向量数据库采购

星环分布式向量数据库
Transwarp Hippo是一款企业级云原生分布式向量数据库,支持存储,索引以及管理海量的向量数据集,能够高效的解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题。Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点,支持多种向量搜索索引,支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能,能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。

向量数据库采购 更多内容

采购时序数据库时,可以参考以下流程和要点:采购前的需求分析与市场调研明确业务需求:确定需要时序数据库支持的具体业务场景,如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等,明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研:了解市场上主流的时序数据库产品,对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标:适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订:在确定中标供应商后,双方应签订详细的采购合同,明确双方的权利和义务,包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收:供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务,及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持:考虑与供应商建立长期合作关系,以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务,确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购:当只能从特定供应商处采购,或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求,需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商:适用于技术复杂或性质特殊的项目,不能确定详细规格或具体要求的
行业资讯
采购数据仓库
采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息的数据库系统,旨在支持采购流程的优化、供应链管理的改进以及数据驱动的决策制定。以下是采购数据仓库的关键组成部分和实施步骤:1.明确需求定义数据类型和来源:确定需要记录的采购信息,包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适的软件关系型数据库:适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库:适用于半结构化数据的存储和管理。数据ERP系统、库存管理系统、供应商系统进行集成,实现数据的共享和同步。8.系统维护数据库维护计划:制定数据库维护计划,确保系统的长期稳定运行。系统监控策略:设置系统监控策略,及时发现和处理系统故障。故障处理流程:制定故障处理流程,确保快速恢复系统正常运行。9.项目团队管理组建专业团队:组建包括项目经理、数据库管理员、数据工程师、数据分析师等在内的专业项目团队。项目管理工具:使用研发项目管理系统和通用可恢复性。数据加密策略:对敏感数据进行加密处理,确保数据的安全性。访问控制策略:设置访问控制策略,限制数据访问权限。5.数据集成系统集成:将ERP系统、库存管理系统、供应商系统的数据导入采购数据
采购时序数据库时,可以参考以下流程和要点:采购前的需求分析与市场调研明确业务需求:确定需要时序数据库支持的具体业务场景,如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等,明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研:了解市场上主流的时序数据库产品,对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标:适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订:在确定中标供应商后,双方应签订详细的采购合同,明确双方的权利和义务,包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收:供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务,及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持:考虑与供应商建立长期合作关系,以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务,确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购:当只能从特定供应商处采购,或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求,需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商:适用于技术复杂或性质特殊的项目,不能确定详细规格或具体要求的
采购时序数据库时,可以参考以下流程和要点:采购前的需求分析与市场调研明确业务需求:确定需要时序数据库支持的具体业务场景,如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等,明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研:了解市场上主流的时序数据库产品,对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标:适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订:在确定中标供应商后,双方应签订详细的采购合同,明确双方的权利和义务,包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收:供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务,及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持:考虑与供应商建立长期合作关系,以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务,确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购:当只能从特定供应商处采购,或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求,需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商:适用于技术复杂或性质特殊的项目,不能确定详细规格或具体要求的
