triviumdb 0.4.2

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![TriviumDB Banner](./banner.jpg)

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<!-- 动态打字效果 Slogan -->

<a href="https://github.com/YoKONCy/TriviumDB">
  <img src="https://readme-typing-svg.demolab.com?font=Noto+Serif+SC&weight=600&size=24&duration=4000&pause=1000&color=1E90FF&center=true&vCenter=true&multiline=true&repeat=false&width=800&height=70&lines=三位一体的+AI+原生嵌入式数据库;向量+×+图谱+×+关系型;为+Agent+打造的高性能记忆核心" alt="Slogan" />
</a>

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# TriviumDB


**向量 × 图谱 × 关系型 —— 三位一体的 AI 原生嵌入式数据库**

> _Trivium_：拉丁语，意为"三条道路的交汇"。

> “_TriviumDB_ 定位是 AI 应用领域的嵌入式数据库，旨在解决单机环境下 Agent 复杂上下文和多模态记忆编织的痛点。如果是需要支撑千万并发的高可用分布式后端，请依然选择大型集群化组件！”

[![Rust](https://img.shields.io/badge/Rust-stable-orange?logo=rust)](https://www.rust-lang.org/)
[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.9+-blue?logo=python)](https://pypi.org/)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache--2.0-blue.svg)](LICENSE)

</div>

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## 一句话介绍


TriviumDB 是一个用纯 Rust 编写的**嵌入式单文件数据库引擎**，将**向量检索（Vector）**、**属性图谱（Graph）**和**关系型元数据（Relational）**原生融合在同一个存储内核中。

我们的目标是成为 **AI 应用领域的 SQLite**：

- 🗃️ **Rom/Mmap 双引擎切换** —— 既支持单文件 `*.tdb` 复制走人，也支持分离 `.vec` 向量文件按需 mmap 零拷贝加载
- 🔗 **节点即一切** —— 每个节点天然同时拥有限定长度的稠密向量、稀疏文本倒排词频、元数据和图关系，ID 全局唯一，绝不错位
- 🧠 **为 AI 而生** —— 可选启用“AC自动机+BM25稀疏文本”与“Dense Vector稠密向量”的**多路召回**来触发图谱扩散检索，并内置多层认知管线（FISTA / DPP / PPR）
- 🛡️ **四层物理防弹衣** —— 原子替换 + WAL日志 + 事务干跑验证（Dry-Run）+ Mmap COW 隔离，断电断存不毁库
- 🐍 **Python / Node.js 原生** —— `pip install` 或 `npm install` 后直接使用，类 MongoDB 查询语法
- ⚡ **多核并行** —— rayon 并行向量扫描 + mmap 零拷贝加载 + 可选 HNSW 索引
- 💾 **SSD 友好** —— Append-Only WAL + 后台 Compaction 线程，杜绝随机写入磨损

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<!-- 动态分隔线 -->

<img src="https://user-images.githubusercontent.com/73097560/115834477-dbab4500-a447-11eb-908a-139a6edaec5c.gif" width="100%">

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  <img src="https://count.getloli.com/get/@TriviumDB?theme=rule34" alt="TriviumDB Count" />
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## 为什么需要 TriviumDB？


### 当前 AI 应用的「三库割裂」困境


几乎所有的 AI 应用（Agent / RAG / 推荐系统）都同时需要三种数据能力，但市面上没有一个引擎能同时原生支持它们：

```mermaid
flowchart TD
    classDef old fill:#ffebee,stroke:#ff5252,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef new fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef app fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef warning fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:2px,color:#000;

    subgraph 现状 ["❌ 现状：三库系统缝合"]
        direction TB
        App1((Agent App)):::app
        DB1[(SQL DB<br/>文本/属性)]:::old
        DB2[(Vector DB<br/>稠密向量)]:::old
        DB3[(Graph DB<br/>知识图谱)]:::old
        
        App1 <-.网路 / 跨库 JOIN.-> DB1
        App1 <-.RPC / 独立服务.-> DB2
        App1 <-.另一套重运行时.-> DB3
    end

    subgraph 痛点 ["⚠️ 核心痛点"]
        direction TB
        P1[1. 三组独立的 ID 空间，需手写胶水代码同步]:::warning
        P2[2. 删一条记录要操作三个库，极易数据不一致]:::warning
        P3[3. 先向量检索再图扩散需跨库聚合，延迟爆炸]:::warning
        P4[4. 部署笨重，分享模型状态需打包三份独立文件]:::warning
    end

    现状 --> 痛点

    subgraph 解决 ["✨ TriviumDB：一库横扫"]
        direction TB
        App2((Agent App)):::app
        TV[(TriviumDB<br/>单一引擎 / 单一文件 / 单一 ID 空间)]:::new
        
        App2 ==`insert()` 向量+文本+元数据+图关系原子写入==> TV
        TV ==`search_hybrid()` 双路混合归一锚定+图谱扩散一次返回==> App2
        TV -.`flush()` Mmap零拷贝极速热启动.-> TV
    end

    痛点 --> 解决
```

