多模型数据库的著名公司有哪些

InfluxDB等国外开源时序数据库无法满足国内海量数据的存储分析和安全需求开源单机架构，存储和计算能力有限：InfluxDB是Influxdata的一款开源时序数据库，其采用单机部署，不支持分布式商业和安全风险。星环科技国产化分布式时序数据库TimelyreTranswarpTimeLyre是星环科技的一款企业级分布式时序数据库，其支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的特性，理论上性能可以随着集群数据的扩展而线性提升。同时，Timelyre支持InfluxDB不支持的关联等复杂分析，性能接近分布式数据库。标准SQL支持，丰富的API支持，大幅降低学习和对接成本工作，提供了从采集端到分布式时序数据库的一整套数据流转解决方案；在金融量化领域，TimeLyre支持PythonAPI，并提供了对分布式文件系统格式数据的读取与入库支持，极大降低了从数据层到应用层的增强了运维难度，难以保障服务的连续性。更丰富的应用场景在覆盖InfluxDB应用场景基础上，星环科技分布式时序数据库可以支持更多的应用场景，帮忙客户充分利用和挖掘时序数据价值。IoT方案云边一体结合

图数据库有哪些公司图数据库的兴起与发展随着大数据时代的到来，传统关系型数据库在处理复杂关系网络时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种专门用于存储和处理关系数据的数据库类型应运而生，它通过节点、边和属性增长率保持在两位数。这种增长主要得益于企业对数据关联性分析需求的增加，以及图数据库在处理复杂关系查询时的高效表现。商业图数据库提供商在商业图数据库领域，有多家知名公司提供成熟的企业级解决方案。这些公司通常提供完整的图数据库生态系统，包括存储引擎、查询语言、可视化工具和专业支持服务。一些公司专注于原生图数据库技术，采用属性图模型作为基础，提供自己的查询语言和数据处理框架。这些解决方案通常强调高性能的图服务的一部分提供给客户。这些云图数据库服务通常具有弹性扩展、高可用性和全球分布等特点，用户可以根据需要灵活调整资源使用量。新兴公司与创新方向图数据库领域不断有新兴公司加入，它们往往专注于特定细分市场或解决方案，如针对生命科学的生物网络分析平台、针对金融领域的反欺诈系统等。这些专业解决方案通常包含行业特定的数据模型和预构建的分析功能。选择图数据库公司的考量因素面对众多的图数据库提供商，企业在选择时需要综合

图数据库有哪些公司图数据库的兴起与发展随着大数据时代的到来，传统关系型数据库在处理复杂关系网络时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种专门用于存储和处理关系数据的数据库类型应运而生，它通过节点、边和属性系统等。这些专业解决方案通常包含行业特定的数据模型和预构建的分析功能。图数据库生态系统的其他参与者除了核心的图数据库提供商外，图技术生态系统还包括多种类型的参与者。一些公司专注于图数据库的周边工具开发增长率保持在两位数。这种增长主要得益于企业对数据关联性分析需求的增加，以及图数据库在处理复杂关系查询时的高效表现。商业图数据库提供商在商业图数据库领域，有多家知名公司提供成熟的企业级解决方案。这些公司通常提供完整的图数据库生态系统，包括存储引擎、查询语言、可视化工具和专业支持服务。一些公司专注于原生图数据库技术，采用属性图模型作为基础，提供自己的查询语言和数据处理框架。这些解决方案通常强调高性能的图大型互联网公司贡献，基于其内部系统开发经验，解决特定类型的问题。新兴公司与创新方向图数据库领域不断有新兴公司加入，它们往往专注于特定细分市场或技术创新。一些初创公司致力于解决传统图数据库的扩展性

图数据库有哪些公司图数据库的兴起与发展随着大数据时代的到来，传统关系型数据库在处理复杂关系网络时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种专门用于存储和处理关系数据的数据库类型应运而生，它通过节点、边和属性增长率保持在两位数。这种增长主要得益于企业对数据关联性分析需求的增加，以及图数据库在处理复杂关系查询时的高效表现。商业图数据库提供商在商业图数据库领域，有多家知名公司提供成熟的企业级解决方案。这些公司通常提供完整的图数据库生态系统，包括存储引擎、查询语言、可视化工具和专业支持服务。一些公司专注于原生图数据库技术，采用属性图模型作为基础，提供自己的查询语言和数据处理框架。这些解决方案通常强调高性能的图服务的一部分提供给客户。这些云图数据库服务通常具有弹性扩展、高可用性和全球分布等特点，用户可以根据需要灵活调整资源使用量。新兴公司与创新方向图数据库领域不断有新兴公司加入，它们往往专注于特定细分市场或解决方案，如针对生命科学的生物网络分析平台、针对金融领域的反欺诈系统等。这些专业解决方案通常包含行业特定的数据模型和预构建的分析功能。选择图数据库公司的考量因素面对众多的图数据库提供商，企业在选择时需要综合

