AWS Architecture Blog
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基于LanceDB和Amazon S3的可扩展弹性数据库及搜索解决方案，支持超过10亿个向量
内容提要
Metagenomi利用AWS和LanceDB开发了一种高效的蛋白质数据库，能够处理数十亿种酶的发现。通过蛋白质向量化和分桶存储，快速查询最近邻，促进基因编辑系统的构建，推动治疗药物的开发。
关键要点
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Metagenomi利用AWS和LanceDB开发高效蛋白质数据库，处理数十亿种酶的发现。
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通过蛋白质向量化和分桶存储，快速查询最近邻，促进基因编辑系统的构建。
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LanceDB是一个开源向量数据库，适合快速近似最近邻搜索，支持无服务器架构。
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数据向量化使用蛋白质语言模型，将每个蛋白质转换为生物学上有意义的向量。
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数据分桶将蛋白质向量分成均匀大小的部分，以加速索引和查询过程。
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使用AWS Lambda和LanceDB API进行数据库查询，支持用户提供的查询向量。
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优化查询大批量向量的方案是将数据库桶下载到本地进行查询。
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Metagenomi的数据库包含35亿个向量嵌入，存储成本低，查询成本极低。
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建议使用存储优化实例进行数据摄取和索引，以提高性能和节省成本。
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该解决方案可扩展到其他向量化数据集，支持未来需求的数据库解决方案。
延伸解读
可扩展性与灵活性
Metagenomi的解决方案利用LanceDB和AWS S3的组合，展示了在处理大规模数据时的可扩展性。通过将数据分桶存储，系统能够灵活应对不断增长的蛋白质数据库需求。这种架构不仅适用于蛋白质数据，也可以扩展到其他向量化数据集，适应未来的研究需求。
成本效益分析
使用AWS Lambda和S3进行查询，Metagenomi实现了低成本的数据库解决方案。根据文章，查询成本极低，且存储费用相对可控。这种无服务器架构使得在不需要持续运行服务器的情况下，仍能高效处理数十亿个向量的查询，适合预算有限的研究机构。
数据处理的挑战与解决方案
在处理数十亿个蛋白质向量时，数据的向量化和索引是关键步骤。Metagenomi通过将数据分成均匀大小的桶，优化了索引过程。这种方法不仅加快了数据处理速度，还允许逐步增加数据，避免了重新索引的复杂性，适合动态变化的数据环境。
延伸问答
Metagenomi的蛋白质数据库有什么特点？
Metagenomi的蛋白质数据库能够处理数十亿种酶的发现，使用LanceDB和AWS构建，支持快速查询和低存储成本。
LanceDB如何支持快速查询？
LanceDB是一个开源向量数据库，支持快速近似最近邻搜索，适合无服务器架构，能够直接从Amazon S3查询数据。
如何将蛋白质向量化？
蛋白质向量化通过使用蛋白质语言模型，将每个蛋白质转换为生物学上有意义的向量，通常生成960维的向量表示。
Metagenomi的数据库如何处理大规模查询？
Metagenomi的数据库通过将数据分桶并使用AWS Lambda进行查询，能够高效处理大规模的查询请求。
使用AWS Lambda进行数据库查询的优势是什么？
使用AWS Lambda进行查询可以实现按需访问，无需持续运行的服务器，降低了查询成本。
Metagenomi的解决方案如何促进基因编辑系统的构建？
通过快速查询最近邻，Metagenomi的解决方案加速了新酶的发现，从而促进了基因编辑系统的构建。
