数据库国产软件

的国产软件发展机遇，交流生态拓展实践经验，助力实现企业生态建设高质量发展。目前星环科技已经同数百家生态伙伴建立合作关系，此后希望以更积极热情的态度，结交更多的行业优秀合作伙伴，挖掘更多的合作机会，拓展，以及如何帮助软件合作伙伴成功。英特尔（中国）软件技术合作事业部总监刘斌（Robin)朱珺辰以“技术创新，国产软件发展新机遇”为主题分享了星环科技的技术发展与生态建设。星环科技联合创始人朱珺辰周庆丰、杨新宇主持了题为“新形势下国产软件发展之路”的开放讨论，包括国产软件如何才能快速替补海外软件退出产生的市场空白；迎接创新的技术、革命性的新计算模式带来的新增的市场机遇；国产软件发展遇到的痛点及处理经验；生态合作成功经验四大议题。英特尔（中国）软件技术合作事业部高级客户经理周庆丰（Roger）星环科技副总裁杨新宇得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展。推动信创产业以及信创生态的繁荣发展是当前我国推进科技创新与发展，以及企业谋求更加强劲市场竞争力的重要途径，在很多关键领域和关键技术方面，通过自主研发逐步实现国产化替代，将是未来实现产业创新的出发点和落脚点。随着国产大数据

的国产软件发展机遇，交流生态拓展实践经验，助力实现企业生态建设高质量发展。目前星环科技已经同数百家生态伙伴建立合作关系，此后希望以更积极热情的态度，结交更多的行业优秀合作伙伴，挖掘更多的合作机会，拓展，以及如何帮助软件合作伙伴成功。英特尔（中国）软件技术合作事业部总监刘斌（Robin)朱珺辰以“技术创新，国产软件发展新机遇”为主题分享了星环科技的技术发展与生态建设。星环科技联合创始人朱珺辰周庆丰、杨新宇主持了题为“新形势下国产软件发展之路”的开放讨论，包括国产软件如何才能快速替补海外软件退出产生的市场空白；迎接创新的技术、革命性的新计算模式带来的新增的市场机遇；国产软件发展遇到的痛点及处理经验；生态合作成功经验四大议题。英特尔（中国）软件技术合作事业部高级客户经理周庆丰（Roger）星环科技副总裁杨新宇得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展。推动信创产业以及信创生态的繁荣发展是当前我国推进科技创新与发展，以及企业谋求更加强劲市场竞争力的重要途径，在很多关键领域和关键技术方面，通过自主研发逐步实现国产化替代，将是未来实现产业创新的出发点和落脚点。随着国产大数据

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国产软件的超群实力。据悉，上海国际科普产品博览会已成功举办四届。本届科博会围绕“科普——让生活更美好”为主题，汇聚了来自中、美、法、日、俄等15个国家与地区的380余家科技类企业、科技园区、科研机构和人工智能技术的“中国心”。2018年5月，星环TDH平台成为全球首个经过TPC官方审计的TPC-DS基准测试的数据平台，打破了该项测试成立12年来无人突破的局面，成功登顶数据库领域“珠穆朗玛峰”，再一次向世界证明中国基础软件领域的实力。目前，公司的产品已经在金融、交通、能源等行业应用落地，是国内落地案例多的大数据与人工智能平台供应商，成功助力成百上千的客户创造更高的企业价值。未来，星环科技也将继续砥砺前行，结合自身的极速大数据平台，推进更多企业智慧化转型。高等院校参与，一场高端科技与顶尖技术相碰撞的“超级盛宴”，吸引了超过20万人次参会，获得了社会各方的关注与好评。展会现场，星环科技充分展示了基于大数据与人工智能技术为中石油构建的一站式大数据综合平台，深入浅出地讲解了星环科技在大数据技术运用方面的真实案例，帮助观众充分理解了大数据技术到底是如何被各行各业所应用的。另外，大会现场的Demo展示区与动手体验区更是颇受欢迎，观众在工作人员的讲解与指导下进行

、分布式图数据库StellarDB等一系列国产分布式数据库产品，帮助用户实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级。分布式交易型数据库KunDB，平滑替代Oralce实现系统分布式改造KunDB是星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容MySQL和Oracle，可低成本实现数据库国产化的替代和迁移，具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性，满足企业关键业务处理成效比提升了14倍。分布式图数据库StellarDB，平滑替代Neo4j构建国产一站式知识图谱平台StellarDB是星环科技自主研发的分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务全新的图谱管理平台，实现实现分布式集群管理、统一的资源隔离与权限管理、计算性能的优化提升以及丰富的可视化效果等。除了三种数据库方面的国产化替代实践，星环科技还在大数据基础平台TDH、搜索引擎Scope新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的

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星环科技经过多年的自主研发，打造了一系列高性能国产数据库产品，助力企业实现数据库的自主可控。并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。星环分布式数据库-ArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库，代码自研率90%以上，能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构，支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。星环分布式交易型数据库-KunDBKunDB是星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容-SpactureSpacture是星环研发的国产分布式时空数据库，具有高扩展性，可支持大规模矢量数据、遥感影像数据、数字高程数据、时空轨迹数据等PB级海量数据的存储与计算，内置了时空索引、空间拓扑几何、遥感影像处理等高于交通物流、城市管理、位置服务等场景。星环分布式图数据库-StellarDBStellarDB是星环科技自主研发的国产分布式图数据库，代码自研率90%以上，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据

星环科技经过多年的自主研发，打造了一系列高性能国产数据库产品，助力企业实现数据库的自主可控。并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。星环分布式数据库-ArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库，代码自研率90%以上，能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构，支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。星环分布式交易型数据库-KunDBKunDB是星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容-SpactureSpacture是星环研发的国产分布式时空数据库，具有高扩展性，可支持大规模矢量数据、遥感影像数据、数字高程数据、时空轨迹数据等PB级海量数据的存储与计算，内置了时空索引、空间拓扑几何、遥感影像处理等高于交通物流、城市管理、位置服务等场景。星环分布式图数据库-StellarDBStellarDB是星环科技自主研发的国产分布式图数据库，代码自研率90%以上，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据

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...

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。...

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":...

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"}...

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

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：

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

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...