图数据库产品选型

图数据库选型是一个复杂的过程。通过明确需求、评估候选数据库、实际测试与验证以及选择合适的图数据库产品等步骤，可以为您的项目选择最合适的图数据库。一、明确需求首先，您需要明确项目的具体需求，包括‌：使用监控工具对数据库的运行状态进行实时监控，并分析测试结果，确保数据库能够满足您的性能需求。四、选择合适的图数据库产品基于以上步骤的评估与测试，您可以选择合适的图数据库产品。五、持续优化与维护在选择并数据类型、数据量、查询类型、并发用户数等。这些因素将直接影响图数据库的选择。‌数据类型‌：确定您需要存储的数据是结构化、半结构化还是非结构化数据，以及数据之间的关联关系是否复杂。‌数据量‌：预估项目现在和未来的数据量和生成速度，以确定数据库的存储和处理需求。‌查询类型‌：了解您的查询需求，如是否需要多跳查询、实时查询等。图数据库在关联关系的分析中有天然的优势，适合处理复杂的关系查询。‌并发用户数‌：确定数据库必须支持的最大用户数或连接数，并了解需求在高峰和低峰时期的波动。二、评估候选数据库在明确需求后，您可以开始评估候选的图数据库。以下是一些关键的评估指标：‌技术路线‌：了解图数据库的技术路线，如数据

图数据库选型是一个复杂的过程。通过明确需求、评估候选数据库、实际测试与验证以及选择合适的图数据库产品等步骤，可以为您的项目选择最合适的图数据库。一、明确需求首先，您需要明确项目的具体需求，包括‌：使用监控工具对数据库的运行状态进行实时监控，并分析测试结果，确保数据库能够满足您的性能需求。四、选择合适的图数据库产品基于以上步骤的评估与测试，您可以选择合适的图数据库产品。五、持续优化与维护在选择并数据类型、数据量、查询类型、并发用户数等。这些因素将直接影响图数据库的选择。‌数据类型‌：确定您需要存储的数据是结构化、半结构化还是非结构化数据，以及数据之间的关联关系是否复杂。‌数据量‌：预估项目现在和未来的数据量和生成速度，以确定数据库的存储和处理需求。‌查询类型‌：了解您的查询需求，如是否需要多跳查询、实时查询等。图数据库在关联关系的分析中有天然的优势，适合处理复杂的关系查询。‌并发用户数‌：确定数据库必须支持的最大用户数或连接数，并了解需求在高峰和低峰时期的波动。二、评估候选数据库在明确需求后，您可以开始评估候选的图数据库。以下是一些关键的评估指标：‌技术路线‌：了解图数据库的技术路线，如数据

图数据库选型是一个复杂的过程。通过明确需求、评估候选数据库、实际测试与验证以及选择合适的图数据库产品等步骤，可以为您的项目选择最合适的图数据库。一、明确需求首先，您需要明确项目的具体需求，包括‌：使用监控工具对数据库的运行状态进行实时监控，并分析测试结果，确保数据库能够满足您的性能需求。四、选择合适的图数据库产品基于以上步骤的评估与测试，您可以选择合适的图数据库产品。五、持续优化与维护在选择并数据类型、数据量、查询类型、并发用户数等。这些因素将直接影响图数据库的选择。‌数据类型‌：确定您需要存储的数据是结构化、半结构化还是非结构化数据，以及数据之间的关联关系是否复杂。‌数据量‌：预估项目现在和未来的数据量和生成速度，以确定数据库的存储和处理需求。‌查询类型‌：了解您的查询需求，如是否需要多跳查询、实时查询等。图数据库在关联关系的分析中有天然的优势，适合处理复杂的关系查询。‌并发用户数‌：确定数据库必须支持的最大用户数或连接数，并了解需求在高峰和低峰时期的波动。二、评估候选数据库在明确需求后，您可以开始评估候选的图数据库。以下是一些关键的评估指标：‌技术路线‌：了解图数据库的技术路线，如数据

图数据库选型时需要考虑以下因素：1.数据模型：图数据库主要适用于处理节点和边之间复杂的关系，需要考虑数据是否具有图结构，图结构的复杂程度等，根据数据的特点选择合适的图数据库。2.性能和扩展性：对于。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。凭借优异的产品大规模、高并发、复杂的数据处理需求，需要考虑数据库的性能和扩展性。例如，需要支持多个数据中心的部署，需要支持分布式的数据处理等。3.开发和部署成本：选择图数据库时需要考虑开发和部署成本。对于简单的数据处理需求可以选择开发成本较低的图数据库，对于大规模和高性能的需求则需要考虑成本和性能之间的平衡。4.社区支持和生态系统：选择图数据库时需要考虑是否有活跃的社区支持和完善的生态系统，例如可用的工具、开发框架和文档等。选择有活跃社区支持和完善生态系统的图数据库，可以有效降低开发和运维的成本。5.安全性和可靠性：数据安全和可靠性一直是企业关注的焦点。选择图数据库时需要考虑数据安全和可靠性的特点，并根据

