Data Infrastructureİşlemler, analitik, vektörler, gerçek zamanlı

Uygulamalar, agentlar ve analitik için tek bir veri sistemi.

İşlemsel veri, raporlama, vektör arama ve gerçek zamanlı güncellemeleri aynı temel üzerinden yönetin. Ayrı sistemleri bir araya getirmeden daha hızlı oluşturun.

Çoğu uygulama, ekipten önce veri katmanında tıkanır.

Çoğu ekip birden fazla sistemle başlar. Docyrus bunun yerine tek bir temel sunar.

Her ihtiyaç için ayrı veritabanları

İşlemsel veri bir sistemde, analitik başka bir sistemde ve yapılandırılmamış içerik başka bir yerde bulunur. Ekipler ürün geliştirmekten çok sistemleri senkronize etmeye zaman harcar.

Veri şeması değişiklikleri sistemi altüst eder

Bir alan eklemek migration yazmak, devreye alma sürecini koordine etmek ve alt sistemlerde bir şeylerin bozulmamasını ummak anlamına gelir. Ekipler, kullanıma alma maliyeti çok yüksek olduğu için yararlı değişiklikleri erteler.

AI özellikleri ayrı bir teknoloji yığını gerektirir

Yerleştirmeler, semantik arama ve belge yükleri genellikle ana veritabanının dışında bulunur; bu da çalıştırılacak daha fazla sistem ve verinin sapabileceği daha fazla yer ekler.

Gerçek zamanlı güncellemeler sonradan düşünülür

Canlı panolar ve reaktif uygulamalar genellikle yoklama veya ayrı bir olay veri yoluna bağlıdır. Hiçbiri veri modelinizin geri kalanıyla temiz bir şekilde uyuşmaz.

Multi-tenancy manuel olarak bağlanır

Tenant izolasyonu genellikle elle kodlanır, tutarsız şekilde uygulanır ve yeni sorgu yolları eklendiğinde gözden kaçırılması kolaydır.

Her sorgu bir mühendislik görevine dönüşür

İş kullanıcıları kendi sorularını yanıtlayamaz. Basit raporlama talepleri mühendisler için özel sorgu taleplerine dönüşür.

Yük arttıkça dağılmayan bir işlem altyapısı.

Foreign key relationships and ACID transaction flow between Orders and Customers tables

İlk günden itibaren yabancı anahtarlar, referans bütünlüğü ve tam ACID işlemleriyle üretim iş yükleri için tasarlanmış ilişkisel bir çekirdekle başlayın.

Yabancı Anahtarlar ve Referans Bütünlüğü Varlıklar arasındaki ilişkileri tanımlayın ve veritabanı düzeyinde uygulayın. Veri, uygulama katmanı geçici çözümleri olmadan tutarlı kalır.

ACID İşlemleri Çok adımlı işlemler ya tamamen başarılı olur ya da tamamen geri alınır. Kısmi yazma yok, sessiz bozulma yok.


Migration veya kesinti olmadan alan ekleyin.

Adding a new Weight field to a Products table with zero downtime and null defaults for existing records

Şemanızı kademeli olarak genişletin. Migration betikleri yazmadan veya devreye alma pencerelerini koordine etmeden alan ekleyin, türleri ayarlayın ve isteğe bağlı sütunlar ekleyin.

Migration Olmadan Alan Ekleyin Alanları doğrudan platformda ekleyin. Mevcut kayıtlar geçerli kalır ve eski satırlar alan doldurulana kadar null döndürür.

Şema Değişikliklerini Erken Doğrulayın Docyrus şema değişikliklerini yayına almadan önce doğrular, böylece çelişen güncellemeler üretime ulaşmadan yakalanır.


Vektör embedding’ler ve yapılandırılmış veri, tek bir yerde.

Knowledge base table with relational columns, vector embeddings, and JSONB metadata with semantic search query

Yerleştirmeleri aynı sistemde ilişkisel verilerle birlikte saklayın. Semantik arama ve AI özellikleri, ürününüzün geri kalanıyla aynı şemayı kullanabilir.

