数据管理系统

数据管理系统指用户用以对计算机的数据库进行控制、更新、扩充、传送和其他操作的软件系统。数据管理系统可以分为传统的关系型数据库管理系统和新兴的NoSQL数据库管理系统两类。关系型数据库系统采用关系模型库、文档型数据库、列式数据库和图形数据库等。数据管理系统的主要功能包括数据定义、数据操纵、数据查询、数据安全、数据备份和恢复等。为用户提供了方便的数据访问和管理，为企业的数据处理和决策提供了基础支撑。数据管理系统在各个领域都有广泛的应用，例如企业管理、电子商务、金融、物流等。它们在数据存储和处理方面提供了强大的支持，帮助用户更好地管理和利用数据资源。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub管理数据，通过SQL语言进行数据操作。NoSQL数据库管理系统（NotOnlySQL）则不使用关系模型，而是采用更加灵活的数据结构，适用于分布式系统和大规模数据存储。其中常见的类型包括键值存储数据星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的

数据管理系统指用户用以对计算机的数据库进行控制、更新、扩充、传送和其他操作的软件系统。数据管理系统可以分为传统的关系型数据库管理系统和新兴的NoSQL数据库管理系统两类。关系型数据库系统采用关系模型库、文档型数据库、列式数据库和图形数据库等。数据管理系统的主要功能包括数据定义、数据操纵、数据查询、数据安全、数据备份和恢复等。为用户提供了方便的数据访问和管理，为企业的数据处理和决策提供了基础支撑。数据管理系统在各个领域都有广泛的应用，例如企业管理、电子商务、金融、物流等。它们在数据存储和处理方面提供了强大的支持，帮助用户更好地管理和利用数据资源。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub管理数据，通过SQL语言进行数据操作。NoSQL数据库管理系统（NotOnlySQL）则不使用关系模型，而是采用更加灵活的数据结构，适用于分布式系统和大规模数据存储。其中常见的类型包括键值存储数据星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的

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数据管理系统是企业内部大数据平台的重要组成部分，它通过整合不同数据源，提供安全、集中的数据管理环境，从而支持企业的数字化转型。以下是关于数据管理系统的关键内容和最佳实践：数据管理系统的功能与特性数据分析：集成自动化数据分析和可视化工具，支持与分析平台的无缝集成，以便发现趋势和模式。用户友好界面：提供直观、易于导航的界面，促进自助服务能力。实时数据管理：具备实时数据处理能力，有助于及时发现问题并降低风险。数据。明确数据治理目标与战略：围绕提升数据质量、确保数据安全、促进数据共享与利用等目标制定战略。制定统一的数据标准与规范：建立数据命名规则、数据定义、数据格式及数据质量标准。实施数据质量管理：建立数据质量监控体系，定期清洗、校验和修正数据。加强数据安全与隐私保护：采取加密、脱敏、访问控制等技术手段，确保数据安全。促进数据共享与利用：建立数据共享平台，实现跨部门、跨系统的数据整合与共享。持续优化与迭代：定期评估数据治理效果，根据业务需求和技术发展进行优化。数据安全治理数据安全治理的目标是满足合规要求、管理数据安全风险和促进数据开发利用。企业应构建以数据为中心的安全治理体系，针对数据全生命周期（采集、传输、存储、使用、共享、销毁）采取安全措施。此外，企业需要建立数据安全事件的监测、预警和应急响应机制。

数据管理系统是企业内部大数据平台的重要组成部分，它通过整合不同数据源，提供安全、集中的数据管理环境，从而支持企业的数字化转型。以下是关于数据管理系统的关键内容和最佳实践：数据管理系统的功能与特性数据分析：集成自动化数据分析和可视化工具，支持与分析平台的无缝集成，以便发现趋势和模式。用户友好界面：提供直观、易于导航的界面，促进自助服务能力。实时数据管理：具备实时数据处理能力，有助于及时发现问题并降低风险。数据。明确数据治理目标与战略：围绕提升数据质量、确保数据安全、促进数据共享与利用等目标制定战略。制定统一的数据标准与规范：建立数据命名规则、数据定义、数据格式及数据质量标准。实施数据质量管理：建立数据质量监控体系，定期清洗、校验和修正数据。加强数据安全与隐私保护：采取加密、脱敏、访问控制等技术手段，确保数据安全。促进数据共享与利用：建立数据共享平台，实现跨部门、跨系统的数据整合与共享。持续优化与迭代：定期评估数据治理效果，根据业务需求和技术发展进行优化。数据安全治理数据安全治理的目标是满足合规要求、管理数据安全风险和促进数据开发利用。企业应构建以数据为中心的安全治理体系，针对数据全生命周期（采集、传输、存储、使用、共享、销毁）采取安全措施。此外，企业需要建立数据安全事件的监测、预警和应急响应机制。

数据管理系统是企业内部大数据平台的重要组成部分，它通过整合不同数据源，提供安全、集中的数据管理环境，从而支持企业的数字化转型。以下是关于数据管理系统的关键内容和最佳实践：数据管理系统的功能与特性数据分析：集成自动化数据分析和可视化工具，支持与分析平台的无缝集成，以便发现趋势和模式。用户友好界面：提供直观、易于导航的界面，促进自助服务能力。实时数据管理：具备实时数据处理能力，有助于及时发现问题并降低风险。数据。明确数据治理目标与战略：围绕提升数据质量、确保数据安全、促进数据共享与利用等目标制定战略。制定统一的数据标准与规范：建立数据命名规则、数据定义、数据格式及数据质量标准。实施数据质量管理：建立数据质量监控体系，定期清洗、校验和修正数据。加强数据安全与隐私保护：采取加密、脱敏、访问控制等技术手段，确保数据安全。促进数据共享与利用：建立数据共享平台，实现跨部门、跨系统的数据整合与共享。持续优化与迭代：定期评估数据治理效果，根据业务需求和技术发展进行优化。数据安全治理数据安全治理的目标是满足合规要求、管理数据安全风险和促进数据开发利用。企业应构建以数据为中心的安全治理体系，针对数据全生命周期（采集、传输、存储、使用、共享、销毁）采取安全措施。此外，企业需要建立数据安全事件的监测、预警和应急响应机制。

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。...

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

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...

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"}...

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":...

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：

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•...

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。

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