数据治理哪种易用

通院发布《数据库发展研究报告（2021年）》，报告指出数据库技术不断发展，向三个方向演进—易用性、性能和安全。ArgoDB3.2重点围绕这三个方面进行迭代增强与优化升级并正式发布。提升易用性、降低使用数据安全需求。以上便是星环科技多模型数据库ArgoDB3.2特性介绍：便捷易用的产品体验，不断提升的性能表现，灵活强大的安全防护能力。未来，星环科技多模型数据库ArgoDB将继续坚持自主研发与技术创新，围绕易用性、产品性能、数据安全等方面不断打磨。在降低平台复杂性和IT总拥有成本的同时，让用户更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据。典型案例ArgoDB广泛应用于金融、政府、能源、交通、运营商等TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库，在PB级数据量上提供好的的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB支持标准SQL语法、分布式事务和存算解耦，提供高并发高速数据写入、复杂查询、多模分析和数据联邦等能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以打造离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市和联邦计算平台等数据分析系统，提供全面、便捷、智能和安全的数据服务能力。2021年6月信

哪种方式取决于您的具体需求。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据向量数据库与ANN算法库在设计和应用上有明显的区别。本质上的区别：向量数据库，是一套完整的非结构化数据解决方案，具有云原生、多租户和可扩展性等特点。而ANN算法库，主要用于构建向量索引（一种数据结构），从而加速多维向量的近邻检索。这些算法库可以轻松应对小型数据集，但当数据集和用户数量不断增长时，它们无法处理大规模数据。处理规模的区别：向量数据库可以处理大规模数据，而ANN算法库只能处理小型的数据集。完整性的区别：向量数据库是一套完整的解决方案，而ANN算法库只是其中一部分。向量数据库在处理大规模数据上具有优势，而ANN算法库在加速多维向量近邻检索上表现优异。它们在不同的场景下各有优势，选择转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。

在设计大数据平台时，需要考虑多个核心原则和架构组件，以确保平台的高效性、可扩展性、安全性和易用性。核心设计原则需求驱动，明确目标：大数据架构设计应始于对业务需求的深刻理解，明确数据处理的目标和期望的数据共享和分析。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，遵守数据隐私保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化的接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：为防护能力设计和安全策略配置。流动监测：以业务流程为核心的动态监测，通过数据流动监测，动态掌控数据安全状态。风险分析：以行为分析为核心的风险管理，及时发现数据安全风险。数据治理与数据中台数据中台：作为支撑企业数字化转型的基础底座，负责数据的整合和加工。数据治理：作为数据中台建设过程中的基础工作，促进数据共享、保障数据价值和数据安全。实现的业务价值。可扩展性与灵活性：随着数据量的增长和业务需求的变化，大数据架构必须具备良好的可扩展性和灵活性。数据集成与统一视图：大数据架构应能够有效集成不同源的数据，并提供统一的数据视图，以支持跨部门

图数据库与传统数据库在数据模型、查询方式、扩展性和应用场景等方面存在显著差异。选择哪种数据库取决于具体的应用需求和业务场景。数据模型‌图数据库‌：使用图结构来组织数据，基本元素是节点（或顶点）和边。节点代表实体，如人、地点或事物，边则表示这些实体之间的关系。这种数据模型非常适合处理复杂的关系网络。‌传统数据库‌：通常指关系型数据库，它使用表格来存储数据，每个表格代表一种实体类型，行代表实体，列代表属性。数据之间的关系通过主键和外键来建立。查询方式‌图数据库‌：使用图查询语言进行查询。这些查询语言允许用户直接搜索和遍历节点和边之间的关系，高效地处理涉及复杂关系的查询。‌传统数据库‌：使用结构化查询语言（SQL）进行查询。SQL语言强大而灵活，可以方便地执行各种复杂的查询和数据操作，但在处理多表关联时性能开销较大，查询语句也相对复杂。扩展性‌图数据库‌：具有良好的水平扩展能力，意味着可以通过增加更多的机器或节点来扩展数据库的处理能力。这种扩展方式对于处理大规模图数据集非常有效。‌传统数据库‌：通常采用垂直扩展或复制的方式来处理大量的表数据。垂直扩展意味着增加服务器的处理能力和资源，复制

