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。21 世纪初，采用邻居图解决 ANN 问题的思想也开始萌芽，邻居图主要基于“邻居的邻居可能也是邻居”的假设，预先建立数据集中所有点的邻居关系，形成具有一定特性的邻居图，检索时在图上进行游走遍历，最后收敛得到结果。
同时，Proxima 还深度集成在各式各类的大数据和数据库产品中，如阿里云 Hologres、搜索引擎 Elastic Search 和 ZSearch、离线引擎 MaxCompute (ODPS) 等，为其提供向量检索的能力。
高维 & 高精度：Proxima 支持多种检索算法，并对算法做了更深层的抽象，形成算法框架，依据不同数据维度和分布选择不同算法或算法组合，根据具体场景需求实现精度和性能之间的平衡。
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对于运维而言也是一样的，开发的时候也需要考虑到可运维性，比如在开发的时候就需要考虑如何在服务实际上下线的时候做到平滑且不丢失数据，同时这样的设计也需要和运维系统进行深刻的对接，这样才能非常可靠、非常安全地连接起来，提升运维的效率。
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在处理大数据量下复杂查询所需要的能力方面，如优化器处理子查询的能力，高性能算子HashJoin, SQL并行执行等，社区一直将其放在比较低优先级上，因此MySQL的数据分析能力提升进展缓慢。
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