上海国产数据库

智慧地铁首席信息官&总工程师上海国际论坛于7月3-4日在上海大华虹桥假日酒店隆重召开。本届大会积聚国内外知名地铁高层，共同探讨智慧、高效、安全的轨道交通发展模式。星环科技咨询架构部门经理架构师高俊杰在会上和大家探讨了大数据、人工智能、云计算等信息技术在城轨领域的应用。同时，在7月3日上午的轨道交通创智颁奖典礼中，星环科技从百余家公司中脱颖而出，斩获“智慧地铁创智奖”，由上海交通运输、资深架构师高俊杰出席论坛并于会上做主题演讲。大数据时代下，智能化、数据化、平台化是轨道交通行业的升级趋势。各大地铁公司都在以“互联网+乘客”为突破口，大力提升乘客出行体验。星环科技咨询架构部门经理、资深研究中心、理事长干观德先生亲自颁发奖杯。在刚刚过去的2018年星环科技用户大会上，星环科技与郑州地铁签署了战略合作协议，在多个应用场景联合开展探索工作。除此之外在泛交通领域，星环科技的大数据及人工智能产品在机场、航空、公路、智慧轨交、航运船舶等领域都有广泛应用。

智慧地铁首席信息官&总工程师上海国际论坛于7月3-4日在上海大华虹桥假日酒店隆重召开。本届大会积聚国内外知名地铁高层，共同探讨智慧、高效、安全的轨道交通发展模式。星环科技咨询架构部门经理架构师高俊杰在会上和大家探讨了大数据、人工智能、云计算等信息技术在城轨领域的应用。同时，在7月3日上午的轨道交通创智颁奖典礼中，星环科技从百余家公司中脱颖而出，斩获“智慧地铁创智奖”，由上海交通运输、资深架构师高俊杰出席论坛并于会上做主题演讲。大数据时代下，智能化、数据化、平台化是轨道交通行业的升级趋势。各大地铁公司都在以“互联网+乘客”为突破口，大力提升乘客出行体验。星环科技咨询架构部门经理、资深研究中心、理事长干观德先生亲自颁发奖杯。在刚刚过去的2018年星环科技用户大会上，星环科技与郑州地铁签署了战略合作协议，在多个应用场景联合开展探索工作。除此之外在泛交通领域，星环科技的大数据及人工智能产品在机场、航空、公路、智慧轨交、航运船舶等领域都有广泛应用。

8月21日，由上海市教育委员会和上海市科学技术委员会联合主办的2022(第九届)上海国际青少年科技博览会(云端展会)暨“明日科技之星”国际邀请赛(简称“青博会”)开幕仪式在浦东新区青少年活动中心举行。上海星环大数据产业技术发展促进中心携星环科技大数据基础平台TDH社区版亮相本次青博会线上展厅(展位号:F11)。本届青博会旨在为世界各地青少年架起一座科技、文化交流的“桥梁”。8月21日至31日的两届青博会的所有项目，内容丰富程度堪称青博会史上之。据悉，上海国际青少年科技博览会创办于2005年，每两年举办一届，迄今已成功举办了八届。青博会自创办以来，吸引了五大洲21个国家及地区的数万名青少年参与缩影。上海星环大数据产业技术发展促进中心(简称促进中心)成立于2017年，是在徐汇区科委指导支持下，由大数据行业从业人员、行业相关企业自愿组成，是促进大数据行业发展创新的专业性非营利社团组织。促进中心作为上海人工智能教育共同体第二批成员单位，本着开放、合作、发展的理念，通过大数据产业生态建设、行业研讨、行业规划、产学研用合作促进、国际交流与合作、承办行业相关竞赛、大数据创新项目孵化和人才培养等方式

8月21日，由上海市教育委员会和上海市科学技术委员会联合主办的2022(第九届)上海国际青少年科技博览会(云端展会)暨“明日科技之星”国际邀请赛(简称“青博会”)开幕仪式在浦东新区青少年活动中心举行。上海星环大数据产业技术发展促进中心携星环科技大数据基础平台TDH社区版亮相本次青博会线上展厅(展位号:F11)。本届青博会旨在为世界各地青少年架起一座科技、文化交流的“桥梁”。8月21日至31日的两届青博会的所有项目，内容丰富程度堪称青博会史上之。据悉，上海国际青少年科技博览会创办于2005年，每两年举办一届，迄今已成功举办了八届。青博会自创办以来，吸引了五大洲21个国家及地区的数万名青少年参与缩影。上海星环大数据产业技术发展促进中心(简称促进中心)成立于2017年，是在徐汇区科委指导支持下，由大数据行业从业人员、行业相关企业自愿组成，是促进大数据行业发展创新的专业性非营利社团组织。促进中心作为上海人工智能教育共同体第二批成员单位，本着开放、合作、发展的理念，通过大数据产业生态建设、行业研讨、行业规划、产学研用合作促进、国际交流与合作、承办行业相关竞赛、大数据创新项目孵化和人才培养等方式

8月21日，由上海市教育委员会和上海市科学技术委员会联合主办的2022(第九届)上海国际青少年科技博览会(云端展会)暨“明日科技之星”国际邀请赛(简称“青博会”)开幕仪式在浦东新区青少年活动中心举行。上海星环大数据产业技术发展促进中心携星环科技大数据基础平台TDH社区版亮相本次青博会线上展厅(展位号:F11)。本届青博会旨在为世界各地青少年架起一座科技、文化交流的“桥梁”。8月21日至31日的两届青博会的所有项目，内容丰富程度堪称青博会史上之。据悉，上海国际青少年科技博览会创办于2005年，每两年举办一届，迄今已成功举办了八届。青博会自创办以来，吸引了五大洲21个国家及地区的数万名青少年参与缩影。上海星环大数据产业技术发展促进中心(简称促进中心)成立于2017年，是在徐汇区科委指导支持下，由大数据行业从业人员、行业相关企业自愿组成，是促进大数据行业发展创新的专业性非营利社团组织。促进中心作为上海人工智能教育共同体第二批成员单位，本着开放、合作、发展的理念，通过大数据产业生态建设、行业研讨、行业规划、产学研用合作促进、国际交流与合作、承办行业相关竞赛、大数据创新项目孵化和人才培养等方式

