图数据库要花多少钱

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。

图数据库要花多少钱 更多内容

数据库厂商有多少数据库作为数据库领域的一个重要分支,近年来随着复杂关系数据处理需求的增长而蓬勃发展。这种专门用于存储和查询关系数据数据库类型,已经吸引了众多厂商加入这一赛道,形成了一个多元化的市场格局。数据库厂商可以大致分为几个类别。一类是专门从事数据库技术研发的初创公司,这类厂商通常专注于数据库核心技术的创新,产品功能较为专一。第二类是从其他技术领域扩展而来的科技企业,他们往往将数据库作为其产品线的一部分。第三类是老牌数据库厂商,看到市场趋势后增加了数据库产品。此外,还有一些开源项目和学术机构衍生的商业化产品。从技术路线来看,不同厂商采取了不同的实现方式。有的采用原生存储架构,专门为数据设计存储引擎;有的则在现有数据库基础上添加处理层。查询语言方面,虽然大多数支持某种形式的查询语言,但具体语法和功能存在差异。性能优化策略也各不相同,有的专注于大规模分布式处理处理工具。这种专业化趋势使得市场上很难出现一家通吃的局面。从商业模式观察,数据库厂商的盈利方式多样。有的采用传统的软件授权模式,有的则提供云服务按需付费。开源策略也被广泛采用,不少厂商通过开源核心版本
数据库厂商有多少数据库作为数据库领域的一个重要分支,近年来随着复杂关系数据处理需求的增长而蓬勃发展。这种专门用于存储和查询关系数据数据库类型,已经吸引了众多厂商加入这一赛道,形成了一个多元化的市场格局。数据库厂商可以大致分为几个类别。一类是专门从事数据库技术研发的初创公司,这类厂商通常专注于数据库核心技术的创新,产品功能较为专一。第二类是从其他技术领域扩展而来的科技企业,他们往往将数据库作为其产品线的一部分。第三类是老牌数据库厂商,看到市场趋势后增加了数据库产品。此外,还有一些开源项目和学术机构衍生的商业化产品。从技术路线来看,不同厂商采取了不同的实现方式。有的采用原生存储架构,专门为数据设计存储引擎;有的则在现有数据库基础上添加处理层。查询语言方面,虽然大多数支持某种形式的查询语言,但具体语法和功能存在差异。性能优化策略也各不相同,有的专注于大规模分布式处理处理工具。这种专业化趋势使得市场上很难出现一家通吃的局面。从商业模式观察,数据库厂商的盈利方式多样。有的采用传统的软件授权模式,有的则提供云服务按需付费。开源策略也被广泛采用,不少厂商通过开源核心版本
数据库厂商有多少数据库作为数据库领域的一个重要分支,近年来随着复杂关系数据处理需求的增长而蓬勃发展。这种专门用于存储和查询关系数据数据库类型,已经吸引了众多厂商加入这一赛道,形成了一个多元化的市场格局。从全球范围来看,数据库厂商数量呈现快速增长趋势。根据多家科技市场研究机构的统计,目前活跃的数据库供应商已超过五十家,这个数字在过去五年间翻了一番。这些厂商分布在北美、欧洲、亚洲等多个地区,形成了一个全球性的竞争格局。数据库厂商可以大致分为几个类别。一类是专门从事数据库技术研发的初创公司,这类厂商通常专注于数据库核心技术的创新,产品功能较为专一。第二类是从其他技术领域扩展而来的科技企业,他们往往将数据库作为其产品线的一部分。第三类是老牌数据库厂商,看到市场趋势后增加了数据库产品。此外,还有一些开源项目和学术机构衍生的商业化产品。从技术路线来看,不同厂商采取了不同的实现方式。有的采用原生存储架构,专门为数据设计存储引擎;有的则在现有数据库基础上添加处理层。查询语言方面,虽然大多数支持某种形式的查询语言,但具体语法和功能存在差异。性能优化策略也各不相同,有的专注于
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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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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行业资讯
数据库介绍
数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统。它以节点(代表实体)和边(代表实体之间的关系)为核心数据模型,能够高效地表示和处理复杂的关系型数据数据库的特点包括:直观的数据模型:结构直观地反映了现实世界中的实体和关系,使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询:数据库支持快速的关联查询和遍历,能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析,查询性能通常优于传统的关系型数据库。灵活性和可扩展性:数据模型灵活,可以动态地添加或修改节点、边和属性,无需预先定义固定的表结构,能够适应不断变化的数据需求.同时,许多数据库支持分布式架构和水平扩展,能够处理大规模数据集。强大的关系分析能力:数据库内置多种算法,如最短路径、社区发现、聚类等,能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系,适用于推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域。支持ACID事务和数据一致性:确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性,保障数据的准确性和完整性。
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数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统。它以节点(代表实体)和边(代表实体之间的关系)为核心数据模型,能够高效地表示和处理复杂的关系型数据数据库的特点包括:直观的数据模型:结构直观地反映了现实世界中的实体和关系,使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询:数据库支持快速的关联查询和遍历,能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析,查询性能通常优于传统的关系型数据库。灵活性和可扩展性:数据模型灵活,可以动态地添加或修改节点、边和属性,无需预先定义固定的表结构,能够适应不断变化的数据需求.同时,许多数据库支持分布式架构和水平扩展,能够处理大规模数据集。强大的关系分析能力:数据库内置多种算法,如最短路径、社区发现、聚类等,能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系,适用于推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域。支持ACID事务和数据一致性:确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性,保障数据的准确性和完整性。
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数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统。它以节点(代表实体)和边(代表实体之间的关系)为核心数据模型,能够高效地表示和处理复杂的关系型数据数据库的特点包括:直观的数据模型:结构直观地反映了现实世界中的实体和关系,使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询:数据库支持快速的关联查询和遍历,能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析,查询性能通常优于传统的关系型数据库。灵活性和可扩展性:数据模型灵活,可以动态地添加或修改节点、边和属性,无需预先定义固定的表结构,能够适应不断变化的数据需求.同时,许多数据库支持分布式架构和水平扩展,能够处理大规模数据集。强大的关系分析能力:数据库内置多种算法,如最短路径、社区发现、聚类等,能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系,适用于推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域。支持ACID事务和数据一致性:确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性,保障数据的准确性和完整性。
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数据库介绍
数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统。它以节点(代表实体)和边(代表实体之间的关系)为核心数据模型,能够高效地表示和处理复杂的关系型数据数据库的特点包括:直观的数据模型:结构直观地反映了现实世界中的实体和关系,使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询:数据库支持快速的关联查询和遍历,能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析,查询性能通常优于传统的关系型数据库。灵活性和可扩展性:数据模型灵活,可以动态地添加或修改节点、边和属性,无需预先定义固定的表结构,能够适应不断变化的数据需求.同时,许多数据库支持分布式架构和水平扩展,能够处理大规模数据集。强大的关系分析能力:数据库内置多种算法,如最短路径、社区发现、聚类等,能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系,适用于推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域。支持ACID事务和数据一致性:确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性,保障数据的准确性和完整性。
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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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5.7 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"}...
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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5.3 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...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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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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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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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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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":...