主流宽表数据库性能对比

实时NoSQL数据库
Transwarp Hyperbase是星环科技自主研发的实时NoSQL数据库。Hyperbase支持百万级高并发、毫秒级低延时业务需求,可以在普通廉价服务器集群上高效支持企业的高并发精确查询与范围查询、流处理应用、全文搜索以及高并发非结构化数据检索,同时支持以标准SQL为接口的高效数据访问,帮助用户快速开发历史数据查询、业务在线检索等应用。

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数据库和关系型数据库性能对比在当今数据驱动的时代,数据库技术不断演进,其中图数据库和关系型数据库是两种重要的数据管理方式。它们在性能表现上各有特点,适用于不同的应用场景。本文将从多个维度对比这两种数据库,多表连接操作会导致性能显著下降。图数据库则采用节点、边和属性来表示数据,节点代表实体,边表示实体间的关系。这种原生存储关系的方式使得在处理高度互联数据时具有天然优势,避免了昂贵的连接操作。查询性能对比性能差异。数据模型差异关系型数据库采用表格结构存储数据,通过行和列来组织信息,之间通过外键建立关联。这种结构在处理结构化数据和需要严格一致的事务时表现出色。然而,当数据间的关系变得复杂时。例如查找"朋友的朋友"这类两度关系,关系型数据库需要多次连接,而图数据库则通过指针跳转直接遍历关系,性能差异随着关系深度的增加而扩大。测试表明,在三度及以上关系查询中,图数据库的响应时间可能比关系型数据库快数百倍。写入性能分析在数据写入方面,关系型数据库通常提供ACID事务保证,写入性能受事务隔离级别和索引维护成本影响较大。批量插入操作在关系型数据库中可以通过优化达到较高吞吐量。图数据库的写入性能
数据库和关系型数据库性能对比在当今数据驱动的时代,数据库技术不断演进,其中图数据库和关系型数据库是两种重要的数据管理方式。它们在性能表现上各有特点,适用于不同的应用场景。本文将从多个维度对比这两种数据库,多表连接操作会导致性能显著下降。图数据库则采用节点、边和属性来表示数据,节点代表实体,边表示实体间的关系。这种原生存储关系的方式使得在处理高度互联数据时具有天然优势,避免了昂贵的连接操作。查询性能对比性能差异。数据模型差异关系型数据库采用表格结构存储数据,通过行和列来组织信息,之间通过外键建立关联。这种结构在处理结构化数据和需要严格一致的事务时表现出色。然而,当数据间的关系变得复杂时。例如查找"朋友的朋友"这类两度关系,关系型数据库需要多次连接,而图数据库则通过指针跳转直接遍历关系,性能差异随着关系深度的增加而扩大。测试表明,在三度及以上关系查询中,图数据库的响应时间可能比关系型数据库快数百倍。写入性能分析在数据写入方面,关系型数据库通常提供ACID事务保证,写入性能受事务隔离级别和索引维护成本影响较大。批量插入操作在关系型数据库中可以通过优化达到较高吞吐量。图数据库的写入性能
数据库和关系型数据库性能对比在当今数据驱动的时代,数据库技术不断演进,其中图数据库和关系型数据库是两种重要的数据管理方式。它们在性能表现上各有特点,适用于不同的应用场景。本文将从多个维度对比这两种数据库,多表连接操作会导致性能显著下降。图数据库则采用节点、边和属性来表示数据,节点代表实体,边表示实体间的关系。这种原生存储关系的方式使得在处理高度互联数据时具有天然优势,避免了昂贵的连接操作。查询性能对比性能差异。数据模型差异关系型数据库采用表格结构存储数据,通过行和列来组织信息,之间通过外键建立关联。这种结构在处理结构化数据和需要严格一致的事务时表现出色。然而,当数据间的关系变得复杂时。例如查找"朋友的朋友"这类两度关系,关系型数据库需要多次连接,而图数据库则通过指针跳转直接遍历关系,性能差异随着关系深度的增加而扩大。测试表明,在三度及以上关系查询中,图数据库的响应时间可能比关系型数据库快数百倍。写入性能分析在数据写入方面,关系型数据库通常提供ACID事务保证,写入性能受事务隔离级别和索引维护成本影响较大。批量插入操作在关系型数据库中可以通过优化达到较高吞吐量。图数据库的写入性能
复杂多变的数据成为各单位机构面临的一大难题。基于上述的挑战,星环推出了TranswarpHyperbaseNoSQL数据库,用来满足企业级用户经济灵活高效地管理数据的需求。Hyperbase能够随着信息时代的到来,数据已逐渐成为金融、企业、政府、运营商等单位机构的重要决策依据。以传统关系型数据库为代表的技术由于性能,成本,可扩展性等缺陷,很难满足爆炸式数据增长的需要,如何经济高效地管理海量轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩,从而进一步提升集群的运行速度以及处理能力,轻松应对百万级高并发的查询业务。Hyperbase支持以标准SQL为接口的高效数据访问,并提供高效的数据迁移工具,不仅能大幅度降低企业级用户数据应用变更和数据平台迁移的实施成本,还满足了用户在统一的数据平台上同时支撑新老业务的需求,大幅度降低了企业的运维成本。
对于写密集型应用,每天写入量巨大,数据增长量无法预估,且对性能和可靠要求非常高,普通关系型数据库无法满足其需求。对于全文搜索和数据分析这类对查询性能要求极高的场景也是如此。为了进一步满足上面两类被一起查询的相关数据。当前DB-Engine中NoSQL数据库的排名如下表,可以看到受欢迎的主要是Cassandra、HBase和Azure上的CosmosDB。接下来我们将介绍一下HBase的情况。HBase是一个面向列的分布式NoSQL数据库,是GoogleBigtable框架的开源实现,能够响应随机、实时的数据检索需求。HBase主要的存储和处理对象是大,存储模式可以兼容本地存储机制确保数据库容错能力。通常的适用场景为:面向多版本、稀疏的、半结构化和结构化的数据高并发写入/查询的OLTP业务。HBase的数据模型由不同的逻辑概念构成,包括:、行、行键、列、列族、单元、时间戳。上会是层次化结构或者树形结构。这个做法的好处是非常容易增加半结构化或者结构化数据的处理能力。目前搜索引擎比较有代表数据库有开源Elasticsearch,国内星环科技有自研的搜索产品Scope。在