数据库在面对海量数据和高并发访问时，往往会出现性能瓶颈，而分布式架构则通过将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的并行处理和负载均衡，大大提升了数据库的处理能力和扩展性。以云原生技术的应用也是国产数据库的国产数据库的技术突破在技术创新的征程中，国产数据库不断突破重重难关，在多个关键领域取得了令人瞩目的技术突破，展现出强大的技术实力和创新活力。分布式架构是国产数据库的重要技术突破之一。传统的集中式一大亮点。云原生数据库能够充分利用云计算的弹性资源和灵活部署特性，实现数据库的快速部署、弹性伸缩和自动化运维。在人工智能与数据库的融合方面，国产数据库也取得了显著进展。通过引入人工智能技术，数据库能够实现智能查询优化、自动故障诊断和预测性维护等功能，大大提升了数据库的智能化水平和运维效率在安全技术方面，国产数据库也在不断加强创新。面对日益严峻的数据安全挑战，国产数据库采用了多种先进的安全技术，如数据加密、访问控制、安全审计等，确保数据的安全性和隐私性。国产数据库的优势与应用场景（一）优势国产数据库在多个关键维度上展现出独特优势，这些优势使其在市场竞争中脱颖而出，成为众多企业和机构的优先选择。在

数据库在面对海量数据和高并发访问时，往往会出现性能瓶颈，而分布式架构则通过将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的并行处理和负载均衡，大大提升了数据库的处理能力和扩展性。以云原生技术的应用也是国产数据库的国产数据库的技术突破在技术创新的征程中，国产数据库不断突破重重难关，在多个关键领域取得了令人瞩目的技术突破，展现出强大的技术实力和创新活力。分布式架构是国产数据库的重要技术突破之一。传统的集中式一大亮点。云原生数据库能够充分利用云计算的弹性资源和灵活部署特性，实现数据库的快速部署、弹性伸缩和自动化运维。在人工智能与数据库的融合方面，国产数据库也取得了显著进展。通过引入人工智能技术，数据库能够实现智能查询优化、自动故障诊断和预测性维护等功能，大大提升了数据库的智能化水平和运维效率在安全技术方面，国产数据库也在不断加强创新。面对日益严峻的数据安全挑战，国产数据库采用了多种先进的安全技术，如数据加密、访问控制、安全审计等，确保数据的安全性和隐私性。国产数据库的优势与应用场景（一）优势国产数据库在多个关键维度上展现出独特优势，这些优势使其在市场竞争中脱颖而出，成为众多企业和机构的优先选择。在

采购数据库时能够节省大量资金。除了采购成本，数据库的运营成本也是企业需要关注的重点。国产数据库在运维方面相对简单，对运维人员的技术要求相对较低，这意味着企业在运维人力成本和培训成本上的投入也会相应减少数据库国产化替换：从趋势到挑战，探寻中国方案数据库国产化替换的现状在全球数字化浪潮的推动下，数据已成为企业和国家发展的核心资产。数据库作为管理和存储这些资产的关键工具，其重要性不言而喻。近年来，随着国际形势的变化和信息技术的快速发展，数据库国产化替换已成为我国信息技术领域的重要战略任务。替换的原因（一）数据安全至上在当今数字化时代，数据已然成为国家和企业的核心资产，其安全至关重要。数据安全要行业的数据若被恶意获取或篡改，可能引发社会动荡，危及国家安全。（二）成本效益显著成本是企业在选择数据库时需要考虑的重要因素之一。国产数据库在成本方面具有明显优势，其价格通常低于国外同类产品，这使得企业在。（三）自主研发能力提升国产化数据库的发展能够有力地推动国内数据库技术研发能力的提升。在过去，我国数据库市场长期被国外数据库厂商垄断，国内企业在数据库技术研发方面受到诸多限制。随着国产化数据库的兴起

数据库在面对海量数据和高并发访问时，往往会出现性能瓶颈，而分布式架构则通过将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的并行处理和负载均衡，大大提升了数据库的处理能力和扩展性。以云原生技术的应用也是国产数据库的国产数据库的技术突破在技术创新的征程中，国产数据库不断突破重重难关，在多个关键领域取得了令人瞩目的技术突破，展现出强大的技术实力和创新活力。分布式架构是国产数据库的重要技术突破之一。传统的集中式一大亮点。云原生数据库能够充分利用云计算的弹性资源和灵活部署特性，实现数据库的快速部署、弹性伸缩和自动化运维。在人工智能与数据库的融合方面，国产数据库也取得了显著进展。通过引入人工智能技术，数据库能够实现智能查询优化、自动故障诊断和预测性维护等功能，大大提升了数据库的智能化水平和运维效率在安全技术方面，国产数据库也在不断加强创新。面对日益严峻的数据安全挑战，国产数据库采用了多种先进的安全技术，如数据加密、访问控制、安全审计等，确保数据的安全性和隐私性。国产数据库的优势与应用场景（一）优势国产数据库在多个关键维度上展现出独特优势，这些优势使其在市场竞争中脱颖而出，成为众多企业和机构的优先选择。在

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

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...

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":...

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。...

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：

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

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...

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•...