DotVector v1.0.0 发布：面向 .NET 10 的嵌入式向量数据库

单目录持久化、进程内运行、零外部依赖，现已覆盖 Flat / HNSW / IVF / Vamana 五大索引、SQ8 / PQ / OPQ / RQ 全量化管线，以及本地 Native AOT CLI / C / Python 连接器。

版本概览

DotVector v1.0.0 是一个功能完整的嵌入式向量数据库引擎，以 NuGet 包、本地 CLI 和连接器产物发布。核心引擎 DotVector.Core 可以直接嵌入 .NET 应用进程内运行，无需任何外部数据库进程。独立 gRPC Server / Docker 服务端形态已删除；需要服务端 endpoint 时由 SonnetDB 承载。

索引引擎：五种索引覆盖全场景

• FlatIndex — 暴力精确检索，适合小规模数据集和 ground-truth 验证
• HNSW — 分层可导航小世界图，Recall@10 ≥ 0.95（1000×64 随机数据），适合高召回在线服务
• IVF-Flat — 倒排文件 + K-Means 聚类，Recall@10 ≥ 0.90，适合百万级数据
• IVF-PQ — 倒排文件 + 乘积量化，大幅压缩内存占用，适合内存受限的边缘设备
• Vamana (DiskANN) — 图索引 + mmap 磁盘驻留，支持 vamana.bin 持久化与 Flush/Restore，适合十亿级磁盘向量检索

所有索引均支持 L2 / Cosine / InnerProduct / DotProduct 四种距离度量，以及 ReaderWriterLockSlim 并发读写。

量化管线：从 SQ8 到 RQ 的完整覆盖

v1.0.0 完成了 IVectorQuantizer 统一量化抽象，提供四种量化器：

所有量化器通过 QuantizerSerializer 实现自描述二进制持久化（quantizer.bin sidecar），与 Segment 格式向后兼容。新增 QuantizedFlatIndex<TKey> 支持量化后的线性扫描索引。

持久化层：WAL + Segment + mmap

• WAL（预写日志）：CRC32 校验、torn write 自动截断、按 seq 轮转
• Segment 快照：seg.hdr + keys.bin + vectors.bin + payload.bin + quantizer.bin，原子写入（tmp → Directory.Move）
• mmap 零拷贝读取：MemoryMappedFile + MemoryMappedViewAccessor.ReadArray<T>，safe-only 实现
• Compaction：合并多个 Segment 为单一文件，删除冗余数据
• Crash Recovery：重启自动跳过 .tmp 残留目录，按 manifest 恢复

持久化模型采用 .dvec/ 单目录结构，与 LanceDB、Qdrant 的 Segment 粒度设计一致。

标量过滤：Payload + B-tree 索引

• Filter AST：Eq / Ne / Range / Exists / Missing / And / Or / Not，AOT 友好
• B-tree 倒排索引：ScalarIndex 支持 Eq + Range 下推，字符串/数值/布尔分桶
• Pre-filter 与 post-filter 双保险策略：下推候选集做精确扫描，不可下推条件回退到 over-fetch + post-filter

本地 CLI 与连接器

• Native AOT CLI：DotVector.Cli 支持 PublishAot=true，打开本地 .dvec/ 目录执行集合管理命令
• C 连接器：C ABI 共享库暴露本地嵌入式句柄、payload/filter JSON 协议和基础集合操作
• Python 连接器：Python ctypes 客户端复用 C ABI，不再依赖 gRPC / protobuf
• 服务端模式：不在 DotVector 中提供，统一进入 SonnetDB

生态集成

• Microsoft.Extensions.VectorData.Abstractions：完整适配 VectorStore / VectorStoreCollection<TKey, TRecord> / Dynamic Collection
• LINQ Filter 翻译：Expression<Func<TRecord, bool>> → DotVector.Query.Filter，支持 == / != / < / <= / > / >= / && / || / !
• DI 集成：AddDotVectorVectorStore() 一行注册到 IServiceCollection
• 文档站：https://iotsharp.net/DotVector/，JekyllNet 构建，GitHub Pages 托管

路线图状态

当前已完成 M0–M14（除 M8 基准体系），M16 开发体验补强进行中，覆盖 Code-First 建模、本地数据库生命周期、本地 CLI、调试界面和多语言快速开始。

快速开始

# NuGet 嵌入式
dotnet add package DotVector.Core

# CLI 本地数据库
dotnet tool install -g DotVector.Cli
dotvector ping --data ./data.dvec

using DotVector.Api;
using DotVector.Model;

using var db = new VectorDatabase();
var coll = db.CreateCollection<string>("docs", dimensions: 4, metric: Metric.Cosine);
coll.Insert(new VectorRecord<string>("id-1", [0.95f, 0.10f, 0.08f, 0.02f]));
var results = coll.Search([0.92f, 0.12f, 0.07f, 0.03f], topK: 5);

相关链接

• GitHub: https://github.com/IoTSharp/DotVector
• 文档站: https://iotsharp.net/DotVector/
• NuGet: https://www.nuget.org/packages/DotVector
• 企业加速版: https://github.com/IoTSharp/DotVectorEE