多模型数据库是一种在统一、综合的平台下同时支持多种不同的数据模型的数据库，数据模型可包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型，键值模型，图模型），多模型数据库拥有一种或多种查询语言。传统的和分布式架构。多模型数据库的出现可以认为是将关系型数据库和NoSQL数据库的优点集中起来，以应对不同的数据需求。它能够同时存储和管理多种数据模型，使得开发人员可以根具体的应用场景选择适合的数据模型。在多模型数据库中，每个数据模型都有其专门的存储引擎和查询语言。例如，在支持文档模型的多模型数据库中，可以通过类似于MongoDB的查询语言来执行文档检索和更新操作。而在支持键值模型的数据库中，可以使用类似于Redis的命令来进行键值对的操作。多模型数据库的优势在于它能够灵活地适应不同的数据需求。由于不同的数据模型适用于不同的场景，开发人员可以根据具体的需求选择适合的数据模型，而无需通过整合不同的数据库来解决多样化的数据问题。这样可以极大地简化开发和维护过程，并提高系统的灵活性和性能。此外，多模型数据库还可以提供更好的数据一致性和可靠性。通过统一的平台和多种数据模型的支持，可以更方便地进行数据的

InfluxDB等国外开源时序数据库无法满足国内海量数据的存储分析和安全需求开源单机架构，存储和计算能力有限：InfluxDB是Influxdata的一款开源时序数据库，其采用单机部署，不支持分布式商业和安全风险。星环科技国产化分布式时序数据库TimelyreTranswarpTimeLyre是星环科技的一款企业级分布式时序数据库，其支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的特性，理论上性能可以随着集群数据的扩展而线性提升。同时，Timelyre支持InfluxDB不支持的关联等复杂分析，性能接近分布式数据库。标准SQL支持，丰富的API支持，大幅降低学习和对接成本工作，提供了从采集端到分布式时序数据库的一整套数据流转解决方案；在金融量化领域，TimeLyre支持PythonAPI，并提供了对分布式文件系统格式数据的读取与入库支持，极大降低了从数据层到应用层的增强了运维难度，难以保障服务的连续性。更丰富的应用场景在覆盖InfluxDB应用场景基础上，星环科技分布式时序数据库可以支持更多的应用场景，帮忙客户充分利用和挖掘时序数据价值。IoT方案云边一体结合

多模型数据库是一种在统一、综合的平台下同时支持多种不同的数据模型的数据库，数据模型可包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型，键值模型，图模型），多模型数据库拥有一种或多种查询语言。传统的和分布式架构。多模型数据库的出现可以认为是将关系型数据库和NoSQL数据库的优点集中起来，以应对不同的数据需求。它能够同时存储和管理多种数据模型，使得开发人员可以根具体的应用场景选择适合的数据模型。在多模型数据库中，每个数据模型都有其专门的存储引擎和查询语言。例如，在支持文档模型的多模型数据库中，可以通过类似于MongoDB的查询语言来执行文档检索和更新操作。而在支持键值模型的数据库中，可以使用类似于Redis的命令来进行键值对的操作。多模型数据库的优势在于它能够灵活地适应不同的数据需求。由于不同的数据模型适用于不同的场景，开发人员可以根据具体的需求选择适合的数据模型，而无需通过整合不同的数据库来解决多样化的数据问题。这样可以极大地简化开发和维护过程，并提高系统的灵活性和性能。此外，多模型数据库还可以提供更好的数据一致性和可靠性。通过统一的平台和多种数据模型的支持，可以更方便地进行数据的

多模型数据库是一种在统一、综合的平台下同时支持多种不同的数据模型的数据库，数据模型可包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型，键值模型，图模型），多模型数据库拥有一种或多种查询语言。传统的和分布式架构。多模型数据库的出现可以认为是将关系型数据库和NoSQL数据库的优点集中起来，以应对不同的数据需求。它能够同时存储和管理多种数据模型，使得开发人员可以根具体的应用场景选择适合的数据模型。在多模型数据库中，每个数据模型都有其专门的存储引擎和查询语言。例如，在支持文档模型的多模型数据库中，可以通过类似于MongoDB的查询语言来执行文档检索和更新操作。而在支持键值模型的数据库中，可以使用类似于Redis的命令来进行键值对的操作。多模型数据库的优势在于它能够灵活地适应不同的数据需求。由于不同的数据模型适用于不同的场景，开发人员可以根据具体的需求选择适合的数据模型，而无需通过整合不同的数据库来解决多样化的数据问题。这样可以极大地简化开发和维护过程，并提高系统的灵活性和性能。此外，多模型数据库还可以提供更好的数据一致性和可靠性。通过统一的平台和多种数据模型的支持，可以更方便地进行数据的

多模型数据库是一种在统一、综合的平台下同时支持多种不同的数据模型的数据库，数据模型可包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型，键值模型，图模型），多模型数据库拥有一种或多种查询语言。传统的和分布式架构。多模型数据库的出现可以认为是将关系型数据库和NoSQL数据库的优点集中起来，以应对不同的数据需求。它能够同时存储和管理多种数据模型，使得开发人员可以根具体的应用场景选择适合的数据模型。在多模型数据库中，每个数据模型都有其专门的存储引擎和查询语言。例如，在支持文档模型的多模型数据库中，可以通过类似于MongoDB的查询语言来执行文档检索和更新操作。而在支持键值模型的数据库中，可以使用类似于Redis的命令来进行键值对的操作。多模型数据库的优势在于它能够灵活地适应不同的数据需求。由于不同的数据模型适用于不同的场景，开发人员可以根据具体的需求选择适合的数据模型，而无需通过整合不同的数据库来解决多样化的数据问题。这样可以极大地简化开发和维护过程，并提高系统的灵活性和性能。此外，多模型数据库还可以提供更好的数据一致性和可靠性。通过统一的平台和多种数据模型的支持，可以更方便地进行数据的

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

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"}...

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•...

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

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：

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。

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...

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。...