图计算的代表产品

数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上，星环科技将继续深耕图数据库和知识图谱领域，内外兼修，探索出更多图计算应用场景，推动行业蓬勃发展。星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景

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作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前更是通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《图数据库管理系统市场指南星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容》中，星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表厂商。该报告对图数据库市场和技术发展做了阐述和分析，Gartner预测，“包括图数据库管理系统在内的图技术市场将增长到32亿美元，复合年增长率为28.1与发展潜力，星环科技也入选湖仓一体、图数据库、多模数据库领域的典型代表性厂商。IDC认为，这些技术领域都代表了未来的市场趋势，致力于帮助用户构建统一的数据平台，支持智能化应用。作为一种理解世界的新方式，图正凭借其对复杂关联关系的强刻画能力，赢得了越来越多的关注。然而长远来看，对于图计算领域的众多学术机构和厂商来说，未来在图计算产业生态建设上还面临着诸多挑战，有待学术界和产业界长期的共同努力。星环

作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前更是通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《图数据库管理系统市场指南星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容》中，星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表厂商。该报告对图数据库市场和技术发展做了阐述和分析，Gartner预测，“包括图数据库管理系统在内的图技术市场将增长到32亿美元，复合年增长率为28.1与发展潜力，星环科技也入选湖仓一体、图数据库、多模数据库领域的典型代表性厂商。IDC认为，这些技术领域都代表了未来的市场趋势，致力于帮助用户构建统一的数据平台，支持智能化应用。作为一种理解世界的新方式，图正凭借其对复杂关联关系的强刻画能力，赢得了越来越多的关注。然而长远来看，对于图计算领域的众多学术机构和厂商来说，未来在图计算产业生态建设上还面临着诸多挑战，有待学术界和产业界长期的共同努力。星环

、知识图谱等应用。凭借优异的产品性能和出色的落地表现，StellarDB获得了多家行业权威机构认可，中国信通院重磅发布的2022大数据十大关键词，星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前更是通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《图数据库管理系统市场指南》中，星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表图计算指的是使用图数据结构和图算法来解决复杂问题的计算方法。通常用于处理关系型数据，如交网络、地图、网络拓扑等。图计算的主要目标是发现图中的模式、群组和其他有价值的信息。图计算常见的算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、短路径算法、小生成树算法、大流算法、匹配算法、社区发现算法等。这些算法可以帮助用户发现图中的模式和关系，并从中提取有用的信息。在近年来，图计算得到了广泛的应用，包括社交网络分析、风险管理、医疗和生物信息学等领域。通常，图计算需要使用专门的图计算工具和平台。这些工具为用户提供了一个好的图计算环境，以便于用户更好的理解和分析数据。星环分布式图数据库

、知识图谱等应用。凭借优异的产品性能和出色的落地表现，StellarDB获得了多家行业权威机构认可，中国信通院重磅发布的2022大数据十大关键词，星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前更是通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《图数据库管理系统市场指南》中，星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表图计算指的是使用图数据结构和图算法来解决复杂问题的计算方法。通常用于处理关系型数据，如交网络、地图、网络拓扑等。图计算的主要目标是发现图中的模式、群组和其他有价值的信息。图计算常见的算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、短路径算法、小生成树算法、大流算法、匹配算法、社区发现算法等。这些算法可以帮助用户发现图中的模式和关系，并从中提取有用的信息。在近年来，图计算得到了广泛的应用，包括社交网络分析、风险管理、医疗和生物信息学等领域。通常，图计算需要使用专门的图计算工具和平台。这些工具为用户提供了一个好的图计算环境，以便于用户更好的理解和分析数据。星环分布式图数据库

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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":...

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。...

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。

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•...

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

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

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"}...