### 一个具体的例子


假设你在做一个 **AI 对话记忆系统**，用户说了一句「我昨天和小红去了咖啡馆」：

| 步骤         | 传统三库方案                 | TriviumDB                          |
| ------------ | ---------------------------- | ---------------------------------- |
| ① 存语义向量 | 调 Qdrant API 写入 embedding | `db.insert(vec, payload)` 一步完成 |
| ② 存元数据   | 调 SQLite 写入时间、场景     | ↑ 同一步，payload 里就是 JSON      |
| ③ 存关系     | 调 Neo4j: 用户→地点→人物     | `db.link(user, cafe, "went_to")`   |
| ④ 后续召回   | 3 次跨库查询 + 手写合并      | `db.search(vec, expand_depth=2)`   |
| ⑤ 迁移数据   | 导出 3 份 + 写转换脚本       | 复制 `memory.tdb` 一个文件         |

### 适用场景


| 场景                     | 怎么用 TriviumDB                                                                                      |
| ------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 🤖 **AI Agent 长期记忆** | 每条对话存为节点（embedding + 原文 + 时间戳），人物/地点/事件之间建边，召回时先向量匹配再沿关系链扩散 |
| 🎮 **游戏 NPC 认知引擎** | NPC 观察到的事件存为带向量的节点，NPC 之间的关系用图谱表达，对话时检索相关记忆自动生成回应            |
| 📚 **个人知识库**        | Markdown 笔记切片后存入，概念之间手动或自动连边，语义搜索 + 知识图谱导航双模式浏览                    |
| 🔬 **小型推荐系统**      | 用户和物品各为节点，交互行为存为带权边，混合检索实现「相似用户喜欢的 + 你的社交圈在看的」             |
| 🧬 **生物信息学**        | 基因/蛋白质序列的 embedding + 互作关系网络，一库搜到相似序列并自动追溯代谢通路                        |

---

## 快速上手


### 安装


> 💡 TriviumDB 核心使用 Rust 编写，但我们已经在云端为您提前交叉编译了所有平台的二进制，**无需在本地安装任何编译环境即可秒速安装！**

### 🐍 Python 用户


推荐使用超快的 [uv](https://github.com/astral-sh/uv) （只需毫秒级）：

```bash
uv pip install triviumdb
```

或者使用传统 pip：

```bash
pip install triviumdb
```

### 🌐 Node.js / 前端用户


跨平台包已自带 `*.node` 预编译拓展，并含有完整的 TypeScript 补全：

```bash
npm install triviumdb
# 或者

pnpm add triviumdb
```

### 🦀 Rust 原生用户


直接把我们当成 Library 依赖：

```bash
cargo add triviumdb
```

### 30 秒入门


```python
import triviumdb

with triviumdb.TriviumDB("memory.tdb", dim=3) as db:
    id1 = db.insert([0.12, -0.45, 0.78], {"text": "小明喜欢吃苹果"})
    id2 = db.insert([0.08, -0.52, 0.81], {"text": "小红送了小明一箱苹果"})
    db.link(id1, id2, label="caused_by", weight=0.95)

    results = db.search([0.10, -0.48, 0.80], top_k=5, expand_depth=2, min_score=0.6)
    for hit in results:
        print(f"[{hit.id}] score={hit.score:.3f} | {hit.payload}")
```