Yerel Vektör Sütunları pg_vector tarafından desteklenen yerel bir vektör sütun türü kullanın. Kosinüs benzerliği ve en yakın komşu aramalarını doğrudan sorgularınızda çalıştırın.

Esnek JSON Yükleri Tam indeksleme ve sorgulama desteğiyle yarı yapılandırılmış verileri saklayın. Aynı tabloda şema tarafından zorlanan sütunları esnek JSON yükleriyle karıştırın.


Ayrı bir olay veri yolu olmadan canlı veri.

Real-time PubSub system broadcasting data changes to dashboard, agent, and workflow subscribers with filtered subscriptions

Yerleşik PubSub, uygulamaların ve agentların Kafka, harici kuyruklar veya yoklama geçici çözümleri olmadan veri değişikliklerine gerçek zamanlı tepki vermesini sağlar.

Tablo Düzeyinde Değişiklik Akışları Herhangi bir tablodaki ekleme, güncelleme ve silme işlemlerine abone olun. Panolar, agentlar ve otomasyonlar değişiklikler gerçekleştikçe tepki verebilir.

Yalnızca İlgili Satırlara Abone Olun Yalnızca önemli olan satırları dinleyin. Abonelikler tenant kapsamlı ve izin duyarlı kalır, böylece uygulamalar ve agentlar yalnızca görme izni olan şeyleri görür.

Tek veri kaynağından sorgulayın, izole edin ve arayın.

Bu yetenekler yerleşik olduğundan veri katmanı gerçek ürün kullanımına hazırdır.

Sonradan eklenmiş değil, yerleşik.

Görsel sorgular, tenant izolasyonu ve vektör arama, aynı şema, API ve izin modeli üzerinden çalışır. Bunları kendiniz birbirine bağlamanız gerekmez.

Visual query builder with filters and aggregations, multi-tenant row isolation, and vector semantic search unified under one schema

Görsel Sorgu Oluşturucu

SQL yazmadan filtreler, toplamalar ve birleştirmeler oluşturun. Ekipler verileri doğrudan keşfedebilir ve mühendisler aynı sorgu tanımlarını ürünlerde ve raporlarda yeniden kullanabilir.

Multi-Tenant İzolasyonu

Satır düzeyinde tenant izolasyonu veritabanı katmanında uygulanır. Sorgular, elle yazılmış where koşulları olmadan otomatik olarak doğru tenant kapsamına alınır.

Vektör Arama

Yerleştirmeleri ilişkisel verilerle birlikte saklayın ve ayrı bir vektör veritabanı eklemeden semantik benzerlik sorgularını yerel olarak çalıştırın.

Data Infrastructure hakkında sık sorulan sorular

Data Infrastructure ne yapar?+

Data Infrastructure, işlemsel kayıtlar, raporlama, vektör arama ve gerçek zamanlı güncellemeler için kullanılan ortak Docyrus veri katmanıdır.

Ekipler Data Infrastructure çözümünü ne zaman kullanmalı?+

Uygulama verisi, analitik ve AI arama için ayrı ayrı sistemler kurmak yerine tek bir veri temeli istendiğinde kullanılmalıdır.

Data Infrastructure, Docyrus'un geri kalanıyla nasıl çalışır?+

Uygulamaları, agentları, panoları ve iş akışlarını aynı şema ve yetki farkındalıklı sorgu modeli üzerinden besler.

Data Infrastructure kimler için uygundur?+

Ürün ekipleri, veri yoğun operasyon ekipleri ve multi-tenant SaaS ürünleri geliştiren ekipler için uygundur.

Basit başlayın. Aynı temel üzerinde ölçekleyin.

Tek bir veri kaynağıyla başlayın, ardından altyapıyı yeniden oluşturmadan daha fazla tenant, daha fazla kayıt ve daha ağır AI iş yüklerine büyüyün.