数据治理标准

数据治理标准是为了确保数据治理工作的规范化、标准化和一致性而制定的一系列规范和准则，涵盖数据质量、数据安全、数据架构等多个方面。数据质量标准准确性标准：明确数据与实际业务情况的相符程度要求，规定数据元数据的定义、分类、存储和管理规范，明确元数据的维护流程和责任，确保元数据的准确性和及时性。数据治理流程标准数据规划标准：明确数据治理的目标、范围、计划和预算等，确保数据治理工作与企业战略和业务需求相匹配。数据治理项目管理标准：规范数据治理项目的启动、规划、执行、监控和收尾等过程，包括项目的组织结构、任务分解、进度管理等。数据治理评估与审计标准：建立数据治理效果的评估指标体系和审计流程，定期对数据治理工作进行评估和审计，发现问题及时整改。数据治理组织与人员标准组织架构标准：明确数据治理的组织架构和职责分工，包括数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等的职责和权限。人员能力标准：规定数据治理相关人员的技能要求和培训计划，如数据管理员需具备数据管理知识、数据库操作技能等。误差范围、数据来源的可靠性验证方法等。完整性标准：定义数据完整的具体要求，包括必填字段、关联数据的完整性等，如客户信息表中必填项不得为空。一致性标准：规范数据在不同系统、不同部门之间的一致性要求，如同

数据治理标准是为了确保数据治理工作的规范化、标准化和一致性而制定的一系列规范和准则，涵盖数据质量、数据安全、数据架构等多个方面。数据质量标准准确性标准：明确数据与实际业务情况的相符程度要求，规定数据元数据的定义、分类、存储和管理规范，明确元数据的维护流程和责任，确保元数据的准确性和及时性。数据治理流程标准数据规划标准：明确数据治理的目标、范围、计划和预算等，确保数据治理工作与企业战略和业务需求相匹配。数据治理项目管理标准：规范数据治理项目的启动、规划、执行、监控和收尾等过程，包括项目的组织结构、任务分解、进度管理等。数据治理评估与审计标准：建立数据治理效果的评估指标体系和审计流程，定期对数据治理工作进行评估和审计，发现问题及时整改。数据治理组织与人员标准组织架构标准：明确数据治理的组织架构和职责分工，包括数据治理委员会、数据管理员、数据所有者等的职责和权限。人员能力标准：规定数据治理相关人员的技能要求和培训计划，如数据管理员需具备数据管理知识、数据库操作技能等。误差范围、数据来源的可靠性验证方法等。完整性标准：定义数据完整的具体要求，包括必填字段、关联数据的完整性等，如客户信息表中必填项不得为空。一致性标准：规范数据在不同系统、不同部门之间的一致性要求，如同

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数据治理标准是一套规范和原则，旨在确保数据的质量和一致性，提高数据的可用性和可靠性。数据治理对于企业和组织非常重要，有助于企业提高决策效率，降低风险，并确保合规性。数据治理标准通常包括以下几个方面：数据质量管理：数据质量管理关注数据的准确性、完整性、一致性和时效性。通过实施数据质量策略和流程，企业可以确保所使用数据的质量，从而提高决策的可靠性。数据安全与隐私：数据治理标准需要确保数据的安全和隐私。通过实施数据标准和元数据管理，企业可以确保数据的一致性和可理解性。数据生命周期管理：数据治理需要关注数据从创建到销毁的整个生命周期。数据生命周期管理包括数据的创建、存储、使用、归档和销毁。通过有效的数据生命周期管理，企业可以降低存储成本，确保数据的合规性，并提高数据的价值。数据集成与互操作性：数据治理标准应确保数据在不同系统和平台之间的无缝集成和互操作性。这包括定义数据交换格式、接口和流程，以便在组织内部和外部实现数据的高效共享。数据政策与合规性：企业需要制定和维护数据政策，以确保遵循相关法规和行业标准。数据治理团队应负责监督政策的执行，并对潜在的合规风险进行评估和处理。数据治理组织与角色：数据

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...

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：

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

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...

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":...

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•...

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。...