采购时序数据库时,可以参考以下流程和要点:采购前的需求分析与市场调研明确业务需求:确定需要时序数据库支持的具体业务场景,如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等,明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研:了解市场上主流的时序数据库产品,对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标:适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订:在确定中标供应商后,双方应签订详细的采购合同,明确双方的权利和义务,包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收:供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务,及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持:考虑与供应商建立长期合作关系,以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务,确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购:当只能从特定供应商处采购,或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求,需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商:适用于技术复杂或性质特殊的项目,不能确定详细规格或具体要求的
采购时序数据库时,可以参考以下流程和要点:采购前的需求分析与市场调研明确业务需求:确定需要时序数据库支持的具体业务场景,如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等,明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研:了解市场上主流的时序数据库产品,对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标:适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订:在确定中标供应商后,双方应签订详细的采购合同,明确双方的权利和义务,包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收:供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务,及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持:考虑与供应商建立长期合作关系,以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务,确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购:当只能从特定供应商处采购,或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求,需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商:适用于技术复杂或性质特殊的项目,不能确定详细规格或具体要求的
行业资讯
采购数据仓库
采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息的数据库系统,旨在支持采购流程的优化、供应链管理的改进以及数据驱动的决策制定。以下是采购数据仓库的关键组成部分和实施步骤:1.明确需求定义数据类型和来源:确定需要记录的采购信息,包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适的软件关系型数据库:适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库:适用于半结构化数据的存储和管理。数据ERP系统、库存管理系统、供应商系统进行集成,实现数据的共享和同步。8.系统维护数据库维护计划:制定数据库维护计划,确保系统的长期稳定运行。系统监控策略:设置系统监控策略,及时发现和处理系统故障。故障处理流程:制定故障处理流程,确保快速恢复系统正常运行。9.项目团队管理组建专业团队:组建包括项目经理、数据库管理员、数据工程师、数据分析师等在内的专业项目团队。项目管理工具:使用研发项目管理系统和通用可恢复性。数据加密策略:对敏感数据进行加密处理,确保数据的安全性。访问控制策略:设置访问控制策略,限制数据访问权限。5.数据集成系统集成:将ERP系统、库存管理系统、供应商系统的数据导入采购数据
行业资讯
采购数据仓库
采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息的数据库系统,旨在支持采购流程的优化、供应链管理的改进以及数据驱动的决策制定。以下是采购数据仓库的关键组成部分和实施步骤:1.明确需求定义数据类型和来源:确定需要记录的采购信息,包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适的软件关系型数据库:适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库:适用于半结构化数据的存储和管理。数据ERP系统、库存管理系统、供应商系统进行集成,实现数据的共享和同步。8.系统维护数据库维护计划:制定数据库维护计划,确保系统的长期稳定运行。系统监控策略:设置系统监控策略,及时发现和处理系统故障。故障处理流程:制定故障处理流程,确保快速恢复系统正常运行。9.项目团队管理组建专业团队:组建包括项目经理、数据库管理员、数据工程师、数据分析师等在内的专业项目团队。项目管理工具:使用研发项目管理系统和通用可恢复性。数据加密策略:对敏感数据进行加密处理,确保数据的安全性。访问控制策略:设置访问控制策略,限制数据访问权限。5.数据集成系统集成:将ERP系统、库存管理系统、供应商系统的数据导入采购数据
采购时序数据库时,可以参考以下流程和要点:采购前的需求分析与市场调研明确业务需求:确定需要时序数据库支持的具体业务场景,如物联网设备监控、工业生产数据管理、金融高频数据处理等,明确数据写入频率、查询复杂度、数据存储量等关键指标。市场调研:了解市场上主流的时序数据库产品,对比它们的功能特性、性能表现、兼容性、生态支持、价格等方面。选择采购方式公开招标:适用于采购金额较大、需求明确且有多个潜在供应商。合同签订与交付验收合同签订:在确定中标供应商后,双方应签订详细的采购合同,明确双方的权利和义务,包括产品交付时间、质量标准、付款方式、违约责任等条款。交付验收:供应商按照合同约定的时间和要求交付时序数据库和维护服务,及时解决产品使用过程中出现的问题。长期合作与支持:考虑与供应商建立长期合作关系,以便在后续的产品升级、功能扩展、技术咨询等方面获得持续的支持和服务,确保时序数据库能够适应业务发展的需要。的情况。单一来源采购:当只能从特定供应商处采购,或者为了保证原有采购项目的一致性或服务配套要求,需要继续从原供应商处采购时采用。竞争性磋商:适用于技术复杂或性质特殊的项目,不能确定详细规格或具体要求的
Spacture时空数据库是基于PostgreSQL及PostGIS的用以存储时空地理数据的数据库。Spacture当前版本提供三个PostgreSQL拓展用以对时空地理数据进行存储分析:transwarp_modtranswarp_gridtranswarp_raster三个插件的功能如下:transwarp_mod为移动对象拓展,提供了对移动对象轨迹进行存储分析的能力,主要提供了trajectory对象用以表示移动轨迹;transwarp_grid为网格拓展,插件提供了常用的时空剖分网格功能,如GeoHash、GeoSOT等;transwarp_raster为栅格拓展,提供了栅格数据相关功能,当前版本只包含热力图功能。快速入门这里重点介绍transwarp_mod扩展。transwarp_mod扩展依赖于PostGIS扩展用以提供对基本空间地理对象的支持。在此之上,该拓展主要提供了trajectory轨迹类型用以表征移动对象在地理空间中的移动轨迹对象。同时该拓展提供了一系列围绕该类型的索引及UDF,用户可以方便快速的对移动轨迹进行各种管理及时空分析。Trajectory对象结构如下...
