jinwo-vecdb 0.1.32

JinWo VecDB - 嵌入式向量数据库，零配置、零依赖、跨平台

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JinWo VecDB (金幄向量数据库)

JinWo VecDB 是一个开源、跨平台、嵌入式向量数据库，专为移动端和嵌入式设备设计。

特性

• 🔥 纯C实现 - C99标准，无外部依赖，易于集成
• 🚀 跨平台 - 支持 Android, iOS, macOS, Windows, Linux (五大主流平台)
• 🎯 高性能索引 - 支持 IVF 和 HNSW 索引算法
• ⚡ SIMD加速 - 自动检测并使用 SSE/AVX/NEON 指令集
• 📦 零配置 - 开箱即用，无需复杂配置
• 📊 向量量化 - 支持 PQ (Product Quantization) 和 SQ (Scalar Quantization)
• 📱 移动优化 - 针对移动设备和嵌入式系统进行了内存和性能优化
• 🔧 完整API - 提供完整的向量数据库操作API
• 🧪 完善测试 - 包含全面的单元测试、并发测试和性能测试
• 🌐 多语言支持 - 支持 C、C#、Java、Swift、Python、Go、Node.js、PHP、Rust、Kotlin、TypeScript、R、Dart、Julia
• 🔄 CI/CD集成 - 完善的持续集成和持续部署流程

快速开始

构建项目

# 克隆仓库
git clone https://github.com/pkjinwo/jinwo_vector_db.git  #国外
git clone https://gitee.com/pkjinwo/jinwo_vector_db.git  #国内
cd jinwo_vector_db

# 创建构建目录
mkdir build && cd build

# 配置
cmake ..

# 构建
make -j$(nproc)

# 运行测试
make test

# 安装
sudo make install

基本使用

#include <jw_vecdb.h>

int main() {
    // 初始化
    jw_init();
    
    // 创建/打开数据库
    jw_vecdb_t *db;
    jw_vecdb_open("my_vectors.jwv", JW_VECDB_CREATE, &db);
    
    // 创建Collection
    jw_collection_t *coll;
    jw_vecdb_create_collection(db, "documents", 1536, &coll);
    
    // 插入向量
    float vec[1536] = { /* embedding data */ };
    jw_vid_t vid;
    jw_collection_insert(coll, vec, &vid);
    
    // 搜索相似向量
    jw_search_result_t results[10];
    jw_size_t count = jw_collection_search(coll, query_vec, 10, results);
    
    // 关闭数据库
    jw_vecdb_close(db);
    
    jw_cleanup();
    return 0;
}

项目结构

jw_vecdb/
├── include/           # 头文件
│   ├── jw_types.h     # 基础类型定义
│   ├── jw_arena.h     # 内存池
│   ├── jw_vector.h    # 向量操作
│   ├── jw_lock.h      # 锁机制
│   ├── jw_index.h     # 索引结构
│   ├── jw_collection.h# 向量集合
│   ├── jw_storage.h   # 存储抽象层
│   ├── jw_quant.h     # 向量量化
│   ├── jw_config.h    # 配置管理
│   ├── jw_file.h      # 文件操作
│   ├── jw_hash.h      # 哈希表
│   ├── jw_log.h       # 日志系统
│   ├── jw_math.h      # 数学工具
│   ├── jw_sort.h      # 排序算法
│   ├── jw_string.h    # 字符串操作
│   └── jw_vecdb.h     # 主接口
├── src/               # 源代码实现
├── examples/          # 示例程序
│   ├── c/             # C语言示例
│   ├── csharp/        # C#示例
│   ├── java/          # Java示例
│   ├── swift/         # Swift示例
│   ├── python/        # Python示例
│   ├── go/            # Go示例
│   ├── nodejs/        # Node.js示例
│   ├── php/           # PHP示例
│   ├── rust/          # Rust示例
│   ├── kotlin/        # Kotlin示例
│   ├── typescript/    # TypeScript示例
│   ├── r/             # R语言示例
│   ├── dart/          # Dart示例
│   ├── julia/         # Julia示例
│   ├── android/       # Android示例
│   ├── ios/           # iOS示例
│   ├── windows/       # Windows示例
│   ├── linux/         # Linux示例
│   └── macos/         # macOS示例
├── tests/             # 单元测试
│   ├── test_types.c   # 基础类型测试
│   ├── test_string.c  # 字符串测试
│   ├── test_arena.c   # 内存池测试
│   ├── test_vector.c  # 向量操作测试
│   ├── test_math.c    # 数学函数测试
│   ├── test_sort.c    # 排序算法测试
│   ├── test_hash.c    # 哈希表测试
│   ├── test_lock.c    # 锁机制测试
│   ├── test_file.c    # 文件操作测试
│   ├── test_storage.c # 存储层测试
│   ├── test_index.c   # 索引算法测试
│   ├── test_quantization.c # 量化测试
│   ├── test_config.c  # 配置测试
│   ├── test_vecdb.c   # 主接口测试
│   ├── test_collection.c # 集合测试
│   ├── test_concurrent.c # 并发测试
│   └── performance/   # 性能测试
├── cmake/             # CMake配置
├── docs/              # 文档
│   ├── en_us/         # 英文文档
│   └── zh_cn/         # 中文文档
├── local_doc/         # 本地文档
├── .github/workflows/ # CI/CD配置
└── CMakeLists.txt     # 构建配置

