各位 Rust 社区的朋友好。我们发布了 MoteDB v0.12.1，一个用 Rust 写的嵌入式多模态数据库，欢迎试用和拍砖。

一句话定位

AI 原生嵌入式多模态数据库，面向具身智能（机器人、AR 眼镜、工业机械臂）：单库文件 + WAL，列式存储引擎，ACID 事务，向量检索、BM25 全文、空间索引、时序优化装在一个库里，cargo add / pip install 即用，无外部服务依赖。

• GitHub：https://github.com/motedb/motedb （MIT，pre-1.0）
• Rust：cargo add motedb（crates.io/motedb）
• Python：pip install motedb-python（PyPI，macOS/Linux 四平台 wheel）

为什么做它

边缘设备上的感知数据天然是多模态的：一路时间戳、若干传感器列、图像/语音 embedding、诊断文本、位置点。现状往往是一套 SQLite/duckdb + 一个 FAISS + 一个 ES/MeiliSearch，三个进程三套持久化，崩溃恢复和事务一致性各管各的。MoteDB 想把这件事收进一个嵌入式库：列存底座上长出四类索引，共享同一套 MVCC/ACID 与崩溃恢复，for_edge() 一档配置即适配小内存设备。

v0.12 的重点更新

1. 混合检索（hybrid_search）：同一查询里 BM25 全文列表与向量 KNN 列表按 Reciprocal Rank Fusion 融合，RRF 免掉两套引擎的分数标定，两列表都命中的文档自然浮顶。Rust 与 Python API 同形：

rows = db.hybrid_search(
    text_index="docs_body", text_query="轴承 异响",
    vector_index="docs_emb", query_vector=q, k=10)

2. Python 列式互操作：query_arrow() 直接产出 pyarrow.Table（VECTOR 列映射为 Arrow 规范的 fixed_size_list<float32>），query_pandas 一步到 DataFrame；insert_arrays 吃 numpy 批量装载（197K rows/s 耐久档），INSERT ... SELECT 走同一批量管线（实测 1.6M rows/s）。

3. 一波性能战役（均带可复现基准与对照引擎）：

4. 正确性优先的文化：以 SQLite 作 oracle 的差分对拍是常驻回归（这次修掉的事务聚合漏行、过滤向量检索漏结果、事务内 FTS 读己之写等 4 个 bug 全部由差分测试实抓）；当前全量测试 239 个二进制 / 3957 例，clippy --all-targets 0 告警，性能有机器无关的比值预算门禁防复杂度回退。

Rust 侧快速上手

use motedb::{Database, QueryResult};

let db = Database::create("hello.mote")?;
db.execute("CREATE TABLE ev (id INT PRIMARY KEY, ts TIMESTAMP,
                             emb VECTOR(384), note TEXT)")?;
db.execute("INSERT INTO ev VALUES (1, '2026-10-07T10:00:00',
             '[0.1, 0.2, ...]', 'motor ok')")?;

// 向量近邻 + 全文 + 空间都是 SQL 里的普通谓词
let r = db.execute("SELECT id, note FROM ev ORDER BY emb <->
                    '[0.1, 0.2, ...]' LIMIT 5")?;

⚠️ 升级注意（v0.12 破坏性变更）

MATCH 多词默认语义 OR → AND（对齐 SQLite FTS5）。需要 OR 请显式写 MATCH 'a OR b'。

已知限制（诚实清单）

• 事务内未提交 INSERT 对 MATCH 快路径暂不可见（读己之写已覆盖扫描/聚合/点查）
• LATEST BY 大表（>1M 行）性能待优化（0.12.x 计划）
• executemany 与 SQLite 差 2.4-2.7×（Python 过桥开销，批量 API 可达 189-457K rows/s）
• SQL 面与多语言 FFI 仍在快速演进，API 未冻结（pre-1.0）

完整变更与性能档案见 CHANGELOG 与 BENCHMARK.md。

欢迎参与

具身智能设备上的数据层还有很多硬仗：字典编码聚合、段级 min/max 剪枝、时序段重写……欢迎提 issue / PR，也欢迎带你们的真实负载来对拍。

—— MoteDB 团队