AlloyDB for PostgreSQL-Dokumentation
AlloyDB ist eine vollständig verwaltete, PostgreSQL-kompatible Datenbank für anspruchsvolle Transaktionsarbeitslasten. Sie bietet Leistung und Verfügbarkeit auf Unternehmensniveau und behält dabei die 100-prozentige Kompatibilität mit dem Open-Source-System PostgreSQL bei.
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Weitere Informationen zu AlloyDB
Proof of Concept mit einem Guthaben in Höhe von 300 $ starten
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Zugriff auf Gemini 2.0 Flash Thinking erhalten
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Kostenlose monatliche Nutzung beliebter Produkte wie AI APIs und BigQuery
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Keine automatischen Abbuchungen, keine Verpflichtung
Mehr als 20 Produkte immer kostenlos nutzen
Sie haben Zugriff auf mehr als 20 kostenlose Produkte für gängige Anwendungsfälle, darunter KI-APIs, VMs, Data Warehouses und mehr.
Training
Schulungen und Tutorials
AlloyDB AI Embedding-Lab
Hier können Sie das Erstellen und Verwenden von Vektoreinbettungen mit AlloyDB üben. In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie einen AlloyDB-Cluster einrichten, ihn in Vertex AI einbinden und dann ein generatives Modell auf Datenanfragen anwenden.
107 Minuten
Einführung
Kostenlos
Training
Schulungen und Tutorials
Semantische Suche mit AlloyDB PG_Vector
In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie eine semantische Suchanwendung für das Suchen in Zusammenfassungen von Filminhalten erstellen, um Filme und ähnliche Filme zu finden. Dazu verwenden Sie die AlloyDB-Vektorsuche. Sie müssen sich in Google Cloud Qwiklabs anmelden, um auf dieses Lab zuzugreifen.
135 Minuten
Einführung
Kostenlos
Anwendungsfall
Anwendungsfälle
Whitepaper: ScaNN for AlloyDB for PostgreSQL
Hier wird erläutert, wie ScaNN für AlloyDB for PostgreSQL eine höhere Leistung erzielt und den Speicherbedarf reduziert.
ScaNN
Vektorsuche
Vektoreinbettungen
Vektorindexierung
Anwendungsfall
Anwendungsfälle
Best Practices für das Optimieren von ScaNN-Indizes
Enthält Empfehlungen zum Anpassen von Indexparametern, um ein optimales Gleichgewicht zwischen Recall und QPS zu erzielen.
ScaNN
Optimierung
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Zuletzt aktualisiert: 2025-08-25 (UTC).
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-25 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eAlloyDB for PostgreSQL is a fully-managed, PostgreSQL-compatible database designed for demanding transactional workloads, providing enterprise-grade performance and availability.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAlloyDB offers 100% compatibility with open-source PostgreSQL, allowing seamless integration with existing PostgreSQL tools and applications.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAlloyDB AI enables building generative AI applications, performing vector searches, and integrating with Vertex AI, expanding the database's capabilities beyond traditional workloads.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eComprehensive resources, including quickstarts, guides, reference materials, and training labs, are available to help users get started and optimize their use of AlloyDB.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can leverage features like the columnar engine to accelerate queries and Query Insights to analyze performance, improving the overall efficiency and effectiveness of their database operations.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# AlloyDB for PostgreSQL documentation\n====================================\n\n[Read product documentation](/alloydb/docs/overview) AlloyDB is a fully-managed, PostgreSQL-compatible database for demanding\ntransactional workloads. It provides enterprise-grade performance and availability\nwhile maintaining 100% compatibility with open-source PostgreSQL.\n\nNot sure what database option is right for you? Learn more about\nour [database services](/products/databases).\n\n[Learn more](/alloydb/docs/overview) about AlloyDB.