图数据库选型时需要考虑以下因素：1.数据模型：图数据库主要适用于处理节点和边之间复杂的关系，需要考虑数据是否具有图结构，图结构的复杂程度等，根据数据的特点选择合适的图数据库。2.性能和扩展性：对于。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。凭借优异的产品大规模、高并发、复杂的数据处理需求，需要考虑数据库的性能和扩展性。例如，需要支持多个数据中心的部署，需要支持分布式的数据处理等。3.开发和部署成本：选择图数据库时需要考虑开发和部署成本。对于简单的数据处理需求可以选择开发成本较低的图数据库，对于大规模和高性能的需求则需要考虑成本和性能之间的平衡。4.社区支持和生态系统：选择图数据库时需要考虑是否有活跃的社区支持和完善的生态系统，例如可用的工具、开发框架和文档等。选择有活跃社区支持和完善生态系统的图数据库，可以有效降低开发和运维的成本。5.安全性和可靠性：数据安全和可靠性一直是企业关注的焦点。选择图数据库时需要考虑数据安全和可靠性的特点，并根据

图数据库选型时需要考虑以下因素：1.数据模型：图数据库主要适用于处理节点和边之间复杂的关系，需要考虑数据是否具有图结构，图结构的复杂程度等，根据数据的特点选择合适的图数据库。2.性能和扩展性：对于。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。凭借优异的产品大规模、高并发、复杂的数据处理需求，需要考虑数据库的性能和扩展性。例如，需要支持多个数据中心的部署，需要支持分布式的数据处理等。3.开发和部署成本：选择图数据库时需要考虑开发和部署成本。对于简单的数据处理需求可以选择开发成本较低的图数据库，对于大规模和高性能的需求则需要考虑成本和性能之间的平衡。4.社区支持和生态系统：选择图数据库时需要考虑是否有活跃的社区支持和完善的生态系统，例如可用的工具、开发框架和文档等。选择有活跃社区支持和完善生态系统的图数据库，可以有效降低开发和运维的成本。5.安全性和可靠性：数据安全和可靠性一直是企业关注的焦点。选择图数据库时需要考虑数据安全和可靠性的特点，并根据

图数据库选型比较随着数据互联复杂度的提高，传统关系型数据库在处理多对多关系和深度关联查询时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种专门为处理高度连接数据而设计的数据库类型，近年来在社交网络、推荐系统、知识图谱等领域获得了广泛应用。本文将从技术特性、适用场景和选型考量等角度，对图数据库进行科普性比较。图数据库的核心特点图数据库与传统数据库显著的区别在于其数据模型。图数据库以"节点"和"边"作为基本推理功能。这类应用通常需要图数据库与语义技术栈良好集成。选型关键因素实际选型时需要综合评估多个维度。性能方面，应关注查询延迟、吞吐量和数据规模上限；功能完备性则包括支持的图模型、查询语言丰富度、是否选项则更灵活且无授权费用。总结图数据库选型没有放之四海而皆准的答案，需根据具体应用场景和技术需求权衡取舍。建议从实际业务问题出发，明确性能要求、数据规模和查询模式，通过概念验证测试候选系统在真实负载下的存储单元，节点代表实体，边代表实体间关系，二者都可以携带属性。这种原生图存储方式使得图数据库在遍历复杂关系时具有天然优势，尤其擅长处理多跳查询。查询语言是图数据库的另一大特色。主流图数据库通常提供声明式图

图数据库选型比较随着数据互联复杂度的提高，传统关系型数据库在处理多对多关系和深度关联查询时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种专门为处理高度连接数据而设计的数据库类型，近年来在社交网络、推荐系统、知识图谱等领域获得了广泛应用。本文将从技术特性、适用场景和选型考量等角度，对图数据库进行科普性比较。图数据库的核心特点图数据库与传统数据库显著的区别在于其数据模型。图数据库以"节点"和"边"作为基本推理功能。这类应用通常需要图数据库与语义技术栈良好集成。选型关键因素实际选型时需要综合评估多个维度。性能方面，应关注查询延迟、吞吐量和数据规模上限；功能完备性则包括支持的图模型、查询语言丰富度、是否选项则更灵活且无授权费用。总结图数据库选型没有放之四海而皆准的答案，需根据具体应用场景和技术需求权衡取舍。建议从实际业务问题出发，明确性能要求、数据规模和查询模式，通过概念验证测试候选系统在真实负载下的存储单元，节点代表实体，边代表实体间关系，二者都可以携带属性。这种原生图存储方式使得图数据库在遍历复杂关系时具有天然优势，尤其擅长处理多跳查询。查询语言是图数据库的另一大特色。主流图数据库通常提供声明式图

图数据库选型比较随着数据互联复杂度的提高，传统关系型数据库在处理多对多关系和深度关联查询时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种专门为处理高度连接数据而设计的数据库类型，近年来在社交网络、推荐系统、知识图谱等领域获得了广泛应用。本文将从技术特性、适用场景和选型考量等角度，对图数据库进行科普性比较。图数据库的核心特点图数据库与传统数据库显著的区别在于其数据模型。图数据库以"节点"和"边"作为基本推理功能。这类应用通常需要图数据库与语义技术栈良好集成。选型关键因素实际选型时需要综合评估多个维度。性能方面，应关注查询延迟、吞吐量和数据规模上限；功能完备性则包括支持的图模型、查询语言丰富度、是否选项则更灵活且无授权费用。总结图数据库选型没有放之四海而皆准的答案，需根据具体应用场景和技术需求权衡取舍。建议从实际业务问题出发，明确性能要求、数据规模和查询模式，通过概念验证测试候选系统在真实负载下的存储单元，节点代表实体，边代表实体间关系，二者都可以携带属性。这种原生图存储方式使得图数据库在遍历复杂关系时具有天然优势，尤其擅长处理多跳查询。查询语言是图数据库的另一大特色。主流图数据库通常提供声明式图

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":...

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...

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。

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"}...

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...

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。...

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：

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