Um dos principais tópicos discutidos é a clusterização em Azure SQL Database, que pode ser feita usando vetores mesmo sem suporte nativo. Davide destaca a importância do pensamento lateral para desenvolvedores, incentivando-os a criar soluções criativas mesmo antes de uma funcionalidade estar disponível no produto.
Davide compartilha um artigo que escreveu sobre como armazenar e trabalhar com vetores em Azure SQL Database. Ele explica que vetores podem ser armazenados separando cada dimensão de cada vetor em sua própria linha e usando um índice de armazenamento de coluna. Além disso, Davide demonstra como acelerar buscas e operações em vetores using SQL.
A clusterização K-means é apresentada como uma técnica eficaz para agrupar vetores semelhantes juntos, permitindo buscas mais rápidas e eficientes. Em vez de buscar toda a base de dados, a(clusterização K-means permite agrupar autores, por exemplo, com base em seus estilos de escrita, tornando as buscas mais rápidas e eficientes.
Para implementar essa técnica, Davide sugere uso de um nó de computação para executar o cálculo e armazenar os resultados em um banco de dados como um índice. Isso permite buscas rápidas sem sobrecarregar o banco de dados de produção.
Além disso, Davide compartilha um repositório chamado Azure SQL DB Vector K-means, que fornece um exemplo de como implementar essa técnica usando um contêiner de desenvolvimento. O repositório inclui um banco de dados de exemplo e código de exemplo para começar.
No final do vídeo, Davide conclui que essa abordagem pode ser usada com outros métodos de clusterização e que o sistema é flexível para explorar diferentes técnicas.