统一引擎场景

CityDrive Intelligence 会保存每一次行车记录：把整段视频拆成帧,并为每个 video_id 写入结构化元数据、JSON 清单、行为标签、向量特征以及 GPS 轨迹。下面这一组指南展示 Databend 如何把这些需求都跑在同一个数仓里,既不需要复制数据,也不用额外搭建搜索或向量集群。

指南	内容摘要
SQL 分析	构建基础表,示范过滤、连接、窗口与聚合索引
JSON 与搜索	加载 frame_metadata_catalog,运行 Elasticsearch QUERY(),关联位图标签
向量搜索	保留向量特征,用余弦距离做语义相似度检索,并联动风险指标
地理分析	运用 GEOMETRY、距离/多边形过滤以及信号灯关联
湖仓 ETL	一次暂存,COPY INTO 共享表,并可选配 Streams/Tasks

按顺序体验,即可看到同一批 CityDrive 标识符如何贯穿经典 SQL、全文检索、向量、地理和 ETL,全程由 Databend 的单一执行引擎托管。