证券 数据仓库

以下是一些数据仓库方案的关键点和技术架构：数据仓库建设方案总体架构：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存储、数据分析、数据服务等几个方面的内容。数据采集：负责从各业务系统中汇集信息数据，支撑常规机器学习算法。数据仓库技术架构数据仓库的技术架构通常包括以下五个主要部分：数据源层：包含企业内外部的各种数据源。ETL层：负责将数据源层的数据进行抽取、转换和加载，确保数据的准确性和时效性。数据存储层：涉及数据的存储技术。数据分析层：支持OLAP分析和机器学习算法。数据应用层：数据仓库的应用层面，如报表生成和数据展示。数据仓库设计OLTP与OLAP：数据仓库主要服务于OLAP场景，而非事务型应用OLTP。数据仓库功能：满足OLAP场景下的数据管理需求，包括数据的统一化存储和规范化处理。数据仓库应用：满足企业中所有数据的统一化存储，通过规范化的数据处理来实现企业的数据分析应用。数据仓库设计步骤需求分析：明确数据仓库的使用场景、用户需求和数据来源。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。ETL过程：设计并实现ETL过程，将源系统的数据抽取出来，经过清洗

离线数据仓库是一种数据仓库架构，主要用于存储和处理历史的、静态的数据。以下是离线数据仓库的一些主要特点和应用场景：特点：处理大规模数据能力强：离线数据仓库能够处理海量的历史数据，由于是批量处理，对于：相比实时数据仓库，离线数据仓库在硬件和软件资源的投入上相对较少，因为不需要实时处理的高性能计算和存储设备，适合中小企业和对数据实时性要求不高的应用场景。稳定性好：离线数仓在稳定性方面表现较好，因为数据生成一份客户流失分析报表，通过分析客户的购买频率、最近购买时间等因素来确定可能流失的客户名单。商业智能与数据分析：企业通过离线数据仓库汇集来自不同部门和系统的数据，进行综合分析，形成商业智能报告，帮助决策者制定战略规划。销售与市场分析：企业可以定期提取销售数据和市场数据，分析销售趋势、客户行为等，以优化销售策略和市场营销活动。财务分析：财务部门可以将历史财务数据集中存储在离线数据仓库中，以便进行数据量的容忍度较高，可以存储和分析企业多年积累的数据。数据一致性和准确性高：在ETL过程中可以对数据进行仔细的清洗和转换，保证数据在加载到数仓后的一致性和准确性，有利于进行高质量的分析。成本效益较好

数据仓库的特性主要围绕其设计目的和功能展开，以下是数据仓库的一些核心特性：集成性（Integration）：数据仓库整合了来自不同数据源的数据，这些数据源可能包括操作型数据库、外部数据提供商的数据等，确保数据的一致性和准确性。面向主题（Subject-Oriented）：数据仓库是围绕特定的主题领域组织的，这些主题领域通常与企业的业务流程或决策需求相关，如销售、库存、客户和财务等。非易失性（Non-Volatile）：数据仓库中存储的数据主要用于分析和报告，而不是用于日常事务处理。这意味着一旦数据被加载到数据仓库中，它通常不会被修改或删除，而是保留用于长期分析。时间变化性（Time-Variant）：数据仓库中的数据随时间变化，反映了企业数据随时间的演变，允许分析者观察趋势和模式，并进行历史比较。数据模型（DataModeling）：数据仓库使用特定的数据模型来组织数据，这些模型通常是多维的，支持复杂的查询和分析，如星型模型和雪花模型。OLAP支持（OnlineAnalyticalProcessing）：数据仓库支持OLAP操作，这是一种针对多维数据集进行分析的技术，允许用户从多个

解锁证券金融新引擎：大数据解决方案全解析证券金融大数据：全景透视（一）定义与内涵证券金融大数据，是指在证券金融领域内，通过各种渠道收集而来的海量数据集合。这些数据来源广泛，涵盖了证券交易过程中产生的各类信息，包括但不限于交易数据、市场数据、客户数据以及宏观经济数据等。交易数据记录了每一笔证券买卖的详细信息，如成交时间、价格、数量、买卖双方等，是反映证券市场微观交易行为的关键数据。市场数据则包含了证券市场的整体走势、指数变化、成交量等宏观信息，能让投资者和从业者对市场的整体状况有清晰的认识。客户数据涉及投资者的个人信息、投资偏好、交易历史、资产规模等，对于金融机构了解客户需求、提供个性化服务至关重要。宏观经济数据，像GDP增长、通货膨胀率、利率变动等，这些宏观经济指标的变化会对证券市场产生深远影响，是投资者进行投资决策时不可或缺的参考依据。（二）独特属性证券金融大数据具有显著的特点，这些特点决定了其在处理和分析上的复杂性与挑战性。首先是数据量大，随着证券市场的持续发展和交易活动的日益频繁，每天产生的数据量呈指数级增长。大数据解决方案：关键构成（一）数据采集：广纳信息洪流数据采集是证券

