高可用数据治理方案

数据治理技术方案是一套系统化的方法和工具，用于确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。以下是一些关键组成部分和实践：数据治理平台：数据治理平台提供核心功能，如数据资产管理、数据标准管理、数据质量。数据标准管理：数据标准管理涉及字段标准、码值标准和字典管理，以统一业务源数据和中台数据的标准。数据安全：数据安全措施包括数据脱敏、安全分级和监控，以保护数据免受未授权访问和泄露。数据治理框架：包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。技术实施方法：技术实施包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。自动化数据治理：自动化工具可以提升数据治理的效率，包括数据清洗、监控和安全管理。数据融合技术：数据融合技术涉及将来自不同来源和格式的数据进行整合，以创建一个更全面、更准确、更有洞察力的数据集。最佳实践：建立统一的数据治理框架、制定清晰的数据治理策略、加强数据文化建设、采用自动化工具提升效率和持续优化与改进。监控、数据安全和数据建模中心。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用的有效性和效率。数据质量管理：数据质量管理包括监控、规则阻断和告警，以确保数据质量并及时修复问题

数据治理技术方案是一套系统化的方法和工具，用于确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。以下是一些关键组成部分和实践：数据治理平台：数据治理平台提供核心功能，如数据资产管理、数据标准管理、数据质量。数据标准管理：数据标准管理涉及字段标准、码值标准和字典管理，以统一业务源数据和中台数据的标准。数据安全：数据安全措施包括数据脱敏、安全分级和监控，以保护数据免受未授权访问和泄露。数据治理框架：包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。技术实施方法：技术实施包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。自动化数据治理：自动化工具可以提升数据治理的效率，包括数据清洗、监控和安全管理。数据融合技术：数据融合技术涉及将来自不同来源和格式的数据进行整合，以创建一个更全面、更准确、更有洞察力的数据集。最佳实践：建立统一的数据治理框架、制定清晰的数据治理策略、加强数据文化建设、采用自动化工具提升效率和持续优化与改进。监控、数据安全和数据建模中心。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用的有效性和效率。数据质量管理：数据质量管理包括监控、规则阻断和告警，以确保数据质量并及时修复问题

数据治理技术方案是一套系统化的方法和工具，用于确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。以下是一些关键组成部分和实践：数据治理平台：数据治理平台提供核心功能，如数据资产管理、数据标准管理、数据质量。数据标准管理：数据标准管理涉及字段标准、码值标准和字典管理，以统一业务源数据和中台数据的标准。数据安全：数据安全措施包括数据脱敏、安全分级和监控，以保护数据免受未授权访问和泄露。数据治理框架：包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。技术实施方法：技术实施包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。自动化数据治理：自动化工具可以提升数据治理的效率，包括数据清洗、监控和安全管理。数据融合技术：数据融合技术涉及将来自不同来源和格式的数据进行整合，以创建一个更全面、更准确、更有洞察力的数据集。最佳实践：建立统一的数据治理框架、制定清晰的数据治理策略、加强数据文化建设、采用自动化工具提升效率和持续优化与改进。监控、数据安全和数据建模中心。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用的有效性和效率。数据质量管理：数据质量管理包括监控、规则阻断和告警，以确保数据质量并及时修复问题

数据治理技术方案是一套系统化的方法和工具，用于确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。以下是一些关键组成部分和实践：数据治理平台：数据治理平台提供核心功能，如数据资产管理、数据标准管理、数据质量。数据标准管理：数据标准管理涉及字段标准、码值标准和字典管理，以统一业务源数据和中台数据的标准。数据安全：数据安全措施包括数据脱敏、安全分级和监控，以保护数据免受未授权访问和泄露。数据治理框架：包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。技术实施方法：技术实施包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。自动化数据治理：自动化工具可以提升数据治理的效率，包括数据清洗、监控和安全管理。数据融合技术：数据融合技术涉及将来自不同来源和格式的数据进行整合，以创建一个更全面、更准确、更有洞察力的数据集。最佳实践：建立统一的数据治理框架、制定清晰的数据治理策略、加强数据文化建设、采用自动化工具提升效率和持续优化与改进。监控、数据安全和数据建模中心。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用的有效性和效率。数据质量管理：数据质量管理包括监控、规则阻断和告警，以确保数据质量并及时修复问题

分布式数据库的高可用性是指在系统出现故障时，能够保证服务的连续性和数据的完整性。以下是实现分布式数据库高可用性的几种关键机制：1.数据复制与冗余多节点复制：通过将数据在多个节点上进行复制，当某个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务。这种机制不仅提高了系统的可用性，还增强了读取操作的性能。冗余备份：在不同的地理位置或数据中心备份数据，防止因自然灾害或硬件故障导致的数据丢失。2.故障转移机制自动：定期对数据进行备份，并在必要时快速恢复，确保数据的完整性和可用性。5.监控与自动化实时监控：对数据库的性能指标和健康状态进行实时监控，及时发现和处理潜在的故障。自动化恢复：使用自动化脚本和工具进行故障检测和恢复，减少人工干预，提高系统的自愈能力。故障转移：当检测到某个节点故障时，系统会自动将该节点的任务和数据迁移到其他正常节点上。这种机制能够快速恢复服务，减少系统的停机时间。一致性协议：在分布式系统中，一致性协议用于在节点故障时重新选举leader，确保系统的正常运行。3.负载均衡请求分发：通过负载均衡器将客户端请求均匀地分配到多个数据库节点上，避免单个节点过载。这不仅提高了系统的整体性能，还增强了系统的容错能力。动态调整：根据节点的负载