执行情况，并根据具体的落标检查报告进行针对性的调整。高性能数据质量检查：基于分布式数据库的数据质量规则执行和调度，提供高性能、稳定的数据质量检查。易用的数据治理对象流转：提供对用户友好的Excel格式的数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理的终目标是提升数据的价值，是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。数据治理软件TranswarpGovernor数据治理工具，融合数据治理咨询方法论，通过数据标准、数据质量、数据保护和数据权限等多维度能力支撑数据治理专题工作，提升数据管理水平。数据治理工具Governor优势：智能化数据治理：通过智能化技术，支持智能推荐数据标准、元数据和数据质量规则，大大降低数据治理过程中的人力资源投入。高效率的数据质量模板：通过基于SQL语法的参数化模板定义，大大提高数据质量规则的构建门槛和成本。自动化数据标准落标：通过系统内置规则自动化生成数据标准落标检查规则，让数据管理员从全局视角了解数据标准规范的

哪种方式取决于您的具体需求。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据向量数据库与ANN算法库在设计和应用上有明显的区别。本质上的区别：向量数据库，是一套完整的非结构化数据解决方案，具有云原生、多租户和可扩展性等特点。而ANN算法库，主要用于构建向量索引（一种数据结构），从而加速多维向量的近邻检索。这些算法库可以轻松应对小型数据集，但当数据集和用户数量不断增长时，它们无法处理大规模数据。处理规模的区别：向量数据库可以处理大规模数据，而ANN算法库只能处理小型的数据集。完整性的区别：向量数据库是一套完整的解决方案，而ANN算法库只是其中一部分。向量数据库在处理大规模数据上具有优势，而ANN算法库在加速多维向量近邻检索上表现优异。它们在不同的场景下各有优势，选择转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。

哪种方式取决于您的具体需求。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据向量数据库与ANN算法库在设计和应用上有明显的区别。本质上的区别：向量数据库，是一套完整的非结构化数据解决方案，具有云原生、多租户和可扩展性等特点。而ANN算法库，主要用于构建向量索引（一种数据结构），从而加速多维向量的近邻检索。这些算法库可以轻松应对小型数据集，但当数据集和用户数量不断增长时，它们无法处理大规模数据。处理规模的区别：向量数据库可以处理大规模数据，而ANN算法库只能处理小型的数据集。完整性的区别：向量数据库是一套完整的解决方案，而ANN算法库只是其中一部分。向量数据库在处理大规模数据上具有优势，而ANN算法库在加速多维向量近邻检索上表现优异。它们在不同的场景下各有优势，选择转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。

调度，提供高性能、稳定的数据质量检查。易用的数据治理对象流转：提供对用户友好的Excel格式的数据标准、数据质量模板、数据质量规则等对象的批量导入和导出，用户可以直接在Excel中进行内容编辑后再批量数据治理工具是一种软件工具，用于帮助企业组织管理和维护其数据以确保数据质量、准确性、可靠性和安全性。数据治理工具可以帮助数据管理员和业务用户从庞杂、分散的中心中挖掘出有用的数据，并将其转化为信息，用于企业的战略和决策。数据治理工具通常包括数据存储、数据分类、访问控制、元数据管理、数据安全、数据方案设计、数据集成、数据交换、数据质量管理等功能。星环数据治理工具-TranswarpGovernorTranswarpGovernor数据治理工具，融合数据治理咨询方法论，通过数据标准、数据质量、数据保护和数据权限等多维度能力支撑数据治理专题工作，提升数据管理水平。产品优势智能化数据治理：通过智能化技术，支持智能推荐数据标准、元数据和数据质量规则，大大降低数据治理过程中的人力资源投入。高效率的数据质量模板：通过基于SQL语法的参数化模板定义，大大提高数据质量规则的构建门槛和成本。自动化数据标准落标

调度，提供高性能、稳定的数据质量检查。易用的数据治理对象流转：提供对用户友好的Excel格式的数据标准、数据质量模板、数据质量规则等对象的批量导入和导出，用户可以直接在Excel中进行内容编辑后再批量数据治理工具是一种软件工具，用于帮助企业组织管理和维护其数据以确保数据质量、准确性、可靠性和安全性。数据治理工具可以帮助数据管理员和业务用户从庞杂、分散的中心中挖掘出有用的数据，并将其转化为信息，用于企业的战略和决策。数据治理工具通常包括数据存储、数据分类、访问控制、元数据管理、数据安全、数据方案设计、数据集成、数据交换、数据质量管理等功能。星环数据治理工具-TranswarpGovernorTranswarpGovernor数据治理工具，融合数据治理咨询方法论，通过数据标准、数据质量、数据保护和数据权限等多维度能力支撑数据治理专题工作，提升数据管理水平。产品优势智能化数据治理：通过智能化技术，支持智能推荐数据标准、元数据和数据质量规则，大大降低数据治理过程中的人力资源投入。高效率的数据质量模板：通过基于SQL语法的参数化模板定义，大大提高数据质量规则的构建门槛和成本。自动化数据标准落标

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•...

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":...

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

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：

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。...

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...

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。

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...