> 📖 完整 API 参考、高级用法和 Rust 示例请查看 **[API 参考文档](docs/api-reference.md)**。

---

## 核心特性


| 特性                | 说明                                                                        |
| ------------------- | --------------------------------------------------------------------------- |
| 🔍 **混合检索**     | 向量锚定 → Top-K → 图谱扩散（Spreading Activation）→ 最终排序               |
| 🧠 **认知管线**     | 内置九层认知管线：FISTA 残差寻隐 / PPR 图扩散 / DPP 多样性采样，运行时可开关 |
| 📦 **统一数据模型** | 每个节点同时持有向量（f32×dim）、JSON 元数据和图谱边，共享全局 `u64` 主键   |
| ⚡ **多核并行**     | rayon 并行向量扫描 + mmap 零拷贝加载 + 可选 HNSW 索引                       |
| 💾 **双模式存储**   | Mmap（大模型极速分体冷启动） / Rom（传统 SQLite 级单文件打包携带），无缝热切换 |
| 🛡️ **四层灾备防御** | 预写日志(WAL) + 写入原子替换 + 事务预检干跑(Dry-Run) + OS 内存写时复制隔离    |
| 🔄 **零开销事务**   | `begin_tx()` 验证前置架构，中途报错绝不污染内存，实现真正的零代价原子回滚   |
| 🔎 **高级过滤**     | 类 MongoDB 语法：`$eq/$ne/$gt/$lt/$in/$and/$or`                             |
| 📝 **图谱查询**     | 内置类 Cypher 查询引擎：`MATCH (a)-[:knows]->(b) WHERE b.age > 18 RETURN b` |
| 🐍 **Python 原生**  | PyO3 绑定，`pip install` 后直接 `import triviumdb`                          |
| 🌐 **Node.js 原生** | napi-rs 绑定，`npm install` 后直接 `require('triviumdb')`                    |

> 📖 深入了解架构设计和技术细节请查看 **[支持特性详解](docs/features.md)**。

---

## 向量索引策略


通过 Cargo Features 在编译期选择索引后端：

| 后端           | 特点                              | 适用规模         | Feature Flag |
| -------------- | --------------------------------- | ---------------- | ------------ |
| **BruteForce** | 100% 精确召回，rayon 多核并行     | < 10 万节点      | 默认启用     |
| **HNSW**       | 亚毫秒级近似搜索，O(log N) 复杂度 | 10 万 ~ 千万节点 | `hnsw`       |

```toml
# 启用 HNSW

cargo build --features hnsw

# 启用 Python 绑定

maturin develop --features python
```

---

## 项目结构


```
TriviumDB/
├── src/
│   ├── lib.rs              # 库入口 + 公开 API
│   ├── database.rs         # Database 核心（SearchConfig + search_advanced）
│   ├── cognitive.rs        # 认知算子（FISTA / DPP / NMF）
│   ├── node.rs             # Node / Edge / SearchHit 数据结构
│   ├── vector.rs           # VectorType Trait（f32 / f16 / u64）
│   ├── filter.rs           # 高级过滤引擎 ($gt/$lt/$in/$and/$or)
│   ├── error.rs            # 统一错误类型
│   ├── storage/
│   │   ├── memtable.rs     # 内存工作区 (SoA 向量池 + HashMap)
│   │   ├── wal.rs          # Write-Ahead Log（崩溃恢复）
│   │   ├── file_format.rs  # .tdb 单文件读写（mmap 零拷贝）
│   │   └── compaction.rs   # 后台 Compaction 守护线程
│   ├── index/
│   │   ├── brute_force.rs  # rayon 并行暴力精确搜索
│   │   └── hnsw.rs         # HNSW 近似搜索 (feature-gated)
│   ├── graph/
│   │   └── traversal.rs    # PPR 图扩散 (Spreading Activation)
│   ├── python.rs           # PyO3 绑定（完整 Pythonic API）
│   └── nodejs.rs           # napi-rs 绑定（完整 TypeScript API）
├── benches/
│   └── benchmark.rs        # Criterion 性能基准测试套件
├── Cargo.toml
├── pyproject.toml          # Maturin 构建配置
└── README.md
```

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## 路线图


### v0.1 — MVP ✅


- [x] Node / Edge 核心数据结构
- [x] 内存 MemTable（SoA 向量池 + HashMap + 邻接表）
- [x] BruteForce 向量检索
- [x] `insert` / `link` / `search` / `delete` 基础 API
- [x] 单文件 `.tdb` 序列化/反序列化

### v0.2 — 工业可用 ✅


- [x] WAL 日志 + 崩溃恢复
- [x] 后台 Compaction 线程
- [x] HNSW 索引集成 (`instant-distance`, feature-gated)
- [x] 高级 Payload 过滤 ($eq/$ne/$gt/$gte/$lt/$lte/$in/$and/$or)
- [x] PyO3 Python 绑定 + Maturin 打包
- [x] rayon 并行向量扫描
- [x] mmap 零拷贝文件加载

