实时数据库tsdb

实时数仓是提供实时数据的采集、存储和实时分析能力的数据系统。实时数仓能够帮助企业更好地了解实时业务数据，追踪时间敏感的事件，并快速做出基于这些数据的决策。实时数仓通常使用流式数据处理技术，以收集和处理来自不同数据源的实时数据。实时数仓的优点包括：更快的响应时间：实时数仓能够在数据发生变化的同时更新数据，并提供实时查询和分能力，从而使企业能够更快地做出决策。更好的数据可靠性：实时数仓可以在数据到达时对其进行验证和清洗，从而确保数据的准确性和完整性。更高的数据处理效率：实时数仓可以通过使用流式数据处理技术，如ApacheKafka、ApacheStorm或ApacheFlink，实现高并的数据处理，从而提高数据处理效率。更好的数据可视化：实时数仓可以将数据可视化，帮助企业更好地理解业务数据，并在数据发生变化时及时发现问题解决问题。实时数仓可以帮助企业更好地了解实时业务数据，并快速做出基于这些数据的决策。

实时数仓是提供实时数据的采集、存储和实时分析能力的数据系统。实时数仓能够帮助企业更好地了解实时业务数据，追踪时间敏感的事件，并快速做出基于这些数据的决策。实时数仓通常使用流式数据处理技术，以收集和处理来自不同数据源的实时数据。实时数仓的优点包括：更快的响应时间：实时数仓能够在数据发生变化的同时更新数据，并提供实时查询和分能力，从而使企业能够更快地做出决策。更好的数据可靠性：实时数仓可以在数据到达时对其进行验证和清洗，从而确保数据的准确性和完整性。更高的数据处理效率：实时数仓可以通过使用流式数据处理技术，如ApacheKafka、ApacheStorm或ApacheFlink，实现高并的数据处理，从而提高数据处理效率。更好的数据可视化：实时数仓可以将数据可视化，帮助企业更好地理解业务数据，并在数据发生变化时及时发现问题解决问题。实时数仓可以帮助企业更好地了解实时业务数据，并快速做出基于这些数据的决策。

扩展性等特点，确保数据的实时采集和传输。实时存储技术：采用分布式存储系统，能够存储海量的实时数据，并提供高可用性和容错性。同时，为了满足实时数据的快速查询需求，一些实时数据湖还会使用内存数据库作为缓存层实时数据湖是一种能够实时处理和分析海量实时数据的新型数据架构。实时数据湖在传统数据湖的基础上，重点强调对实时数据的支持，能够实时采集、存储、处理和分析来自各种数据源的数据流，如物联网设备数据、社交媒体数据、金融交易数据等，为企业提供即时的数据分析和决策支持。关键技术实时数据采集：使用消息队列系统，能够高效地收集来自不同数据源的实时数据，并将其传输到数据湖中。这些消息队列具有高吞吐量、低延迟和可。实时处理框架：实时处理框架是实时数据湖的核心技术之一。它们能够对实时数据进行实时处理和分析，如实时数据清洗、实时数据聚合、实时机器学习等。实时查询引擎：为了满足用户对实时数据的查询需求，实时数据湖通常会配备实时查询引擎。这些查询引擎能够在秒级甚至毫秒级返回查询结果，支持用户对实时数据进行交互式查询和分析。应用场景金融领域：在金融交易监控中，实时数据湖可以实时采集和分析交易数据，及时发现异常交易

实时数仓是提供实时数据的采集、存储和实时分析能力的数据系统。实时数仓能够帮助企业更好地了解实时业务数据，追踪时间敏感的事件，并快速做出基于这些数据的决策。实时数仓通常使用流式数据处理技术，以收集和处理来自不同数据源的实时数据。实时数仓的优点包括：更快的响应时间：实时数仓能够在数据发生变化的同时更新数据，并提供实时查询和分能力，从而使企业能够更快地做出决策。更好的数据可靠性：实时数仓可以在数据到达时对其进行验证和清洗，从而确保数据的准确性和完整性。更高的数据处理效率：实时数仓可以通过使用流式数据处理技术，如ApacheKafka、ApacheStorm或ApacheFlink，实现高并的数据处理，从而提高数据处理效率。更好的数据可视化：实时数仓可以将数据可视化，帮助企业更好地理解业务数据，并在数据发生变化时及时发现问题解决问题。实时数仓可以帮助企业更好地了解实时业务数据，并快速做出基于这些数据的决策。

