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SQL distribuído e serverless com busca vetorial integrada
Armazene e consulte dados relacionais e embeddings a partir de réplicas globais para aplicações com IA.
Dados em suas aplicações
Crie aplicações que armazenam e acessam dados estruturados nativamente, sem bancos de dados externos.
Leituras globais rápidas
Ofereça dados a usuários no mundo todo com tempos de resposta rápidos a partir de réplicas distribuídas.
RAG sem complexidade
Crie aplicações de IA com embeddings e dados relacionais em um único banco de dados.
Crie bancos de dados a partir do código
Crie, consulte e gerencie bancos de dados compatíveis com SQLite a partir do fluxo de trabalho da sua aplicação. Combine o SQL Database com Functions para criar experiências orientadas a dados na Azion Web Platform.
SQL distribuído para leituras globais resilientes
A instância principal processa as gravações enquanto réplicas distribuídas atendem cargas de leitura mais próximas dos usuários, mantendo as aplicações responsivas e disponíveis.
Combine dados relacionais e busca vetorial
O SQL Database armazena registros estruturados e embeddings juntos, permitindo que equipes criem aplicações RAG sem adicionar um banco de dados vetorial separado.
Saiba mais
Veja como usar
"Nossa parceria com a Azion transformou nossas operações. Reduzimos custos e melhoramos a performance, recuperando mais de 200 horas mensais para focar em desenvolvimento estratégico."
Mateus Leonardi
CTO na HeroSpark
Uma plataforma full-stack que escala instantaneamente
Perguntas Frequentes
O que é o SQL Database?
O Azion SQL Database é uma solução SQL serverless e distribuída em uma rede global. Ele oferece suporte a queries compatíveis com SQLite, conformidade ACID na instância principal, réplicas de leitura, busca vetorial integrada e integração nativa com Functions. Use-o para criar aplicações RAG, sistemas de autenticação e APIs orientadas a dados sem gerenciar serviços separados.
Como o SQL Database replica os dados?
O SQL Database usa uma arquitetura de Principal e Réplicas. As gravações vão para a instância principal e se propagam para réplicas de leitura na rede global. Isso mantém cargas de leitura intensa mais próximas dos usuários, mantendo as garantias ACID na instância principal.
Posso gravar nas réplicas?
Não. As réplicas são somente leitura. A gravação de dados só é possível na instância principal, via API REST ou via Functions. Essa arquitetura garante a conformidade ACID enquanto distribui as leituras globalmente.
As réplicas são imediatamente consistentes com a instância principal?
Não. As réplicas são atualizadas com um tempo de propagação e eventualmente sincronizam com a instância principal. Esse modelo oferece suporte a leituras distribuídas para cargas de trabalho que não exigem consistência global imediata.
Como faço para consultar o SQL Database a partir de Functions?
Functions podem se conectar a uma réplica de leitura e executar queries ou comandos SQL. Isso permite que a lógica da aplicação tome decisões em tempo de requisição usando dados armazenados na Azion Web Platform.
Posso gerenciar bancos de dados com uma API?
Sim. Crie, liste, consulte e exclua bancos de dados usando a API REST do SQL Database. A criação do banco de dados pode levar alguns minutos até estar pronto para uso. Automatize o provisionamento de bancos de dados de forma programática.
O que acontece se eu excluir um banco de dados?
A exclusão de um banco de dados é permanente e não pode ser desfeita. Após a exclusão, não é mais possível ler ou gravar nesse banco de dados.
Quais são os limites padrão do SQL Database?
Os limites padrão incluem até 100 colunas por tabela e duração máxima de 30 segundos por query SQL. A quantidade de bancos de dados e os limites de armazenamento dependem do seu plano de serviço.
O que é a busca vetorial (Vector Search) no SQL Database?
A busca vetorial permite pesquisa semântica usando embeddings vetoriais armazenados diretamente no SQL Database. Suporta cálculos de distância de cosseno e indexação para queries de vizinho mais próximo aproximado — sem a necessidade de um banco de dados vetorial separado.
Existe um limite para as dimensões dos vetores?
Sim. As operações vetoriais suportam até 65.536 dimensões, suficiente para a maioria dos modelos de embeddings, incluindo o text-embedding-3-large da OpenAI (3072 dimensões) e modelos similares.
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