Documentación de AlloyDB para PostgreSQL

AlloyDB es una base de datos completamente administrada y compatible con PostgreSQL para cargas de trabajo transaccionales exigentes. Proporciona rendimiento y disponibilidad de nivel empresarial, a la vez que mantiene la compatibilidad total con PostgreSQL de código abierto.

Visita la página del producto de AlloyDB para PostgreSQL para obtener más información.

¿No estás seguro de qué opción de base de datos es la adecuada para ti? Obtén más información sobre nuestros servicios de base de datos.

  • Desarrolla con nuestros modelos y herramientas de IA generativa más recientes.
  • Usa de manera gratuita más de 20 productos populares, incluidos Compute Engine y las APIs de IA.
  • Sin cargos automáticos ni compromisos.

Sigue explorando con más de 20 productos siempre gratuitos.

Accede a más de 20 productos gratuitos para casos de uso comunes, incluidas APIs de IA, VMs, almacenes de datos y mucho más.

Explora la capacitación de autoaprendizaje, los casos de uso, las arquitecturas de referencia y las muestras de código con ejemplos de cómo usar y conectar los servicios de Google Cloud .
Entrenamiento
Instructivos y entrenamiento

Obtén práctica para crear y usar embeddings de vectores con AlloyDB. En este codelab, se explica cómo configurar un clúster de AlloyDB, integrarlo en Vertex AI y, luego, aplicar un modelo generativo a las consultas de datos.

107 minutos Introductorio Gratuito

Entrenamiento
Instructivos y entrenamiento

En este lab, se explica cómo compilar una aplicación web de búsqueda semántica para resúmenes de tramas de películas con la búsqueda de vectores de AlloyDB para encontrar películas específicas y similares. Debes acceder a Google Cloud Qwiklabs para acceder a este lab.

135 minutos Introductorio Gratuito

Caso de uso
Casos de uso

Se explica cómo ScaNN para AlloyDB para PostgreSQL logra un rendimiento más rápido y mejora el espacio de memoria.

ScaNN Búsqueda de vectores Embeddings de vectores Indexación de vectores

Caso de uso
Casos de uso

Proporciona recomendaciones sobre cómo ajustar los parámetros del índice para lograr un equilibrio óptimo entre la recuperación y las QPS.

ScaNN optimization

Videos relacionados