，它能够实现数据的实时抽取、处理和分析，以支持快速的业务决策和响应。功能数据采集：实时数据平台能够从各种数据源，如数据库、日志、传感器等，实时抽取增量或全量数据。消息系统：利用分布式消息系统实现数据的实时数据平台是一种大数据基础设施平台，它提供数据端到端的实时处理能力，能够对接多数据源进行实时数据抽取，并为多数据应用场景提供实时数据消费。实时数据平台旨在提供毫秒级、秒级或分钟级的数据延迟处理能力需求，整合其他数据应用，提供可视化解决方案。实时数据处理：平台能够执行自定义业务逻辑和分析功能，如机器学习推理及规则。应用场景互联网：实时搜索、实时推荐、实时流量监控等。金融：实时风险监控、实时交易系统、实时报价等。电商：实时销售数据分析、实时库存监控、实时促销活动等。物联网：实时设备监控、实时位置信息分析、实时能源管理等。实时运营分析：如实时BI、实时驾驶舱、实时决策等场景，需要实时数据的预处理和存储，以供快速查询和分析。实时交互型业务：如Web、手机端的实时交互应用，需要实时数据服务以实现数据查询的实时更新。

，它能够实现数据的实时抽取、处理和分析，以支持快速的业务决策和响应。功能数据采集：实时数据平台能够从各种数据源，如数据库、日志、传感器等，实时抽取增量或全量数据。消息系统：利用分布式消息系统实现数据的实时数据平台是一种大数据基础设施平台，它提供数据端到端的实时处理能力，能够对接多数据源进行实时数据抽取，并为多数据应用场景提供实时数据消费。实时数据平台旨在提供毫秒级、秒级或分钟级的数据延迟处理能力需求，整合其他数据应用，提供可视化解决方案。实时数据处理：平台能够执行自定义业务逻辑和分析功能，如机器学习推理及规则。应用场景互联网：实时搜索、实时推荐、实时流量监控等。金融：实时风险监控、实时交易系统、实时报价等。电商：实时销售数据分析、实时库存监控、实时促销活动等。物联网：实时设备监控、实时位置信息分析、实时能源管理等。实时运营分析：如实时BI、实时驾驶舱、实时决策等场景，需要实时数据的预处理和存储，以供快速查询和分析。实时交互型业务：如Web、手机端的实时交互应用，需要实时数据服务以实现数据查询的实时更新。

，它能够实现数据的实时抽取、处理和分析，以支持快速的业务决策和响应。功能数据采集：实时数据平台能够从各种数据源，如数据库、日志、传感器等，实时抽取增量或全量数据。消息系统：利用分布式消息系统实现数据的实时数据平台是一种大数据基础设施平台，它提供数据端到端的实时处理能力，能够对接多数据源进行实时数据抽取，并为多数据应用场景提供实时数据消费。实时数据平台旨在提供毫秒级、秒级或分钟级的数据延迟处理能力需求，整合其他数据应用，提供可视化解决方案。实时数据处理：平台能够执行自定义业务逻辑和分析功能，如机器学习推理及规则。应用场景互联网：实时搜索、实时推荐、实时流量监控等。金融：实时风险监控、实时交易系统、实时报价等。电商：实时销售数据分析、实时库存监控、实时促销活动等。物联网：实时设备监控、实时位置信息分析、实时能源管理等。实时运营分析：如实时BI、实时驾驶舱、实时决策等场景，需要实时数据的预处理和存储，以供快速查询和分析。实时交互型业务：如Web、手机端的实时交互应用，需要实时数据服务以实现数据查询的实时更新。

实时数仓是提供实时数据的采集、存储和实时分析能力的数据系统。实时数仓能够帮助企业更好地了解实时业务数据，追踪时间敏感的事件，并快速做出基于这些数据的决策。实时数仓通常使用流式数据处理技术，以收集和处理来自不同数据源的实时数据。实时数仓的优点包括：更快的响应时间：实时数仓能够在数据发生变化的同时更新数据，并提供实时查询和分能力，从而使企业能够更快地做出决策。更好的数据可靠性：实时数仓可以在数据到达时对其进行验证和清洗，从而确保数据的准确性和完整性。更高的数据处理效率：实时数仓可以通过使用流式数据处理技术，如ApacheKafka、ApacheStorm或ApacheFlink，实现高并的数据处理，从而提高数据处理效率。更好的数据可视化：实时数仓可以将数据可视化，帮助企业更好地理解业务数据，并在数据发生变化时及时发现问题解决问题。实时数仓可以帮助企业更好地了解实时业务数据，并快速做出基于这些数据的决策。

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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...

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...

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。

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...

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。...