产品文档
1 产品介绍
产品定位TranswarpSpacture是星环科技自主研发的分布式时空数据库,提供空间地理、时空轨迹、遥感影像等海量数据的存储、查询、分析和挖掘服务。Spacture具备高性能数据读写和分析能力。支持OGC标准图形类型和空间关系,兼容常见的开源和商业GIS软件;内置了时空索引、空间拓扑几何、遥感影像处理等高效算法。Spacture帮助用户快速开发时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等应用,广泛应用于位置服务、城市管理、交通物流、疫情防控等场景。
产品文档
9 卸载
卸载TCOS和TDC依次登录到每个节点下,运行如下脚本来卸载TCOS。注意:每个节点下都要运行一遍。说明:卸载TCOS会连同TDC等服务一并卸载,无特殊需求的话只需要关注TCOS卸载即可。uninstall_tos.sh如下:#!/bin/bashset-xecho"systemctlstopkubelet..."systemctlstopkubeletecho"systemctlstophaproxy"systemctlstophaproxyyumremove-yhaproxyecho"stopdockercontainers..."if[[`dockerps-q|wc-l`>0]];thendockerstop$(dockerps-q);fiecho"removedockercontainers..."if[[`dockerps-aq|wc-l`>0]];thendockerrm$(dockerps-aq);fiecho"systemctlstopdocker"systemctlstopdocker#卸载dockerrpm-qa|grepdocker|xargsyumr...
产品文档
5.4 WINDOW 窗口
Slipstream里的窗口(STREAMWINDOW)跟SQL标准的窗口不同,在Slipstream中STREAMWINDOW主要作为时间分割的单位。用户的流应用一般会对一定的时间区间做多表关联、聚合或者统计。Slipstream中窗口切分的方式分为两种:系统时间(SystemTime)切分:以流处理引擎处理的时间为基准切分窗口。事件时间(EventTime)切分:将数据中的某指定个字段作为时间字段切分窗口,详情请参考事件时间。SLIDEWINDOW滑动窗口滑动窗口需要由两个量来定义:窗口长度(LENGTH)和滑动间隔(SLIDE)。滑动窗口是指按照一定的SLIDE向未来滑动的长度为LENGTH的窗口。相邻两个窗口之间可能会有重叠的部分。例如:如果窗口长度为2s,滑动间隔为1s,那么第一个窗口为[0s, 2s),第二个窗口为[1s,3s),第三个窗口为[2s,4s),以此类推。例33.系统时间切分滑动窗口CREATESTREAMs1(idINT,nameSTRING,tsTIMESTAMP)TBLPROPERTIES("kafka.broker.list"="tw-node127:9...
产品文档
5.5 Join
MapjoinMapJoin适用与小表和流Join的情况,这里的小表既可以是流任务中的表,也可以是外部数据源中的表。大致可以分为以下两个步骤:步骤一获取小表数据阶段MapJoin适用于小表和流进行join,其中小表中数据既可以是流任务中的数据也可以是外部数据源中的数据。当获取到小表数据之后,Slipstream会将小表构建为HashTable,以本章第一节中的数据为例,该HashTable可以抽象为:keyvalue126234步骤二Executor进行Join当小表数据都发送到HDFS上之后,执行该MapJoin任务的每一个Executor都会去HDFS上对应的节点获取该HashTable的数据,将其下载到本地内存,并封装到joinbuff数组中,然后等待流任务中的数据进来。每当流中进来一条数据,Executor会根据Join条件中的key的值去内存中的HashTable获取此key对应的数据,封装到joinbuff数组中。最后将joinbuff数组的中满足条件数据合并得到join之后的数据,至此就完成了MapJoin的过程。GlobalLookupJoinSlipstream从5....
产品文档
4 Citus
快速入门Citus简介Citus是基于横向扩展而构建的Spacture扩展,可在多台机器的集群中分发数据和查询。作为扩展(而非分支),Citus支持新版本Spacture的特性,允许用户从新功能中受益,并保持与现有Spacture工具的兼容性。Citus使用sharding和replication在多台机器上水平扩展Spacture。它的查询引擎将跨服务器导入SQL进行并行化查询,以便在大型数据集上实现毫秒级响应。基于Citus的sharding扩展,Spacture具备了分布式数据自动管理,根据指定的分布字段,实现数据分片和均匀分布存储。Citus适用场景Multi-TenantDatabase多租户数据库大多数B2B应用程序已经在其数据模型中内置了租户的概念。在这个模型中,数据库为多个租户提供服务,每个租户之间的数据相互隔离。Citus提供完整的SQL支持,并支持将关系数据库扩展到10万多个租户。Citus还为多租户添加了新功能。例如,Citus支持租户隔离,为大租户提供性能保障,并提供引用表的概念以减少租户间的数据重复存储。这些功能允许跨多台机器扩展租户的数据,并轻松添加更多CP...
