1. 概览
在此 Codelab 中，我们将演示一种简单易行的 AlloyDB 设置方法。
构建内容
在此过程中，您将通过一键安装创建 AlloyDB 实例和集群，并学习如何在未来的项目中快速设置它们。
要求
2. 准备工作
创建项目
- 在 Google Cloud Console 的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。
- 确保您的 Cloud 项目已启用结算功能。了解如何检查项目是否已启用结算功能。
- 您将使用 Cloud Shell，它是在 Google Cloud 中运行的命令行环境。点击 Google Cloud 控制台顶部的“激活 Cloud Shell”。
- 连接到 Cloud Shell 后，您可以使用以下命令检查自己是否已通过身份验证，以及项目是否已设置为您的项目 ID：
gcloud auth list
- 在 Cloud Shell 中运行以下命令，以确认 gcloud 命令了解您的项目。
gcloud config list project
- 如果项目未设置，请使用以下命令进行设置：
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- 启用必需的 API：点击链接并启用 API。
或者，您也可以使用 gcloud 命令来完成此操作。如需了解 gcloud 命令和用法，请参阅文档。
3. 为什么 AlloyDB 适合您的业务数据和 AI？
AlloyDB for PostgreSQL 不仅仅是另一项托管式 Postgres 服务。这是为 AI 时代设计的引擎的根本性现代化改造。与标准数据库相比，它之所以独树一帜，原因如下：
- 混合事务和分析处理 (HTAP)
大多数数据库都要求您将数据移至数据仓库以进行分析。AlloyDB 具有内置的列式引擎，可自动将相关数据保存在内存中的列存储区中。这使得分析查询的速度最多可比标准 PostgreSQL 快 100 倍，让您无需复杂的 ETL 流水线即可对运营数据运行实时商业智能。
- 原生 AI 集成：
AlloyDB 可弥合数据与生成式 AI 之间的差距。借助 google_ml_integration 扩展程序，您可以直接在 SQL 查询中调用 Vertex AI 模型（例如 Gemini）。这意味着您可以像执行标准数据库事务一样执行情感分析、翻译或实体提取，从而确保数据安全并最大限度地减少延迟时间。
- 出色的向量搜索：
虽然标准 PostgreSQL 使用 pgvector，但 AlloyDB 通过 Google Research 开发的 ScaNN 索引（可扩容最近邻）对其进行了增强。与其他 Postgres 产品中提供的标准 HNSW 索引相比，这种索引可提供明显更快的向量相似度搜索速度，并在大规模场景下实现更高的召回率。借助该扩展程序，您可以原生构建高性能 RAG（检索增强生成）应用。
- 规模化效果：
AlloyDB 的事务处理性能比标准 PostgreSQL 快至 4 倍。它将计算与存储分离，使两者能够独立扩缩。存储层非常智能，可处理预写式日志 (WAL)，从而分流主实例中的工作。
- 企业版适用范围：
它提供 99.99% 的正常运行时间服务等级协议 (SLA)，包含维护。这种与 PostgreSQL 兼容的数据库可靠性是通过云原生架构实现的，可确保快速故障恢复和存储持久性。
4. AlloyDB 设置
在本实验中，我们将使用 AlloyDB 作为测试数据的数据库。它使用集群来保存所有资源，例如数据库和日志。每个集群都有一个主实例，可提供对数据的访问点。表将包含实际数据。
我们来创建 AlloyDB 集群、实例和表，以便加载测试数据集。
- 点击相应按钮，或将下方的链接复制到已登录 Google Cloud 控制台用户的浏览器中。
- 完成此步骤后，代码库将克隆到本地 Cloud Shell 编辑器，您将能够从项目文件夹中运行以下命令（请务必确保您位于项目目录中）：
sh run.sh
- 现在，使用界面（点击终端中的链接或点击终端中的“在网页上预览”链接）。
- 输入项目 ID、集群名称和实例名称等详细信息，即可开始使用。
- 在日志滚动时，您可以去喝杯咖啡，然后点击此处了解该功能在后台的运作方式。
5. 设置图示
6. 清理
完成此试用实验后，请务必删除 AlloyDB 集群和实例。
它应清理集群及其实例。
7. 恭喜
您已准备就绪！
开始使用 AlloyDB 快速轻松地设置数据！