标签数据管理

标签数据管理是指对标签数据进行收集、存储、整理、清洗、查询和分析一系列管理操作的过程。标签数据是指用于描述、分类、标识或组织其他数据的关键词或标签。在数据管理中，标签数据的准确性、一致性和完整性对于数据的使用和分析都至关重要。标签数据管理的主要任务包括：收集：从多个来源获取标签数据，可以通过人工输入、自动抽取、数据挖掘等方式进行收集。存储：将收集到的标签数据存储到适当的数据库、文件系统或其他存储进行检索和查询，使用户可以快速找到所需数据。分析：对标签数据进行统计分析和挖掘，探索数据的隐藏模式和规律为后续的数据应用和决策提供支持。标签数据管理在许多领域都有广泛应用，例如文档管理、图像和视频分类、电子商务推荐系统等。有效的标签数据管理可以提高数据的可用性和可价值化程度，帮助用户更好地利用数据。星环标签管理平台-TranswarpStarViewer星环标签管理平台（StarViewer），专业介质中，确保数据的安全性和可靠性。整理：对标签进行清洗和整理，包括去除重复和错误标签、统一格式和命名、建立标签间的关联等操作，以提高的质量和一致性。查询：通过建立索引或使用查询语言等方式，对标签数据

标签数据管理是指对标签数据进行收集、存储、整理、清洗、查询和分析一系列管理操作的过程。标签数据是指用于描述、分类、标识或组织其他数据的关键词或标签。在数据管理中，标签数据的准确性、一致性和完整性对于数据的使用和分析都至关重要。标签数据管理的主要任务包括：收集：从多个来源获取标签数据，可以通过人工输入、自动抽取、数据挖掘等方式进行收集。存储：将收集到的标签数据存储到适当的数据库、文件系统或其他存储进行检索和查询，使用户可以快速找到所需数据。分析：对标签数据进行统计分析和挖掘，探索数据的隐藏模式和规律为后续的数据应用和决策提供支持。标签数据管理在许多领域都有广泛应用，例如文档管理、图像和视频分类、电子商务推荐系统等。有效的标签数据管理可以提高数据的可用性和可价值化程度，帮助用户更好地利用数据。星环标签管理平台-TranswarpStarViewer星环标签管理平台（StarViewer），专业介质中，确保数据的安全性和可靠性。整理：对标签进行清洗和整理，包括去除重复和错误标签、统一格式和命名、建立标签间的关联等操作，以提高的质量和一致性。查询：通过建立索引或使用查询语言等方式，对标签数据

标签数据管理是指对标签数据进行收集、存储、整理、清洗、查询和分析一系列管理操作的过程。标签数据是指用于描述、分类、标识或组织其他数据的关键词或标签。在数据管理中，标签数据的准确性、一致性和完整性对于数据的使用和分析都至关重要。标签数据管理的主要任务包括：收集：从多个来源获取标签数据，可以通过人工输入、自动抽取、数据挖掘等方式进行收集。存储：将收集到的标签数据存储到适当的数据库、文件系统或其他存储进行检索和查询，使用户可以快速找到所需数据。分析：对标签数据进行统计分析和挖掘，探索数据的隐藏模式和规律为后续的数据应用和决策提供支持。标签数据管理在许多领域都有广泛应用，例如文档管理、图像和视频分类、电子商务推荐系统等。有效的标签数据管理可以提高数据的可用性和可价值化程度，帮助用户更好地利用数据。星环标签管理平台-TranswarpStarViewer星环标签管理平台（StarViewer），专业介质中，确保数据的安全性和可靠性。整理：对标签进行清洗和整理，包括去除重复和错误标签、统一格式和命名、建立标签间的关联等操作，以提高的质量和一致性。查询：通过建立索引或使用查询语言等方式，对标签数据

标签数据管理是指对标签数据进行收集、存储、整理、清洗、查询和分析一系列管理操作的过程。标签数据是指用于描述、分类、标识或组织其他数据的关键词或标签。在数据管理中，标签数据的准确性、一致性和完整性对于数据的使用和分析都至关重要。标签数据管理的主要任务包括：收集：从多个来源获取标签数据，可以通过人工输入、自动抽取、数据挖掘等方式进行收集。存储：将收集到的标签数据存储到适当的数据库、文件系统或其他存储进行检索和查询，使用户可以快速找到所需数据。分析：对标签数据进行统计分析和挖掘，探索数据的隐藏模式和规律为后续的数据应用和决策提供支持。标签数据管理在许多领域都有广泛应用，例如文档管理、图像和视频分类、电子商务推荐系统等。有效的标签数据管理可以提高数据的可用性和可价值化程度，帮助用户更好地利用数据。星环标签管理平台-TranswarpStarViewer星环标签管理平台（StarViewer），专业介质中，确保数据的安全性和可靠性。整理：对标签进行清洗和整理，包括去除重复和错误标签、统一格式和命名、建立标签间的关联等操作，以提高的质量和一致性。查询：通过建立索引或使用查询语言等方式，对标签数据

财政数据标签管理是财政数据管理的重要组成部分，旨在通过标签化的方式对财政数据进行分类、描述和管理，以便更好地实现数据的查询、分析和共享。以下是财政数据标签管理的关键方面和实施步骤：一、财政数据标签管理的功能元数据管理：对数据标签系统中应用到的相关数据源进行管理，包括数据包管理和数据表管理。数据包管理通过数据包对数据表进行分类管理，数据表管理主要通过添加数据表、数据表属性、数据表关联视图等功能资源的利用效率。三、财政数据标签管理的管理和维护元数据管理计划：明确元数据管理相关参与方，采集元数据管理需求；确定元数据类型、范围、属性，设计元数据架构，技术元数据与数据模型、主数据、数据开发相关架构对标签系统中的元数据进行管理。数据标签分类管理：对特定的数据对象（如企业、政府部门、税收种类等）通过设定标签、制定标签规则、生产标签等一系列系统操作，使用户能够更好地掌握数据对象的财政数据行为和经济数据访问权限，以保证用户可以正确地访问资源目录信息，并且保护目录系统目录信息的安全。二、财政数据标签管理的实施步骤数据规划整理：由于财政多年度业务的数据包含了多种版本，因此需要根据业务需求，对历史数据进行