### v0.3 — 生态拓展 ❓️


- [x] Node.js 扩展绑定 (napi-rs)
- [x] 高级 Payload 过滤扩展 ($exists/$nin/$size/$all/$type)
- [x] AVX2 + FMA SIMD 加速余弦相似度（运行时自动检测，标量回退）
- [x] 性能基准测试套件 (Criterion benchmark)
- [ ] 子图导出 / 批量导入
- [ ] CLI 工具 (`triviumdb-cli`)

### v0.4 — 百万级架构 + 认知管线 ✅


- [x] Mmap / Rom 双引擎热切换
- [x] 验证前置事务架构 (Dry-Run 原子回滚)
- [x] Tombstone 占位对齐序列化
- [x] 认知检索管线内置（FISTA 残差搜索 / PPR 图扩散 / DPP 多样性采样）
- [x] 运行时可开关 `SearchConfig`，逐查询粒度动态控制管线各层
- [x] 向量 / 配置 NaN / Inf / 维度容错拦截

### v0.5 — 千万级扩展（规划中，需权衡利弊）


> 以下为突破千万节点秒级吞吐的可选技术路线：

- [ ] Payload 延迟反序列化：启动时仅建立 `(offset, length)` 索引表，首次访问时才解析 JSON 并缓存到 LRU
- [ ] 索引结构持久化：`ids_to_indices` 映射表持久化到磁盘（mmap B-tree / 有序数组二分查找），避免启动时逐条 HashMap 插入
- [ ] 零拷贝序列化协议（可选）：Payload 格式从 serde_json 迁移至 rkyv / FlatBuffers，支持不反序列化直接读取字段
- [ ] 分布式分片存储

---

## 与现有方案对比


| 维度          | SQLite       | Qdrant      | Neo4j       | SurrealDB    | **TriviumDB**     |
| ------------- | ------------ | ----------- | ----------- | ------------ | ----------------- |
| 关系型数据    | ✅ SQL       | ❌ 仅过滤   | ⚠️ 属性     | ✅ SurrealQL | ✅ JSON + $gt/$in |
| 向量检索      | ❌ 需外挂    | ✅ HNSW     | ❌ 需插件   | ✅ ANN       | ✅ 可插拔 HNSW    |
| 图谱遍历      | ❌ JOIN 模拟 | ❌          | ✅ Cypher   | ✅ 图查询    | ✅ 原生邻接表     |
| 嵌入式单文件  | ✅           | ❌ 独立服务 | ❌ JVM 服务 | ⚠️ RocksDB   | ✅ 单 .tdb        |
| 混合检索      | ❌           | ❌          | ❌          | ⚠️ 手动      | ✅ 向量+图扩散    |
| 零 C/C++ 依赖 | ❌           | ✅          | ❌ JVM      | ❌ RocksDB   | ✅ 纯 Rust        |

---

## 设计哲学


1. **三合一原子性**：一个 `u64` ID 同时映射到向量、Payload、边表。插入原子、删除原子，永不出现 ID 不一致。
2. **嵌入式优先**：没有 Server、没有端口、没有配置文件。`import triviumdb` 就是全部。
3. **渐进式复杂度**：小数据集用 BruteForce 暴搜；数据量上去后 `--features hnsw` 一键切换近似索引。
4. **可预测的性能**：顺序 I/O only（WAL 追加写 + Compaction 顺序重写），SSD 寿命安全。
5. **Rust 安全边界**：所有公开 API 均为安全代码。内部仅存在 1 处 `unsafe`（mmap 对齐 cast），附完整 SAFETY 注释。

---

## 📖 文档


| 文档                                      | 说明                                             |
| ----------------------------------------- | ------------------------------------------------ |
| **[API 完整参考](docs/api-reference.md)** | 全部 Python / Rust API、参数说明、返回值类型     |
| **[支持特性详解](docs/features.md)**      | 架构设计、存储引擎、索引策略、崩溃恢复等技术细节 |
| **[最佳实践](docs/best-practices.md)**    | 数据建模范式、性能调优、可靠性保障、避坑指南     |

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## 许可证


Apache-2.0

**创造者**: [YoKONCy](https://github.com/YoKONCy)

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## 🌟 Star History


[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=YoKONCy/TriviumDB&type=Date)](https://star-history.com/#YoKONCy/TriviumDB&Date)

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