MyScaleDB

用SQL同时搞定向量搜索和全文检索，AI应用数据底座一步到位

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署搜索知识 🍴 复刻 75 🐛 待处理 10 👀 关注 12

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GitHub 星标 ★ 1043

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类搜索知识

开发团队myscale

官网地址https://myscale.com

GitHubhttps://github.com/myscale/MyScaleDB

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言C++

技术栈/模型ann,big-data,embedding,image-search,llm,myscaledb,rag,search-engine,similarity-search,sql,sql-vector,unstructured-analytics,vector-search,vectordb

GitHub 星标★ 1043

上线时间2024-03-14 00:00:00

代码更新2025-02-05

仓库体积838.0 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

MyScaleDB 是一个基于 ClickHouse 二次开发的开源数据库，专注于高性能向量搜索与全文搜索的融合。它解决了传统向量数据库在数据管理、实时更新和复杂查询上的短板，将向量索引与 SQL 分析能力深度整合，使用户能够通过标准 SQL 完成结构化数据过滤、全文检索和向量相似度匹配的混合查询。核心能力包括：支持多种向量索引（如 HNSW）、高效的全文检索（基于 Tantivy）、与 ClickHouse 生态兼容的列式存储和分布式架构，以及针对 AI 应用优化的数据摄取和查询性能。MyScaleDB 旨在为 RAG、推荐系统、智能问答等场景提供一站式的数据底座，降低多系统集成的复杂度和运维成本。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1043

技术标签

embedding image-search llm rag search-engine

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 7 步

环境要求

已安装 Docker（能执行 docker run / docker compose）
若使用 Docker Compose 方式，需支持 docker compose 命令（宿主目录结构需可写）
README 示例建议容器资源上限 16 核 CPU、32GB 内存
默认用户 default 无密码，默认配置仅允许本机 IP（含 ::1、127.0.0.1）与 10.0.0.0/24 网段访问

安装与启动步骤

1启动单机容器

拉取并运行 1.8.0 镜像。默认只允许本机访问，docker run 方式必须加 --net=host。
```
docker run --name myscaledb --net=host myscale/myscaledb:1.8.0
```
2连接数据库命令行

进入容器内的 clickhouse-client 交互界面，默认用户 default、无密码。
```
docker exec -it myscaledb clickhouse-client
```
3创建 Compose 目录

按 README 推荐结构准备目录，用于存放 compose 文件与用户配置。
```
mkdir -p myscaledb/volumes/config/users.d
```
4编写 compose 文件

在 myscaledb/docker-compose.yaml 中填入镜像、端口、卷映射与资源限制等配置。
5配置默认用户

在 volumes/config/users.d/custom_users_config.xml 中写入 default 用户密码与允许访问的 IP 网段。
6启动 Compose 服务

进入 myscaledb 目录后以后台方式启动服务。
```
cd myscaledb
docker compose up -d
```
7连接 Compose 实例

Compose 启动后容器名为 myscaledb-myscaledb-1，用它进入命令行执行 SQL。
```
docker exec -it myscaledb-myscaledb-1 clickhouse-client
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`image`	是	指定 MyScaleDB 镜像及版本	`myscale/myscaledb:1.8.0`
`ports`	否	对外暴露的 HTTP/TCP/指标等端口映射	`'8123:8123' '9000:9000' '8998:8998' '9363:9363' '9116:91`
`volumes`	否	挂载数据、日志与用户配置文件，保证持久化	`${DOCKER_VOLUME_DIRECTORY:-.}/volumes/data:/var/lib/clickhou`
`custom_users_config.xml 的 password`	否	default 用户密码，README 示例为空即无密码
`custom_users_config.xml 的 networks`	否	允许访问数据库的 IP 网段，跨节点访问需自行添加	`10.0.0.0/24`
`deploy.resources.limits`	否	容器 CPU 与内存上限，按机器配置调整	`cpus: "16.00" memory: 32Gb`

如何确认成功

能通过 docker exec 进入 clickhouse-client 并成功执行 SQL 语句，即表示服务启动正常。

常见问题

Q：用 docker run 启动后从其他机器连不上数据库？

A：MyScaleDB 默认配置只允许本机 IP 访问，docker run 方式需加 --net=host；要跨节点访问建议另行创建可通过其他 IP 访问的用户。

Q：默认的账号密码是什么？

A：默认用户为 default，没有密码（custom_users_config.xml 中为空），可直接用 clickhouse-client 连接。

Q：如何让其他节点访问数据库服务？

A：不要只依赖默认用户，建议按官方 MyScaleDB Create User 文档创建一个允许其他 IP 访问的用户。

Q：如何自定义 MyScaleDB 的配置？

A：把容器内 /etc/clickhouse-server 目录拷贝到本地，修改后在 docker-compose.yaml 中增加该目录映射即可生效。

注意事项

docker run 方式必须带 --net=host，否则无法访问容器内服务。
默认用户 default 无密码，生产环境请务必创建受限用户并设置密码。
Compose 示例目录挂载依赖 DOCKER_VOLUME_DIRECTORY 变量，未设置时使用当前目录。
Compose 示例限制为 16 核 CPU、32GB 内存，可按实际机器规格调整。

核心亮点

基于ClickHouse，SQL语法完整，支持复杂过滤与向量检索混合查询
集成Tantivy全文索引，实现向量+关键词联合搜索，精度更高
列式存储+分布式架构，海量数据下查询性能稳定，扩展性强

不足之处

项目较新，生态和文档相比成熟数据库仍有差距
与ClickHouse版本同步存在滞后，部分新特性可能缺失

适用场景

RAG应用：知识库文档的向量检索与关键词过滤结合
推荐系统：用户向量与物品属性的混合查询，实时更新
日志分析：全文检索+时间范围过滤+聚合统计一体化

替代项目

Milvus、Qdrant、Weaviate

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