某些应用场景下，图像识别系统需要实时处理新采集的图像（如视频监控、无人驾驶车辆摄像头），数据库应支持流式数据接入和实时更新。
同时，也需兼顾离线大规模批处理任务，如模型训练所需的历史数据读取。基于此，设计混合架构支持流处理和批处理，保证系统灵活适应不同需求。
数据库的容错与备份机制
图像识别数据库的数据量庞大且极为重要，一旦数据丢失或损 99 英亩数据 坏将造成巨大影响。因此，必须设计完善的容错机制：
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多副本存储确保数据冗余；
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定期备份与灾难恢复方案；
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监控数据完整性，及时发现异常。
同时，备份方案应支持按需快速恢复，避免对日常服务产生过大影响。
面向AI训练的接口设计
数据库应提供丰富的API接口，方便训练系统调用：
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支持批量数据导出与增量更新；
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提供多样化查询接口，支持 谷歌广告活动设置 按标签、时间、属性筛选数据；
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支持数据增强、样本重采样等预处理接口。
良好的接口设计能大幅简化训练数据的准备工作，提高研发效率。
采用先进的存储格式
为提升存储效率和读取速度，数据库可以采用针对图像识别优化的存储格式。例如：
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TFRecord、LMDB等专为机器学习设计的格式；
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压缩且支持随机访问的格式；
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支持快速读取和多线程 汤加营销 并发访问。
合理选择存储格式，有助于减小存储空间、加快模型训练。