国内图数据库技术

分布式数据库
Transwarp StellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式数据库,提供高性能的存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的分析算法和深度算法;支持标准查询语言并兼容 openCypher,并具备2D/3D展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。

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国内数据库排名数据库作为专门处理高度关联数据数据库类型,近年来在国内市场发展迅速。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用场景的爆发式增长,数据库技术得到了前所未有的关注。本文将客观分析国内数据库的发展现状,并探讨评估数据库的几个关键维度。国内数据库发展概况中国图数据库市场起步相对较晚,但发展势头强劲。从技术路线来看,国内数据库产品主要分为原生数据库和基于其他数据库改造的数据库能力都会影响开发效率。此外,运维复杂度、监控工具和社区支持也是实际部署时需要权衡的因素。技术发展趋势国内数据库技术正在向几个方向演进。首先是云原生化,越来越多的产品开始提供云服务版本,支持弹性伸缩和需要专门的培训。同时,产品的成熟度和社区活跃度也会影响长期维护成本。建议企业在做出决策前进行充分的性能测试和概念验证。总结国内数据库市场正处于快速发展期,各种技术路线和产品不断涌现。未来几年,随着两大类。原生数据库专为数据模型设计,在处理复杂关联查询时性能优势明显;而改造型数据库则通常是在关系型或文档型数据库基础上添加处理功能。从应用领域来看,国内数据库已经在金融反欺诈、社交网络分析
国内数据库排名数据库作为专门处理高度关联数据数据库类型,近年来在国内市场发展迅速。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用场景的爆发式增长,数据库技术得到了前所未有的关注。国内数据库发展概况中国图数据库市场起步相对较晚,但发展势头强劲。从技术路线来看,国内数据库产品主要分为原生数据库和基于其他数据库改造的数据库两大类。原生数据库专为数据模型设计,在处理复杂关联查询时性能优势明显需要权衡的因素。技术发展趋势国内数据库技术正在向几个方向演进。首先是云原生化,越来越多的产品开始提供云服务版本,支持弹性伸缩和按需付费。其次是多模数据库的兴起,数据库与其他数据模型的融合成为趋势;而改造型数据库则通常是在关系型或文档型数据库基础上添加处理功能。从应用领域来看,国内数据库已经在金融反欺诈、社交网络分析、物联网设备管理、企业知识图谱等多个场景落地。特别是在金融行业,数据库能够有效识别复杂的欺诈网络,成为风险控制的重要工具。在电商领域,数据库也被广泛应用于推荐系统和用户行为分析。数据库评估维度评估数据库的性能和适用性,需要从多个角度进行考量。查询性能是较直接的指标
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数据库技术
数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模数据数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为结构,并且使用图论算法来处理和分析数据。与传统技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等权威机构认可,在大数据产业峰会上,中国信通院重磅发布了2022大数据十大关键词,星环科技作为计算平台国内代表厂商入选信通院“计算平台”关键词图谱。此前也通过了中国信通院数据库计算平台基础能力两项关系型数据库相比,数据库具有以下独有的优势:高效处理复杂关系:数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性,而关系型数据库则需要多表关联,从而开销比较大。更加贴合业务需求:数据库建立的业务模型更能够贴合实际业务需求,更好的反映业务中的关系复杂性,同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展:作为新型数据库数据库基于跨平台开源软件,并且基于标准语言,可以并行处理,易于拓展。更好的查询性能:
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8 性能分析
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。...
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5.3 写入类操作
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...
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:
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5.7 查询类操作
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"}...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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5.18 全文检索
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。
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5.10 任务相关
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":...
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10 Hippo 运维
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•...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...