分布式数据库的高可用性是指在系统出现故障时，能够保证服务的连续性和数据的完整性。以下是实现分布式数据库高可用性的几种关键机制：1.数据复制与冗余多节点复制：通过将数据在多个节点上进行复制，当某个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务。这种机制不仅提高了系统的可用性，还增强了读取操作的性能。冗余备份：在不同的地理位置或数据中心备份数据，防止因自然灾害或硬件故障导致的数据丢失。2.故障转移机制自动：定期对数据进行备份，并在必要时快速恢复，确保数据的完整性和可用性。5.监控与自动化实时监控：对数据库的性能指标和健康状态进行实时监控，及时发现和处理潜在的故障。自动化恢复：使用自动化脚本和工具进行故障检测和恢复，减少人工干预，提高系统的自愈能力。故障转移：当检测到某个节点故障时，系统会自动将该节点的任务和数据迁移到其他正常节点上。这种机制能够快速恢复服务，减少系统的停机时间。一致性协议：在分布式系统中，一致性协议用于在节点故障时重新选举leader，确保系统的正常运行。3.负载均衡请求分发：通过负载均衡器将客户端请求均匀地分配到多个数据库节点上，避免单个节点过载。这不仅提高了系统的整体性能，还增强了系统的容错能力。动态调整：根据节点的负载

分布式数据库的高可用性是指在系统出现故障时，能够保证服务的连续性和数据的完整性。以下是实现分布式数据库高可用性的几种关键机制：1.数据复制与冗余多节点复制：通过将数据在多个节点上进行复制，当某个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务。这种机制不仅提高了系统的可用性，还增强了读取操作的性能。冗余备份：在不同的地理位置或数据中心备份数据，防止因自然灾害或硬件故障导致的数据丢失。2.故障转移机制自动：定期对数据进行备份，并在必要时快速恢复，确保数据的完整性和可用性。5.监控与自动化实时监控：对数据库的性能指标和健康状态进行实时监控，及时发现和处理潜在的故障。自动化恢复：使用自动化脚本和工具进行故障检测和恢复，减少人工干预，提高系统的自愈能力。故障转移：当检测到某个节点故障时，系统会自动将该节点的任务和数据迁移到其他正常节点上。这种机制能够快速恢复服务，减少系统的停机时间。一致性协议：在分布式系统中，一致性协议用于在节点故障时重新选举leader，确保系统的正常运行。3.负载均衡请求分发：通过负载均衡器将客户端请求均匀地分配到多个数据库节点上，避免单个节点过载。这不仅提高了系统的整体性能，还增强了系统的容错能力。动态调整：根据节点的负载

分布式数据库的高可用性是指在系统出现故障时，能够保证服务的连续性和数据的完整性。以下是实现分布式数据库高可用性的几种关键机制：1.数据复制与冗余多节点复制：通过将数据在多个节点上进行复制，当某个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务。这种机制不仅提高了系统的可用性，还增强了读取操作的性能。冗余备份：在不同的地理位置或数据中心备份数据，防止因自然灾害或硬件故障导致的数据丢失。2.故障转移机制自动：定期对数据进行备份，并在必要时快速恢复，确保数据的完整性和可用性。5.监控与自动化实时监控：对数据库的性能指标和健康状态进行实时监控，及时发现和处理潜在的故障。自动化恢复：使用自动化脚本和工具进行故障检测和恢复，减少人工干预，提高系统的自愈能力。故障转移：当检测到某个节点故障时，系统会自动将该节点的任务和数据迁移到其他正常节点上。这种机制能够快速恢复服务，减少系统的停机时间。一致性协议：在分布式系统中，一致性协议用于在节点故障时重新选举leader，确保系统的正常运行。3.负载均衡请求分发：通过负载均衡器将客户端请求均匀地分配到多个数据库节点上，避免单个节点过载。这不仅提高了系统的整体性能，还增强了系统的容错能力。动态调整：根据节点的负载

本章节介绍硬件高可用性的内容，包括硬盘、网络和服务器本身，本文介绍硬件高可用的部署建议，降低硬件故障对系统稳定性和可用性的影响。硬盘通过监测硬盘的SMART信息，可及时发现硬盘故障预警，例如磁盘故障、读写错误等，以便及早采取措施，如替换故障硬盘并恢复数据，避免数据丢失和服务中断。网络网络是分布式系统中至关重要的一环，可在服务器上配置多个网卡来提供冗余网络连接。当一个网络路径发生故障时，系统可以路聚合技术（例如LACP）将多个物理链路捆绑成一个逻辑链路，提供更高的带宽和冗余。服务器在服务器本身的高可靠性设计中，一种常见的措施是使用冗余的服务器组成集群，即部署另一个ArgoDB集群作为备用集群

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...