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与存储标量数据（如整数、字符串等）的传统数据库不同，矢量数据库旨在有效地存储和检索矢量数据——表示多维空间中的点的数值集合。

本文将探讨如何在 Rust 中实现基本的向量数据库。

让我们开始吧！🦀

什么是矢量数据库？

矢量数据库是一种针对存储和查询矢量（表示高维空间中的点的数字数组）进行了优化的数据库。这些数据库对于在大型数据集中进行相似性搜索是关键操作的应用至关重要，例如推荐系统、图像检索和自然语言处理。

矢量数据库中的关键概念包括：

1. 向量表示：这些数据库中的向量表示数据点。例如，在图像识别中，图像可能表示为高维向量，其中每个维度对应于图像的一个特征。
2. 距离度量：为了检索相似的向量，数据库需要一种方法来量化两个向量的“接近”或“相似”程度。常用度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离和余弦相似度。
3. 索引和搜索算法：在高维空间中进行高效搜索是一个具有挑战性的问题。矢量数据库通常采用专门的索引策略来加快查询时间，例如 KD 树、R 树或基于哈希的方法。

使用 Rust 实现矢量数据库

步骤 1：设置 Rust 环境

在开始编码之前，请确保您已安装 Rust。Rust 的包管理器 Cargo 可让您轻松设置新项目：

cargo new vector_db
cd vector_db

步骤 2：定义向量类型

在 Rust 中，我们可以将向量定义为固定大小的数组࿰