数据仓库之数据分析

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

数据仓库的特点主要集中在其设计和功能上，以支持企业级的数据分析和决策制定。以下是数据仓库的主要特点：集成性（Integration）：数据仓库整合了来自不同数据源的数据，确保数据的一致性和准确性模型，如星型模型和雪花模型，以支持高效的数据分析。OLAP支持（OnlineAnalyticalProcessing）：数据仓库支持OLAP操作，允许进行复杂的多维数据分析。数据质量。面向主题（Subject-Oriented）：数据仓库是围绕特定的主题领域组织的，如销售、财务等，便于用户理解和使用。非易失性（Non-Volatile）：数据仓库中的数据主要用于分析和报告，不涉及日常事务处理，数据一旦存储，通常不会频繁更改。时间变化性（Time-Variant）：数据仓库中的数据随时间变化，能够反映历史数据和趋势分析。数据模型（DataModeling）：数据仓库使用多维数据友好的接口：数据仓库提供用户友好的查询和分析工具，如SQL、OLAP客户端和数据可视化工具。支持数据挖掘和机器学习：现代数据仓库支持数据挖掘算法和机器学习模型，以发现数据中的模式和趋势。

规性：数据仓库提供了数据访问控制和安全措施，以保护敏感数据，并确保合规性。支持决策：数据仓库的主要目的是支持企业决策，提供历史数据分析和业务洞察。数据仓库是一种专为报告和分析而设计的数据库系统，它具有以下特点：集成性：数据仓库集成了来自多个数据源的数据，提供了企业级的统一视图。主题导向：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，而不是像操作型数据库那样围绕应用程序功能组织。非易失性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不涉及日常事务处理，因此它是非易失性的，数据一旦写入，通常不会被修改或删除。时间维度：数据仓库支持时间序列分析，能够存储和管理历史数据，帮助分析长期趋势。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。多维数据模型：数据仓库通常使用星型模型或雪花模型等多维数据模型，这些模型支持快速的数据访问和分析。数据抽取、转换和加载（ETL）：数据仓库需要定期从源系统中抽取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中。性能优化：数据仓库针对复杂的查询和分析进行了优化，以提高查询性能。用户和访问模式：数据仓库由

规性：数据仓库提供了数据访问控制和安全措施，以保护敏感数据，并确保合规性。支持决策：数据仓库的主要目的是支持企业决策，提供历史数据分析和业务洞察。数据仓库是一种专为报告和分析而设计的数据库系统，它具有以下特点：集成性：数据仓库集成了来自多个数据源的数据，提供了企业级的统一视图。主题导向：数据仓库是围绕特定的业务主题组织的，而不是像操作型数据库那样围绕应用程序功能组织。非易失性：数据仓库中的数据主要用于查询和分析，不涉及日常事务处理，因此它是非易失性的，数据一旦写入，通常不会被修改或删除。时间维度：数据仓库支持时间序列分析，能够存储和管理历史数据，帮助分析长期趋势。数据质量：数据仓库中的数据经过清洗和整合，以确保数据的准确性和一致性。多维数据模型：数据仓库通常使用星型模型或雪花模型等多维数据模型，这些模型支持快速的数据访问和分析。数据抽取、转换和加载（ETL）：数据仓库需要定期从源系统中抽取数据，进行清洗、转换和整合，然后加载到数据仓库中。性能优化：数据仓库针对复杂的查询和分析进行了优化，以提高查询性能。用户和访问模式：数据仓库由

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模

数据仓库建设是数据工程的核心任务之一，对于支持企业各部门的数据分析和报告需求具有重要意义。数据仓库建设的主要工作包括以下几点：数据仓库设计：在建设数据仓库之前，需要对数据仓库进行整体设计，包括确定数据仓库通常涉及数据提取、转换和加载（ETL）的过程。数据存储：根据设计的数据仓库架构和数据模型，将数据存储在相应的数据存储技术中，以实现高效的数据存储和管理。数据查询和报告：通过数据仓库，使用分析工具和应用程序访问、分析和可视化存储在数据仓库中的数据，以支持企业的战略决策。优化数据存储和性能：利用索引、分区和物化视图等技术手段，提高数据仓库的性能，确保数据查询和分析的高效进行。确保数据安全：实施数据加密数据。它的主要目的是支持高效的查询、报告和分析，为企业的战略决策提供有价值的见解。问：数据仓库建设的主要步骤是什么？数据仓库建设的主要步骤包括：需求分析、数据建模、数据集成（ETL）、数据存储、数据的架构、选择合适的数据存储技术（如关系数据库、列式数据库或数据湖等），以及设计数据模型（如星型模式、雪花模式等）。数据集成：数据仓库需要从多个数据源收集、整合数据，确保数据的兼容性和一致性。这

数据仓库建设是数据工程的核心任务之一，对于支持企业各部门的数据分析和报告需求具有重要意义。数据仓库建设的主要工作包括以下几点：数据仓库设计：在建设数据仓库之前，需要对数据仓库进行整体设计，包括确定数据仓库通常涉及数据提取、转换和加载（ETL）的过程。数据存储：根据设计的数据仓库架构和数据模型，将数据存储在相应的数据存储技术中，以实现高效的数据存储和管理。数据查询和报告：通过数据仓库，使用分析工具和应用程序访问、分析和可视化存储在数据仓库中的数据，以支持企业的战略决策。优化数据存储和性能：利用索引、分区和物化视图等技术手段，提高数据仓库的性能，确保数据查询和分析的高效进行。确保数据安全：实施数据加密数据。它的主要目的是支持高效的查询、报告和分析，为企业的战略决策提供有价值的见解。问：数据仓库建设的主要步骤是什么？数据仓库建设的主要步骤包括：需求分析、数据建模、数据集成（ETL）、数据存储、数据的架构、选择合适的数据存储技术（如关系数据库、列式数据库或数据湖等），以及设计数据模型（如星型模式、雪花模式等）。数据集成：数据仓库需要从多个数据源收集、整合数据，确保数据的兼容性和一致性。这

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":...

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：

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

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"}...

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...

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。...

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•...

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