qdrant-scaling-data-volume
О программе
Этот навык помогает разработчикам масштабировать хранилище векторной базы данных Qdrant при превышении объема данных возможностей одного узла. Он предоставляет рекомендации по масштабированию через разделение данных по арендаторам и стратегии скользящего временного окна для временных рядов. Используйте его при возникновении сценариев "данные не помещаются на одном узле" или необходимости выбора между вертикальным и горизонтальным подходами к масштабированию.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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-volumeСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
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.
Learn more Tenant Scaling
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.
Learn more Sliding Time Window
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.
Learn more Vertical Scaling
Horizontal Scaling
When a single node can't hold the data even with quantization and mmap, distribute data across multiple nodes via sharding.
Learn more Horizontal Scaling
GitHub репозиторий
Похожие навыки
executing-plans
ДизайнИспользуйте навык executing-plans, когда у вас есть полный план реализации для выполнения контролируемыми партиями с контрольными точками проверки. Он загружает и критически анализирует план, затем выполняет задачи небольшими партиями (по умолчанию 3 задачи), сообщая о прогрессе между каждой партией для проверки архитектором. Это обеспечивает систематическую реализацию со встроенными контрольными точками проверки качества.
requesting-code-review
ДизайнЭтот навык запускает суб-агента для ревью кода, который анализирует изменения в коде на соответствие требованиям перед дальнейшими действиями. Его следует использовать после завершения задач, реализации крупных функций или перед слиянием с основной веткой. Ревью помогает выявить проблемы на ранней стадии, сравнивая текущую реализацию с исходным планом.
connect-mcp-server
ДизайнЭтот навык предоставляет разработчикам подробное руководство по подключению серверов MCP к Claude Code с использованием транспортов HTTP, stdio или SSE. Он охватывает установку, конфигурацию, аутентификацию и безопасность для интеграции внешних сервисов, таких как GitHub, Notion и пользовательские API. Используйте его при настройке интеграций MCP, конфигурации внешних инструментов или работе с Model Context Protocol от Claude.
web-cli-teleport
ДизайнЭтот навык помогает разработчикам выбирать между веб-интерфейсом Claude Code и CLI на основе анализа задачи, а также обеспечивает бесшовное перемещение сессий между этими средами. Он оптимизирует рабочий процесс, управляя состоянием и контекстом сессии при переключении между веб-интерфейсом, CLI или мобильным приложением. Используйте его для сложных проектов, требующих различных инструментов на разных этапах работы.