SQL distribuido y serverless con búsqueda vectorial integrada
Almacena y consulta datos relacionales y embeddings desde réplicas globales para aplicaciones impulsadas por IA.
Datos en tus aplicaciones
Crea aplicaciones que almacenan y acceden a datos estructurados de forma nativa, sin bases de datos externas.
Lecturas globales rápidas
Entrega datos a usuarios de todo el mundo con tiempos de respuesta rápidos desde réplicas distribuidas.
RAG sin complejidad
Crea aplicaciones de IA con embeddings y datos relacionales en una sola base de datos.
Crea bases de datos desde el código
Crea, consulta y gestiona bases de datos compatibles con SQLite desde el flujo de trabajo de tu aplicación. Combina SQL Database con Functions para crear experiencias basadas en datos en Azion Web Platform.
SQL distribuido para lecturas globales resilientes
La instancia principal procesa las escrituras mientras las réplicas distribuidas atienden las cargas de lectura más cercanas a los usuarios, ayudando a que las aplicaciones se mantengan receptivas y disponibles.
Combina datos relacionales y búsqueda vectorial
SQL Database almacena registros estructurados y embeddings juntos, para que los equipos puedan crear aplicaciones RAG sin agregar una base de datos vectorial independiente.
Más información
Vea cómo usar
"Nuestra asociación con Azion transformó nuestras operaciones. Redujimos costos y mejoramos el rendimiento, recuperando más de 200 horas mensuales para enfocarnos en desarrollo estratégico."
Mateus Leonardi
CTO en HeroSpark
Una plataforma full-stack que escala instantáneamente
Preguntas Frecuentes
¿Qué es SQL Database?
Azion SQL Database es una solución SQL serverless y distribuida en una red global. Admite queries compatibles con SQLite, conformidad ACID en la instancia principal, réplicas de lectura, búsqueda vectorial integrada e integración nativa con Functions. Úsala para crear aplicaciones RAG, sistemas de autenticación y APIs basadas en datos sin gestionar servicios separados.
¿Cómo replica los datos SQL Database?
SQL Database usa una arquitectura de Principal y Réplicas. Las escrituras van a la instancia principal y se propagan a réplicas de lectura en la red global. Esto mantiene las cargas de lectura intensa más cerca de los usuarios, manteniendo las garantías ACID en la instancia principal.
¿Puedo escribir en las réplicas?
No. Las réplicas son de solo lectura. Escribir datos solo es posible en la instancia principal, ya sea vía API REST o vía Functions. Esta arquitectura garantiza la conformidad ACID mientras distribuye las lecturas globalmente.
¿Las réplicas son inmediatamente consistentes con la instancia principal?
No. Las réplicas se actualizan con un tiempo de propagación y eventualmente se sincronizan con la instancia principal. Este modelo admite lecturas distribuidas para cargas de trabajo que no requieren consistencia global inmediata.
¿Cómo consulto SQL Database desde Functions?
Functions puede conectarse a una réplica de lectura y ejecutar queries o comandos SQL. Esto permite que la lógica de la aplicación tome decisiones en tiempo de solicitud usando datos almacenados en Azion Web Platform.
¿Puedo gestionar bases de datos con una API?
Sí. Crea, lista, consulta y elimina bases de datos usando la API REST de SQL Database. La creación de la base de datos puede tardar unos minutos hasta estar lista para usar. Automatiza el aprovisionamiento de bases de datos de forma programática.
¿Qué sucede si elimino una base de datos?
Eliminar una base de datos es permanente y no se puede deshacer. Después de la eliminación, ya no puede leer ni escribir en esa base de datos.
¿Cuáles son los límites predeterminados de SQL Database?
Los límites predeterminados incluyen hasta 100 columnas por tabla y una duración máxima de 30 segundos por query SQL. La cantidad de bases de datos y los límites de almacenamiento dependen de tu plan de servicio.
¿Qué es la búsqueda vectorial (Vector Search) en SQL Database?
La búsqueda vectorial permite la búsqueda semántica usando embeddings vectoriales almacenados directamente en SQL Database. Admite cálculos de distancia coseno e indexación para queries de vecino más cercano aproximado, sin necesidad de una base de datos vectorial independiente.
¿Existe un límite en las dimensiones de los vectores?
Sí. Las operaciones vectoriales admiten hasta 65.536 dimensiones, suficiente para la mayoría de los modelos de embeddings, incluido text-embedding-3-large de OpenAI (3072 dimensiones) y modelos similares.
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