财政数据标签管理是财政数据管理的重要组成部分，旨在通过标签化的方式对财政数据进行分类、描述和管理，以便更好地实现数据的查询、分析和共享。以下是财政数据标签管理的关键方面和实施步骤：一、财政数据标签管理的功能元数据管理：对数据标签系统中应用到的相关数据源进行管理，包括数据包管理和数据表管理。数据包管理通过数据包对数据表进行分类管理，数据表管理主要通过添加数据表、数据表属性、数据表关联视图等功能资源的利用效率。三、财政数据标签管理的管理和维护元数据管理计划：明确元数据管理相关参与方，采集元数据管理需求；确定元数据类型、范围、属性，设计元数据架构，技术元数据与数据模型、主数据、数据开发相关架构对标签系统中的元数据进行管理。数据标签分类管理：对特定的数据对象（如企业、政府部门、税收种类等）通过设定标签、制定标签规则、生产标签等一系列系统操作，使用户能够更好地掌握数据对象的财政数据行为和经济数据访问权限，以保证用户可以正确地访问资源目录信息，并且保护目录系统目录信息的安全。二、财政数据标签管理的实施步骤数据规划整理：由于财政多年度业务的数据包含了多种版本，因此需要根据业务需求，对历史数据进行

财政数据标签管理是财政数据管理的重要组成部分，旨在通过标签化的方式对财政数据进行分类、描述和管理，以便更好地实现数据的查询、分析和共享。以下是财政数据标签管理的关键方面和实施步骤：一、财政数据标签管理的功能元数据管理：对数据标签系统中应用到的相关数据源进行管理，包括数据包管理和数据表管理。数据包管理通过数据包对数据表进行分类管理，数据表管理主要通过添加数据表、数据表属性、数据表关联视图等功能资源的利用效率。三、财政数据标签管理的管理和维护元数据管理计划：明确元数据管理相关参与方，采集元数据管理需求；确定元数据类型、范围、属性，设计元数据架构，技术元数据与数据模型、主数据、数据开发相关架构对标签系统中的元数据进行管理。数据标签分类管理：对特定的数据对象（如企业、政府部门、税收种类等）通过设定标签、制定标签规则、生产标签等一系列系统操作，使用户能够更好地掌握数据对象的财政数据行为和经济数据访问权限，以保证用户可以正确地访问资源目录信息，并且保护目录系统目录信息的安全。二、财政数据标签管理的实施步骤数据规划整理：由于财政多年度业务的数据包含了多种版本，因此需要根据业务需求，对历史数据进行

财政数据标签管理是财政数据管理的重要组成部分，旨在通过标签化的方式对财政数据进行分类、描述和管理，以便更好地实现数据的查询、分析和共享。以下是财政数据标签管理的关键方面和实施步骤：一、财政数据标签管理的功能元数据管理：对数据标签系统中应用到的相关数据源进行管理，包括数据包管理和数据表管理。数据包管理通过数据包对数据表进行分类管理，数据表管理主要通过添加数据表、数据表属性、数据表关联视图等功能资源的利用效率。三、财政数据标签管理的管理和维护元数据管理计划：明确元数据管理相关参与方，采集元数据管理需求；确定元数据类型、范围、属性，设计元数据架构，技术元数据与数据模型、主数据、数据开发相关架构对标签系统中的元数据进行管理。数据标签分类管理：对特定的数据对象（如企业、政府部门、税收种类等）通过设定标签、制定标签规则、生产标签等一系列系统操作，使用户能够更好地掌握数据对象的财政数据行为和经济数据访问权限，以保证用户可以正确地访问资源目录信息，并且保护目录系统目录信息的安全。二、财政数据标签管理的实施步骤数据规划整理：由于财政多年度业务的数据包含了多种版本，因此需要根据业务需求，对历史数据进行

标签管理平台是一种用于创建、存储、应用和维护标签的软件系统，它在企业的数据管理、营销活动、客户服务等多个领域发挥着关键作用。一、功能特点标签创建与定义提供灵活的标签创建工具，允许用户根据业务需求、产品属性标签）等来分类存储，方便用户快速查找和管理。具备标签版本管理功能，当标签的定义或规则发生变化时，可以记录不同版本的标签信息，确保数据的可追溯性和一致性。数据采集与标签关联能够连接多种数据场景客户画像与精准营销标签管理平台可以整合来自多个渠道的客户数据，构建详细的客户画像。通过对客户的人口统计学信息、购买行为、浏览偏好、社交行为等数据进行分析，为每个客户打上精准的标签。基于这些标签，企业管理平台使得企业能够更加有效地组织和利用数据。通过将复杂的数据转化为易于理解和应用的标签，企业员工（包括非技术人员）可以快速地找到他们需要的数据，并将其应用于实际业务中。例如，市场人员可以快速筛选出符合特定营销活动目标的客户群体，而不需要深入研究复杂的原始数据。增强决策支持能力基于标签的数据分析可以为企业决策提供更有针对性的支持。企业管理者可以通过标签了解不同客户群体、产品品类或业务流程的特点和趋势

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"}...

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。

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•...

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：

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...

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

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

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。...