\n[Get started for free](https://console.cloud.google.com/freetrial) \n\n#### Start your proof of concept with $300 in free credit\n\n- Get access to Gemini 2.0 Flash Thinking\n- Free monthly usage of popular products, including AI APIs and BigQuery\n- No automatic charges, no commitment \n[View free product offers](/free/docs/free-cloud-features#free-tier) \n\n#### Keep exploring with 20+ always-free products\n\n\nAccess 20+ free products for common use cases, including AI APIs, VMs, data warehouses,\nand more.\n\nDocumentation resources\n-----------------------\n\nFind quickstarts and guides, review key references, and get help with common issues. \nfollow_the_signs\n\n### Get started\n\n-\n\n [AlloyDB overview](/alloydb/docs/overview)\n\n-\n\n [AlloyDB AI tutorials, codelabs, and notebooks](/alloydb/docs/ai/alloydb-ai-use-cases)\n\n-\n\n [Create and connect to a database](/alloydb/docs/quickstart/create-and-connect)\n\n-\n\n [Connect from Google Kubernetes Engine (GKE) to AlloyDB](/alloydb/docs/quickstart/integrate-kubernetes)\n\n-\n\n [Grant AlloyDB access to other users](/alloydb/docs/user-grant-access)\n\n-\n\n [Perform a vector search](/alloydb/docs/ai/perform-vector-search)\n\n-\n\n [Integrate AlloyDB with Vertex AI](/alloydb/docs/ai/configure-vertex-ai)\n\nformat_list_numbered\n\n### Guides\n\n-\n\n [Accelerate queries using the columnar engine](/alloydb/docs/columnar-engine/about)\n\n-\n\n [Analyze performance using Query Insights](/alloydb/docs/query-insights-overview)\n\n-\n\n [Build generative AI applications using AlloyDB AI](/alloydb/docs/ai)\n\n-\n\n [Connect a psql client](/alloydb/docs/connect-psql)\n\n-\n\n [Connect securely using the Auth proxy](/alloydb/docs/auth-proxy/overview)\n\n-\n\n [Create a read pool instance](/alloydb/docs/instance-read-pool-create)\n\n-\n\n [Scale an instance](/alloydb/docs/instance-read-pool-scale)\n\n-\n\n [Configure backup plans](/alloydb/docs/backup/configure)\n\ngroup_work\n\n### Reference \\& Resources\n\n-\n\n [gcloud CLI reference](/sdk/gcloud/reference/beta/alloydb)\n\n-\n\n [IAM roles and permissions](/alloydb/docs/reference/iam-roles-permissions)\n\n-\n\n [Locations](/alloydb/docs/locations)\n\n-\n\n [Pricing](/alloydb/pricing)\n\n-\n\n [Quotas and limits](/alloydb/quotas)\n\n-\n\n [Release notes](/alloydb/docs/release-notes)\n\n-\n\n [REST API reference](/alloydb/docs/reference/rest)\n\n-\n\n [Supported database flags](/alloydb/docs/reference/database-flags)\n\nRelated resources\n-----------------\n\nTraining and tutorials \nUse cases \nExplore self-paced training, use cases, reference architectures, and code samples with examples of how to use and connect Google Cloud services. Training \nTraining and tutorials\n\n### AlloyDB AI Embedding lab\n\n\nGet hands-on practice with creating and using vector embeddings using AlloyDB. This codelab guides you through setting up an AlloyDB cluster, integrating it with Vertex AI, and then applying a generative model to data queries.\n\n\n107 minutes Introductory Free\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[Learn more](https://codelabs.developers.google.com/codelabs/alloydb-ai-embedding) \nTraining \nTraining and tutorials\n\n### Semantic search with AlloyDB PG_Vector\n\n\nThis lab walks you through building a semantic search web application for searching through movie plot summaries using AlloyDB vector search to find movies and similar movies. Signing in to Google Cloud Qwiklabs is required to access this lab.\n\n\n135 minutes Introductory Free\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[Learn more](https://explore.qwiklabs.com/focuses/7136?parent=catalog) \nUse case \nUse cases\n\n### Whitepaper: ScaNN for AlloyDB for PostgreSQL\n\n\nExplains how ScaNN for AlloyDB for PostgreSQL achieves faster performance and improves memory footprint.\n\nScaNN vector search vector embeddings vector indexing\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[Learn more](https://services.google.com/fh/files/misc/scann_for_alloydb_whitepaper.pdf) \nUse case \nUse cases\n\n### Best practices for tuning ScaNN indexes\n\n\nProvides recommendations about how to tune index parameters for optimal balance between recall and QPS.\n\nScaNN optimization\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[Learn more](/alloydb/docs/ai/best-practices-tuning-scann)\n\nRelated videos\n--------------"]]
