据库技术应兼顾高效查询、可伸缩性以及对结构化或半结构化数据的支持。**Elasticsearch**、**带有扩展的 PostgreSQL** 和 **Cassandra** 是三个强有力的选择,每种都根据查询模式和可伸缩性需求适用于不同的用例。

**Elasticsearch** 在需要快速、复杂文本搜索或聚合的场景中表现出色。例如,如果您的视频索引包含语音转文本的转录或带标签的对象(例如,“查找所有包含‘汽车’的片段”),Elasticsearch 的倒排索引和全文搜索功能可以快速检索。其分布式架构可以水平扩展,使其适用于大型数据集。然而,它对于事务性更新或高度关系型数据不太理想。例如,Netflix 使用 Elasticsearch 为视频元数据搜索提供支持,证明了其在媒体密集型应用中的有效性。

**PostgreSQL**(带有 **TimescaleDB** 或 **pgvector** 等扩展)是需要 ACID 合规性或时间序列分析的结构化元数据的理想选择。TimescaleDB 增加了时间序列优化,对于逐帧注释或时间查询(例如,“显示 00:05:00 到 00:10:00 之间的活动”)非常有用。PostgreSQL 的 JSONB 列类型也支持半结构化数据,例如存储每帧不同的对象检测结果。例如,视频分析管道可以使用 PostgreSQL 跟踪检测到的对象,同时确保并发写入的事务一致性。其灵活性使其成为混合工作负载的强大选择。

**Cassandra** 对于写入繁重、全球分布的系统是最佳选择。如果您的应用程序以高速率(例如,来自安全摄像头)从多个来源摄取视频索引,Cassandra 的去中心化架构和可调一致性能够处理大规模可伸缩性。然而,与 Elasticsearch 或 PostgreSQL 相比,它的查询灵活性有限。用例包括使用简单查找模式(如时间戳范围)存储原始元数据。例如,Disney+ Hotstar 已在其流媒体工作流程中使用 Cassandra 进行高吞吐量数据存储,突显了其在大规模媒体应用中的可伸缩性。

对于以搜索为中心的需求选择 Elasticsearch;对于需要事务保证的结构化或时间序列数据选择 PostgreSQL;对于可伸缩、写入密集型工作负载选择 Cassandra。结合使用这些技术(例如,PostgreSQL 用于元数据存储 + Elasticsearch 用于搜索)也可以解决复杂的挑战。

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