От SQLite к базам данных на базе искусственного интеллекта: эволюция данных (руководство по Docke...

Описание: 🚀 Освойте эволюцию баз данных — от традиционных таблиц до поиска на основе ИИ!

В этом практическом руководстве вы создадите и протестируете полноценный трёхуровневый стек данных с помощью Docker Compose и FastAPI.

Мы рассмотрим, чем отличаются реляционные (SQLite), NoSQL (Redis) и векторные (Postgres + pgvector) базы данных, и почему современные системы ИИ объединяют все три.

Код с тестами и пояснениями по ссылке: https://blog.schogini.com/html_files/...

💡 Вы узнаете:

Как использовать SQLite для структурированных CRUD-операций

Как хранить и извлекать пары ключ/значение и документы в Redis

Как включить семантический поиск с помощью pgvector в PostgreSQL

Как тестировать каждую конечную точку с помощью curl и Dockerized API

Как объединить эти уровни в гибридную интеллектуальную архитектуру данных

🧩 Технологический стек:
FastAPI • Docker Compose • SQLite • Redis • PostgreSQL • pgvector

🎯 Идеально подходит для:
Разработчиков, специалистов по обработке данных и энтузиастов ИИ, которые хотят понять, как современные приложения хранят, извлекают и интерпретируют данные.

👇 Главы:
0:00 – Введение
1:45 – Причины развития баз данных
3:30 – Реляционные базы данных (SQLite)
7:10 – NoSQL базы данных (Redis)
10:00 – Векторные базы данных (pgvector)
14:00 – Тестирование с помощью curl
17:00 – Будущее: гибридные системы данных

🔗 Скачать полный проект: [db-evolution-v4.zip]
📜 Код на GitHub: (добавьте ссылку на свой репозиторий)
💬 Напишите в комментариях, какую базу данных вы предпочитаете — SQL, NoSQL или Vector!

#FastAPI #Docker #PostgreSQL #pgvector #Redis #SQLite #AI #DatabaseTutorial #VectorDatabase #NoSQL #SemanticSearch #Python #DataEngineering #ArtificialIntelligence

Запишитесь на бесплатную консультацию прямо сейчас и позвольте нашим опытным инженерам помочь вам. Свяжитесь с нами сегодня!

Посетите: https://www.schogini.com