采购 数据集市

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仓库，进行数据的同步和融合。6.数据查询和分析SQL查询工具：使用SQL查询工具进行数据查询和分析。数据分析工具：使用数据分析工具生成数据报表和数据可视化报表。7.系统集成与ERP系统集成：将采购数据仓库与项目协作软件进行项目管理。采购数据仓库的优势提高效率：通过准确和一致的数据，减少错误和重复工作，提高采购流程的效率。增强透明度：实时共享数据，确保供应链各环节的透明度，提高协同效率。优化决策：基于

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仓库，进行数据的同步和融合。6.数据查询和分析SQL查询工具：使用SQL查询工具进行数据查询和分析。数据分析工具：使用数据分析工具生成数据报表和数据可视化报表。7.系统集成与ERP系统集成：将采购数据仓库与项目协作软件进行项目管理。采购数据仓库的优势提高效率：通过准确和一致的数据，减少错误和重复工作，提高采购流程的效率。增强透明度：实时共享数据，确保供应链各环节的透明度，提高协同效率。优化决策：基于

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仓库，进行数据的同步和融合。6.数据查询和分析SQL查询工具：使用SQL查询工具进行数据查询和分析。数据分析工具：使用数据分析工具生成数据报表和数据可视化报表。7.系统集成与ERP系统集成：将采购数据仓库与项目协作软件进行项目管理。采购数据仓库的优势提高效率：通过准确和一致的数据，减少错误和重复工作，提高采购流程的效率。增强透明度：实时共享数据，确保供应链各环节的透明度，提高协同效率。优化决策：基于

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仓库，进行数据的同步和融合。6.数据查询和分析SQL查询工具：使用SQL查询工具进行数据查询和分析。数据分析工具：使用数据分析工具生成数据报表和数据可视化报表。7.系统集成与ERP系统集成：将采购数据仓库与项目协作软件进行项目管理。采购数据仓库的优势提高效率：通过准确和一致的数据，减少错误和重复工作，提高采购流程的效率。增强透明度：实时共享数据，确保供应链各环节的透明度，提高协同效率。优化决策：基于

采购数据管理平台：企业数字化转型的利器在数字经济时代，数据已成为企业重要的战略资产。采购作为企业运营的核心环节，每天产生海量的交易数据、供应商数据和市场数据。这些数据中蕴含着巨大的商业价值，但传统的人工管理模式已无法满足企业对采购数据的处理需求。采购数据管理平台应运而生，成为企业数字化转型的重要工具。一、采购数据管理平台的核心价值采购数据管理平台通过数字化手段，实现采购全流程的数据采集、存储、分析和应用。平台能够实时记录采购需求、招标过程、合同签订、订单执行、物流配送等各环节的数据，形成完整的采购数据链。在数据整合方面，平台打破信息孤岛，将分散在各部门的采购数据进行统一管理。通过建立标准化的数据格式和接口，实现与ERP、财务系统等业务系统的无缝对接，确保数据的完整性和一致性。在数据应用方面，平台提供多维度的数据分析功能。企业可以实时监控采购成本、供应商绩效、市场趋势等关键指标，为采购决策提供数据支持。例如，通过分析历史采购数据，可以预测未来需求，优化采购计划。二、采购数据管理平台的技术架构平台采用分布式架构设计，支持海量数据的存储和处理。通过云计算技术，实现资源的弹性扩展，满足企业

采购数据管理平台：企业数字化转型的利器在数字经济时代，数据已成为企业重要的战略资产。采购作为企业运营的核心环节，每天产生海量的交易数据、供应商数据和市场数据。这些数据中蕴含着巨大的商业价值，但传统的人工管理模式已无法满足企业对采购数据的处理需求。采购数据管理平台应运而生，成为企业数字化转型的重要工具。一、采购数据管理平台的核心价值采购数据管理平台通过数字化手段，实现采购全流程的数据采集、存储、分析和应用。平台能够实时记录采购需求、招标过程、合同签订、订单执行、物流配送等各环节的数据，形成完整的采购数据链。在数据整合方面，平台打破信息孤岛，将分散在各部门的采购数据进行统一管理。通过建立标准化的数据格式和接口，实现与ERP、财务系统等业务系统的无缝对接，确保数据的完整性和一致性。在数据应用方面，平台提供多维度的数据分析功能。企业可以实时监控采购成本、供应商绩效、市场趋势等关键指标，为采购决策提供数据支持。例如，通过分析历史采购数据，可以预测未来需求，优化采购计划。二、采购数据管理平台的技术架构平台采用分布式架构设计，支持海量数据的存储和处理。通过云计算技术，实现资源的弹性扩展，满足企业

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什么是数据集市？数据集市旨在满足单个数据团队或业务线的特定需求。与数据仓库相比，数据集市通常更小更集中，一般作为企业大型数据仓库的一个子集存在。数据集市通常用于分析、商业智能和报告。数据集市是中央数据仓库和数据湖物理现实的第一步。数据集市的特点通常由企业数据团队建立和管理，但也可由业务部门的中小型企业有机地建立和维护。业务组数据管理员负责维护数据集市，终端用户只有只读访问权限--他们可以查询和。围绕特定业务线或使用案例的独特需求而设计。用户通常使用SQL命令查询数据。数据集市的优势单一真实来源：数据集市可作为特定业务线的单一真实来源，因此每个人都能根据相同的事实和数据开展工作。简便性：查找数据的业务用户可以访问精心策划的数据集市，轻松访问他们所关心的数据，而不必涉猎整个数据仓库并将表格连接起来才能获得所需的数据。星环数据集市解决方案数据集市是专门为特定部门/业务/项目设计和构建的数据仓库的一个子部分。由于每个数据集市仅用于特定部门，因此通过数据集市性能负载在部门内部得到了很好的管理，不会影响其他集市的分析工作。星环数据集市解决方案为客户构建稳定高效的数据集市平台，广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域。

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

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"}...

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

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

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•...

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...

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。...

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：