简单、更便捷的进行大数据分析。为了满足更多用户在存储以及高并发点查方面的需求,此次TDH社区版推出了星环科技自主研发的NoSQL数据库TranswarpHyperbase。TranswarpHyperbase介绍Hyperbase是什么TranswarpHyperbase是星环科技自主研发的NoSQL数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。支持结构化数据,及文本、图像、视频、对象等实时处理应用的需求。传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题(分库分也不能很好解决),很难实现横向扩展,纵向扩展的空间也比较有限。Hyperbase能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩,提升集群的运行速度以及处理能力,轻松应对百万级高并发的查询业务。不同于传统的关系型数据库,Hyperbase采用列式存储模式,每个列族都由几个文件保存,不同列族的文件是Hyperbase关系数据库已经流行很多年,尽管Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题,但是,受限于MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制,使得Hadoop无法满足大规模数据
分库分和分布式数据库都是用于解决数据库数据量和并发访问量增加时的性能和扩展性问题,但它们在实现方式、架构复杂和应用场景上有所不同。以下是对两者的详细对比:分库分定义:分库:将数据按照某种规则划分和调整。事务管理:事务管理通常局限于单个分库或分,跨分库或分的事务需要应用层进行额外的处理。应用场景:适用于需要提升单个数据库性能和扩展性的场景,如大型电商平台的订单系统、用户信息存储等。适合业务逻辑相对简单,且不需要复杂的跨节点事务管理的应用。分布式数据库定义:分布式数据库是一种将数据存储在多个物理位置的数据库系统,通过多个节点的协同工作,提供高性能、高可用和可扩展性。实现方式:通过数据库分散到多个独立的数据库中,每个数据库称为一个“分库”。分:将一个大数据按照某种规则分散到多个小中,每个小称为一个“分片”或“分”。实现方式:通常通过应用层或中间件来实现数据的路由和访问适配。需要在应用层编写额外的逻辑来处理跨分库或分的查询和事务。特点:简单易用:相对于分布式数据库,分库分的实现相对简单,适合中小型应用或初期阶段的业务扩展。灵活性:可以根据业务需求灵活地进行分库分
分库分和分布式数据库都是用于解决数据库数据量和并发访问量增加时的性能和扩展性问题,但它们在实现方式、架构复杂和应用场景上有所不同。以下是对两者的详细对比:分库分定义:分库:将数据按照某种规则划分和调整。事务管理:事务管理通常局限于单个分库或分,跨分库或分的事务需要应用层进行额外的处理。应用场景:适用于需要提升单个数据库性能和扩展性的场景,如大型电商平台的订单系统、用户信息存储等。适合业务逻辑相对简单,且不需要复杂的跨节点事务管理的应用。分布式数据库定义:分布式数据库是一种将数据存储在多个物理位置的数据库系统,通过多个节点的协同工作,提供高性能、高可用和可扩展性。实现方式:通过数据库分散到多个独立的数据库中,每个数据库称为一个“分库”。分:将一个大数据按照某种规则分散到多个小中,每个小称为一个“分片”或“分”。实现方式:通常通过应用层或中间件来实现数据的路由和访问适配。需要在应用层编写额外的逻辑来处理跨分库或分的查询和事务。特点:简单易用:相对于分布式数据库,分库分的实现相对简单,适合中小型应用或初期阶段的业务扩展。灵活性:可以根据业务需求灵活地进行分库分
[摘要]星环科技研发总监吕程发布了新的大数据平台TDH产品架构和性能对比,用硬科技向大家展示了属于星环科技自主研发的产品家族和技术思路。5月21-23日,由星环科技主办的第三届前沿科技论坛在上海举行,本次论坛以“科技,让城市更美好”为主题。会上,星环科技研发总监吕程发布了新的大数据平台TDH产品架构和性能对比,用硬科技向大家展示了属于星环科技自主研发的产品家族和技术思路。星环科技自成立之初,就集中在大数据平台的研发上,随着产品家族的不断完善,2018年星环科技发布了分布式数据库ArgoDB,分布式图数据库StellarDB,大数据产品版图更加完善。第三届前沿科技论坛现场,星环科技发布了新的大数据产品架构图,将分布式数据库ArgoDB,分布式图数据库StellarDB纳入TDH大数据平台,更新之后的大数据平台采用统一的计算引擎和存储引擎,可以处理所有类型数据,适配各种应用场景,TDH成为。TranswarpDataHub主要提供5类核心产品:分析型数据库(TranswarpInceptor和TranswarpArgoDB),实时流计算引擎(TranswarpSlipstream),知识
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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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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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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5.3 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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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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5.10 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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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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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: