去年年底，我开始折腾一个小项目：给家里的树莓派小车加上「记忆」功能。

想法不复杂。小车带着摄像头在屋里转，能记住「茶几上有个红色杯子」「沙发角落有个充电线」，过一会儿我问它，它能指出来。

听起来就是个简单的多模态检索任务对吧？视觉特征做向量检索，位置信息做空间过滤，再加上时间戳排序。

结果我在技术选型上卡了整整三个月。

## 缝合怪方案的痛苦

最开始我走的是标准路线：FAISS 存向量，SQLite 存元数据，InfluxDB 记时序轨迹，Redis 做缓存。

五个组件跑起来之后，树莓派 4B 的风扇就没停过。htop 一看，内存吃了 400 多 MB，还没开始跑模型呢，系统资源先被数据库分走了大半。

更难受的是查询逻辑。我想查「半小时前在客厅沙发附近看到的那个红色物体」，得先查 SQLite 拿时间范围，再去 FAISS 做向量相似度，最后用业务代码手动过滤空间坐标。一个查询跨三个库，代码写了一百多行，延迟直奔 200 毫秒。

而且一旦断网，整套系统直接哑火——因为我的 FAISS 索引是定期从云端同步的。

那段时间我经常半夜盯着终端发呆：我就是想让机器人记住点东西，怎么这么难？

后来我跟几个做具身智能的朋友聊，发现这不是我一个人的问题。他们在 Jetson 上部署 demo，也普遍被异构数据存储折磨。有人甚至直接放弃了本地存储，全部走云端 API——但这意味着机器人必须时刻在线，延迟也没法保证。

## 既然没有现成的，就自己写一个

我的需求其实很明确：

- 能在一张表里同时存向量、空间坐标、时序数据、文本标签
- 内存占用不能超过 50MB（给推理模型留空间）
- 单次查询延迟控制在 30ms 以内
- 断网了照样能用

市面上翻了一圈，确实没有现成的。于是决定自己写。

选 Rust 的原因很朴素：我写 C++ 被 segfault 搞怕了，Rust 至少能让我睡个安稳觉。而且交叉编译到 ARM 板子实在太方便了，一个 `--target` 参数搞定。

项目取名 MoteDB，没什么特别含义，就是觉得发音顺口。

## MoteDB 长什么样

核心设计就一条原则：**把所有模态的数据当成一等公民**。

不是简单地把几个数据库拼在一起，而是从存储引擎开始重新设计。向量、空间、时序、文本，在 MoteDB 里都是同一种数据结构的不同列类型，共享同一套事务和查询引擎。

具体实现上做了三层东西：

**存储层**：列式分段存储加 WAL。多模态数据写入频率高、单条数据量不大，列式存储压缩率高，WAL 保证掉电不丢数据。

**索引层**：这是最花心思的地方。不同数据类型用不同的索引结构，但对外暴露统一的查询接口。Vamana 图处理向量检索，R-Tree 处理空间范围，B+Tree 处理时序，倒排索引处理文本。一次混合查询进来，优化器会自动选择索引组合。

**查询层**：基于成本的优化器加上 MVCC。这是从 TiDB 的论文里偷师来的思路，效果确实不错。

在树莓派 5 上实测，跟之前的「缝合方案」对比：

- 单条多模态数据插入：45ms → 3ms
- 混合查询响应：180ms → 12ms
- 内存占用：420MB → 28MB
- 冷启动时间：8.2 秒 → 0.3 秒

内存从 420MB 降到 28MB 这件事，说实话我自己也没想到。主要是单体架构省掉了多个数据库进程之间的 IPC 开销，加上 Rust 本身零成本抽象的特性，运行时非常紧凑。

## 用起来怎么样

MoteDB 的查询语言就是标准 SQL，没造新轮子。一方面我懒，另一方面我也不想增加大家的学习成本。

举个例子，建一张机器人的感知记忆表：

```sql
CREATE TABLE robot_memory (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    timestamp TIMESTAMP,
    embedding VECTOR(384),
    position SPATIAL,
    label TEXT
);
```

插入一条记忆：

```sql
INSERT INTO robot_memory 
VALUES (1, NOW(), '[0.123, 0.456, ...]', SPATIAL(1.5, 0.8, 2.1), 'red_cup');
```

查找附近 0.5 米内、特征相似的物体：

```sql
SELECT * FROM robot_memory 
WHERE embedding ~= '[0.123, ...]' 
AND position <-> SPATIAL(1.5, 0.8, 2.1) < 0.5;
```

就是这么简单。`~=` 是向量近似检索运算符，`<->` 是空间距离运算符。熟悉 SQL 的开发者应该一眼就能看懂。

## 现在这个项目怎么样了

MoteDB 目前是完全开源的，代码都在 GitHub 上。我自己在几个场景里用起来了：

- 树莓派小车：室内建图和物体记忆
- 一个朋友的 AR 眼镜原型：离线空间锚点识别
- 某个实验室的机械臂：抓取动作的实时视觉反馈记录

但它离「生产可用」还有距离。事务隔离级别目前只实现了快照隔离，分布式能力还是空白，监控和可观测性也基本为零。

这也是我写这篇文章的原因——我想找到更多对这个方向感兴趣的开发者。

如果你也在做边缘端 AI、机器人或者 AR/VR 相关的项目，被多模态数据存储折磨过，欢迎来试试 MoteDB。哪怕只是跑一下 example，给我提个 issue，都是很大的帮助。

## 最后说两句

做 MoteDB 这几个月，我最大的感触是：基础设施软件的选择，往往决定了上层应用的形态。

具身智能现在很火，但大家都在卷模型、卷硬件，很少有人关注数据层怎么存、怎么查。可现实是，如果连「记忆」都做不好，机器人再聪明也是金鱼脑子。

我希望 MoteDB 能解决一部分问题。至少，让我自己家的小车不再健忘。

**项目地址**：[https://github.com/motedb/motedb](https://github.com/motedb/motedb)

**中文文档**：[https://github.com/motedb/motedb/blob/1b6e86165fb5e9e5b582a4c3f0b93efcb1634a00/docs](https://github.com/motedb/motedb/blob/1b6e86165fb5e9e5b582a4c3f0b93efcb1634a00/docs)

如果你觉得有点意思，点个 Star 就是最好的鼓励。有任何想法，直接在 issue 区聊，或者来 GitHub Discussions 找我。

想法不复杂。小车带着摄像头在屋里转，能记住「茶几上有个红色杯子」「沙发角落有个充电线」，过一会儿我问它，它能指出来。

给机器人做「记忆」模块，我被缝合数据库折磨了三个月，最后用Rust写了一个

做 MoteDB 这几个月，我最大的感触是：基础设施软件的选择，往往决定了上层应用的形态。
具身智能现在很火，但大家都在卷模型、卷硬件，很少有人关注数据层怎么存、怎么查。可现实是，如果连「记忆」都做不好，机器人再聪明也是金鱼脑子。
我希望 MoteDB 能解决一部分问题。至少，让我自己家的小车不再健忘。

人工智能

编程语言

数据库

MoteDB是一款专为边缘AI设备设计的开源多模态数据库，支持向量、空间、时序和文本数据统一存储。采用Rust开发，内存占用仅28MB，查询延迟低至12ms，完美适配树莓派等资源受限设备。项目已应用于机器人记忆、AR眼镜和机械臂等场景，解决多模态数据存储难题。

数据存储

数据结构

SQLite

GitHub

Redis

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