API 设计

核心模块

模块	说明
jw_types	基础类型定义，跨平台兼容
jw_arena	内存池管理，高效内存分配
jw_vector	向量操作，支持SIMD加速
jw_lock	锁机制，支持多线程
jw_index	索引算法，IVF/HNSW
jw_collection	向量集合管理
jw_storage	存储抽象层
jw_quant	向量量化，PQ/SQ支持
jw_config	配置管理
jw_file	文件操作
jw_hash	哈希表实现
jw_log	日志系统
jw_math	数学工具函数
jw_sort	排序算法
jw_string	字符串操作
jw_vecdb	主接口API

索引算法

IVF (Inverted File Index)

• 适合大规模数据集（千万级以上）
• 内存占用小
• 通过聚类中心快速定位

HNSW (Hierarchical Navigable Small World)

• 查询速度快，精度高
• 适合中小规模数据（百万级）
• 图结构存储，增量更新友好

性能

在标准桌面环境下的基准测试结果（128维向量）：

操作	性能
点积	~10M ops/sec
L2距离	~8M ops/sec
余弦相似度	~6M ops/sec
归一化	~5M ops/sec

实际性能取决于硬件配置和SIMD支持

路线图

v0.1.32 (已完成)

• 基础类型定义
• 内存池管理
• 向量操作（含SIMD加速）
• 锁机制
• 索引结构设计

v0.2.0 (已完成)

• IVF索引完整实现
• HNSW索引完整实现
• 存储层实现
• Collection完整实现

v0.3.0 (已完成)

• PQ/SQ量化支持
• 批量操作优化
• 并行查询

v1.0.0 (已完成)

• 完整功能集
• 稳定API
• 完善文档
• 全平台支持
• 多语言绑定
• 并发测试
• CI/CD集成

平台支持

平台	支持状态	集成文档	示例代码
Linux	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
macOS	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
iOS	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Android	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Windows	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供

语言支持

语言	支持状态	示例代码	文档
C	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
C#	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Java	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Swift	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Python	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Go	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Node.js	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
PHP	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Rust	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Kotlin	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
TypeScript	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
R	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Dart	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供
Julia	✅ 已完成	✅ 已提供	✅ 已提供

贡献指南

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建 Pull Request

开源协议

本项目采用 Apache 2.0 协议开源。

关于

JinWo VecDB 由 北京金幄科技有限公司 开发维护。

• 网站: https://jinwo.site
• 文档: https://docs.jinwo.site/jinwo_vector_db
• 问题反馈: https://github.com/pkjinwo/jinwo_vector_db/issues #国外
• 问题反馈: https://gitee.com/pkjinwo/jinwo_vector_db/issues #国内