qdrant-scaling-data-volume
À propos
Cette compétence aide les développeurs à faire évoluer le stockage de la base de données vectorielle Qdrant lorsque les données dépassent la capacité d'un nœud unique. Elle fournit des conseils sur la mise à l'échelle par tenant avec des stratégies de partitionnement par payload et de fenêtre temporelle glissante pour les données de séries chronologiques. Utilisez-la dans les scénarios où "les données ne tiennent pas sur un seul nœud" ou lorsqu'il faut choisir entre des approches de mise à l'échelle verticale ou horizontale.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add qdrant/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/qdrant/skillsgit clone https://github.com/qdrant/skills.git ~/.claude/skills/qdrant-scaling-data-volumeCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Documentation
Scaling Data Volume
This document covers data volume scaling scenarios, where the total size of the dataset exceeds the capacity of a single node.
Tenant Scaling
If the use case is multi-tenant, meaning that each user only has access to a subset of the data, and we never need to query across all the data, then we can use multi-tenancy patterns to scale.
The recommended way is to use multi-tenant workloads with payload partitioning, per-tenant indexes, and tiered multitenancy.
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Sliding Time Window
Some use-cases are based on a sliding time window, where only the most recent data is relevant. For example an index for social media posts, where only the last 6 months of data require fast search.
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Global Search
Most general use-cases require global search across all data. In these situations, we might need to fall back to vertical scaling, and then horizontal scaling when we reach the limits of vertical scaling.
Vertical Scaling
When data doesn't fit in a single node, the first approach is to scale the node itself — more RAM, better disk, quantization, mmap. Exhaust vertical options before going horizontal, as horizontal scaling adds permanent operational complexity.
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Horizontal Scaling
When a single node can't hold the data even with quantization and mmap, distribute data across multiple nodes via sharding.
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Dépôt GitHub
Compétences associées
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DesignUtilisez la compétence executing-plans lorsque vous disposez d'un plan de mise en œuvre complet à exécuter par lots contrôlés avec des points de contrôle de revue. Elle charge et examine le plan de manière critique, puis exécute les tâches par petits lots (3 tâches par défaut) tout en rapportant la progression entre chaque lot pour une revue par l'architecte. Cela garantit une mise en œuvre systématique avec des points de contrôle de qualité intégrés.
requesting-code-review
DesignCette compétence délègue un sous-agent réviseur de code pour analyser les modifications apportées au code par rapport aux exigences avant de poursuivre. Elle doit être utilisée après avoir terminé des tâches, implémenté des fonctionnalités majeures, ou avant une fusion vers la branche principale. La revue aide à détecter précocement les problèmes en comparant l'implémentation actuelle avec le plan initial.
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