产品文档
3 Slipstream 基础
Slipstream支持从不同的源中获取实时的流数据,计算处理之后输出到不同的文件系统.图1.Slipstream概览Slipstream有三个核心的概念:Stream、StreamJob和Application。概括地说,Stream是数据流,StreamJob是对一个或多个Stream进行计算并将结果写进一张表的任务,Application是一个或多个StreamJob的集合。三者的关系如下图所示:图2.Slipstream核心概念概览上图中,InputStream和DerivedStream都是数据流,这些Stream是静态的概念,仅仅描述了执行计划;图的右侧是运行时概念,触发StreamJob才真正开始接收并处理数据.StreamStream分为两种:InputStream和DerivedStream。直接用于接收数据源传来的数据称为InputStream;对已有Stream进行变形得到的新的Stream称为DerivedStream.InputStream直接用于接收数据源传来的Stream称为InputStream.InputStream定义了如何从数据源读取数据.Deri...
产品文档
2 SQL
DDL约束数据类型是一种限制能够存储在表中数据类别的方法。但是对于很多应用来说,它们提供的约束太粗糙。例如,一个包含产品价格的列应该只接受正值。但是没有任何一种标准数据类型只接受正值。另一个问题是我们可能需要根据其他列或行来约束一个列中的数据。例如,在一个包含产品信息的表中,对于每个产品编号应该只有一行。到目前为止,SQL允许我们在列和表上定义约束。约束让我们能够根据我们的愿望来控制表中的数据。如果一个用户试图在一个列中保存违反一个约束的数据,一个错误会被抛出。即便是这个值来自于默认值定义,这个规则也同样适用。检查约束一个检查约束是最普通的约束类型。它允许我们指定一个特定列中的值必须要满足一个布尔表达式。例如,为了要求正值的产品价格,我们可以使用:CREATETABLEproducts(product_nointeger,nametext,pricenumericCHECK(price>0));如你所见,约束定义就和默认值定义一样跟在数据类型之后。默认值和约束之间的顺序没有影响。一个检查约束有关键字CHECK以及其后的包围在圆括号中的表达式组成。检查约束表达式应该涉及到被约束的列...
产品文档
3 集群规划
节点系统盘配置目录大小磁盘要求RAID说明使用节点/200G+(具体参考部署方案规划)14400转+(或者SSD)建议做RAID1安装操作系统所有节点master/slave/var/lib/docker200G+10000转+(SAS盘)无主要用于docker存储所有节点master/slave/registry-data500G+10000转+(SAS盘)无主要用于存放镜像TCOSmaster01和master02节点即可/opt/kubernetes/data100G+14400转+(SSD)无主要存放etcd数据,集群元数据,对io要求较高。生产环境必须单独挂盘所有TCOSmaster节点/var/log500G+(建议与根分区独立,如果共享,则适当增大根分区大小)10000转+(SAS盘)无主要存放日志,单独一个分区,可以防止日志过大,影响操作系统运行。生产环境必须单独挂载,否则会导致磁盘资源耗尽。所有节点master/slave存储容量规划存储池类型介绍底层磁盘做硬RAID1RAID1通过磁盘数据镜像实现数据冗余,在成对的独立磁盘上产生互为备份的数据。当原始数据繁忙时,可直...
产品文档
1 兼容版本
请注意您所安装的TDC版本TDC3.0.0TDC3.0.0x86+CentOS产品兼容版本产品TCOSGuardianTDHArgoDBStellarDBScopeSophonKunDBAquilaStudio依赖兼容重点测试3.1.03.2.38.0.13.2.23.0.131.3.42.7.12.1.12.0.12.3.07.0.12.0.03.0.12.3.02.1.0TDC3.0.1TDC3.0.1x86+CentOS产品兼容版本产品TCOSGuardianTDHArgoDBStellarDBScopeSophonKunDBAquilaStudio依赖兼容重点测试3.1.03.2.38.0.13.2.13.0.131.3.4TDC3.0.1对应Sophon多个组件:将单独列表2.1.12.0.12.3.18.1.02.1.27.0.13.2.22.1.02.3.02.4.06.2.24.0.1TDC3.0.1Sophon组件兼容版本如下表:组件*兼容版本SophonBase1.0.02.7.13.0.1SophonFL1.2.1SophonKG2.7.13.1.0SophonE...