采购 图数据库

采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息的数据库系统，旨在支持采购流程的优化、供应链管理的改进以及数据驱动的决策制定。以下是采购数据仓库的关键组成部分和实施步骤：1.明确需求定义数据类型和来源：确定需要记录的采购信息，包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适的软件关系型数据库：适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库：适用于半结构化数据的存储和管理。数据ERP系统、库存管理系统、供应商系统进行集成，实现数据的共享和同步。8.系统维护数据库维护计划：制定数据库维护计划，确保系统的长期稳定运行。系统监控策略：设置系统监控策略，及时发现和处理系统故障。故障处理流程：制定故障处理流程，确保快速恢复系统正常运行。9.项目团队管理组建专业团队：组建包括项目经理、数据库管理员、数据工程师、数据分析师等在内的专业项目团队。项目管理工具：使用研发项目管理系统和通用可恢复性。数据加密策略：对敏感数据进行加密处理，确保数据的安全性。访问控制策略：设置访问控制策略，限制数据访问权限。5.数据集成系统集成：将ERP系统、库存管理系统、供应商系统的数据导入采购数据

采购时序数据库时，可以参考以下流程和要点：采购前的需求分析与市场调研明确业务需求：确定需要时序数据库支持的具体业务场景，如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等，明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研：了解市场上主流的时序数据库产品，对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标：适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订：在确定中标供应商后，双方应签订详细的采购合同，明确双方的权利和义务，包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收：供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务，及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持：考虑与供应商建立长期合作关系，以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务，确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购：当只能从特定供应商处采购，或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求，需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商：适用于技术复杂或性质特殊的项目，不能确定详细规格或具体要求的

采购时序数据库时，可以参考以下流程和要点：采购前的需求分析与市场调研明确业务需求：确定需要时序数据库支持的具体业务场景，如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等，明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研：了解市场上主流的时序数据库产品，对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标：适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订：在确定中标供应商后，双方应签订详细的采购合同，明确双方的权利和义务，包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收：供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务，及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持：考虑与供应商建立长期合作关系，以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务，确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购：当只能从特定供应商处采购，或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求，需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商：适用于技术复杂或性质特殊的项目，不能确定详细规格或具体要求的

采购时序数据库时，可以参考以下流程和要点：采购前的需求分析与市场调研明确业务需求：确定需要时序数据库支持的具体业务场景，如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等，明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研：了解市场上主流的时序数据库产品，对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标：适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订：在确定中标供应商后，双方应签订详细的采购合同，明确双方的权利和义务，包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收：供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务，及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持：考虑与供应商建立长期合作关系，以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务，确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购：当只能从特定供应商处采购，或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求，需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商：适用于技术复杂或性质特殊的项目，不能确定详细规格或具体要求的

采购时序数据库时，可以参考以下流程和要点：采购前的需求分析与市场调研明确业务需求：确定需要时序数据库支持的具体业务场景，如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等，明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研：了解市场上主流的时序数据库产品，对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标：适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订：在确定中标供应商后，双方应签订详细的采购合同，明确双方的权利和义务，包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收：供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务，及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持：考虑与供应商建立长期合作关系，以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务，确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购：当只能从特定供应商处采购，或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求，需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商：适用于技术复杂或性质特殊的项目，不能确定详细规格或具体要求的

采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息的数据库系统，旨在支持采购流程的优化、供应链管理的改进以及数据驱动的决策制定。以下是采购数据仓库的关键组成部分和实施步骤：1.明确需求定义数据类型和来源：确定需要记录的采购信息，包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适的软件关系型数据库：适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库：适用于半结构化数据的存储和管理。数据ERP系统、库存管理系统、供应商系统进行集成，实现数据的共享和同步。8.系统维护数据库维护计划：制定数据库维护计划，确保系统的长期稳定运行。系统监控策略：设置系统监控策略，及时发现和处理系统故障。故障处理流程：制定故障处理流程，确保快速恢复系统正常运行。9.项目团队管理组建专业团队：组建包括项目经理、数据库管理员、数据工程师、数据分析师等在内的专业项目团队。项目管理工具：使用研发项目管理系统和通用可恢复性。数据加密策略：对敏感数据进行加密处理，确保数据的安全性。访问控制策略：设置访问控制策略，限制数据访问权限。5.数据集成系统集成：将ERP系统、库存管理系统、供应商系统的数据导入采购数据

采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息的数据库系统，旨在支持采购流程的优化、供应链管理的改进以及数据驱动的决策制定。以下是采购数据仓库的关键组成部分和实施步骤：1.明确需求定义数据类型和来源：确定需要记录的采购信息，包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适的软件关系型数据库：适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库：适用于半结构化数据的存储和管理。数据ERP系统、库存管理系统、供应商系统进行集成，实现数据的共享和同步。8.系统维护数据库维护计划：制定数据库维护计划，确保系统的长期稳定运行。系统监控策略：设置系统监控策略，及时发现和处理系统故障。故障处理流程：制定故障处理流程，确保快速恢复系统正常运行。9.项目团队管理组建专业团队：组建包括项目经理、数据库管理员、数据工程师、数据分析师等在内的专业项目团队。项目管理工具：使用研发项目管理系统和通用可恢复性。数据加密策略：对敏感数据进行加密处理，确保数据的安全性。访问控制策略：设置访问控制策略，限制数据访问权限。5.数据集成系统集成：将ERP系统、库存管理系统、供应商系统的数据导入采购数据

采购时序数据库时，可以参考以下流程和要点：采购前的需求分析与市场调研明确业务需求：确定需要时序数据库支持的具体业务场景，如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等，明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研：了解市场上主流的时序数据库产品，对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标：适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订：在确定中标供应商后，双方应签订详细的采购合同，明确双方的权利和义务，包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收：供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务，及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持：考虑与供应商建立长期合作关系，以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务，确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购：当只能从特定供应商处采购，或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求，需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商：适用于技术复杂或性质特殊的项目，不能确定详细规格或具体要求的

采购时序数据库时，可以参考以下流程和要点：采购前的需求分析与市场调研明确业务需求：确定需要时序数据库支持的具体业务场景，如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等，明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研：了解市场上主流的时序数据库产品，对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标：适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订：在确定中标供应商后，双方应签订详细的采购合同，明确双方的权利和义务，包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收：供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务，及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持：考虑与供应商建立长期合作关系，以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务，确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购：当只能从特定供应商处采购，或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求，需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商：适用于技术复杂或性质特殊的项目，不能确定详细规格或具体要求的

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•...

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

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...

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":...

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。...

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。

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

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"}...