数据仓库分层是一种组织和管理数据仓库中数据的方法，它将数据划分为不同的层次，每一层都有特定的用途和功能。这种分层架构有助于提高数据的可管理性、可维护性和可扩展性，同时也支持不同的业务需求和分析任务。以下是数据仓库分层的常见模型：操作数据存储（OperationalDataStore,ODS）定义：操作数据存储是数据仓库的最底层，它通常包含最近捕获的、原始的业务数据，这些数据直接来自业务操作系统。用途：ODS用于支持日常业务操作和事务处理，提供对实时数据的快速访问。数据仓库层（DataWarehouse,DW）定义：数据仓库层是经过清洗、转换和整合的数据集合，它从ODS层和其他数据源抽取数据，并进行必要的处理，以确保数据的一致性和准确性。用途：DW层用于支持复杂的分析和报告，如月度和季度报告。数据集市层（DataMart）定义：数据集市是数据仓库的一个子集，它专注于特定的业务领域或主题区域，如销售、财务或人力资源。用途：数据集市用于支持特定部门或用户群体的分析需求，提供更快的查询性能和更具体的业务洞察。呈现层（PresentationLayer）定义：呈现层是数据仓库的最顶层，它包含为

ODS数据仓库，全称为OperationalDataStore，即操作型数据存储。它是数据仓库架构中的重要组成部分，位于数据源系统和数据仓库的数据集市之间，主要用于存储从各个业务系统抽取的原始数据。ODS层也被称为“贴源层”，在数据仓库中扮演着承上启下的角色，它既具有数据仓库的部分特征，也具有OLTP系统的部分特征。ODS层的主要特点和功能包括：数据原貌保持：ODS层保持数据原貌，不做修改，保留：设计时预留足够的扩展空间，并加强数据安全防护，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和隐私性。提升数据质量：通过数据清洗和整合，提高数据的准确性和完整性，为后续分析提供高质量数据源。加速数据分析：ODS层的缓存和预处理机制减少了数据仓库核心层的处理负担，提高了数据分析的响应速度。历史数据，起到备份数据的作用。数据压缩与分区：数据一般采用压缩格式存储，并创建分区表，减少集群资源访问数仓的压力，通常按天存储在数仓中。数据组成：ODS层数据由前端埋点日志信息和业务系统数据两部分组成。数据预处理：在源数据装入ODS层时，会进行去噪、去重、字段命名规范等操作，但不等同于原始数据。数据一致性：确保ODS层中的数据与业务系统中的数据保持一致，避免数据不一致带来的问题。可扩展性与安全性

ODS数据仓库，全称为OperationalDataStore，即操作型数据存储。它是数据仓库架构中的重要组成部分，位于数据源系统和数据仓库的数据集市之间，主要用于存储从各个业务系统抽取的原始数据。ODS层也被称为“贴源层”，在数据仓库中扮演着承上启下的角色，它既具有数据仓库的部分特征，也具有OLTP系统的部分特征。ODS层的主要特点和功能包括：数据原貌保持：ODS层保持数据原貌，不做修改，保留：设计时预留足够的扩展空间，并加强数据安全防护，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性和隐私性。提升数据质量：通过数据清洗和整合，提高数据的准确性和完整性，为后续分析提供高质量数据源。加速数据分析：ODS层的缓存和预处理机制减少了数据仓库核心层的处理负担，提高了数据分析的响应速度。历史数据，起到备份数据的作用。数据压缩与分区：数据一般采用压缩格式存储，并创建分区表，减少集群资源访问数仓的压力，通常按天存储在数仓中。数据组成：ODS层数据由前端埋点日志信息和业务系统数据两部分组成。数据预处理：在源数据装入ODS层时，会进行去噪、去重、字段命名规范等操作，但不等同于原始数据。数据一致性：确保ODS层中的数据与业务系统中的数据保持一致，避免数据不一致带来的问题。可扩展性与安全性

星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的度的复杂关联统计等功能分布式事务保障：支持完整4种事务隔离级别，保障事务在分布式系统下正常运转，高吞吐的，确保数据强一致，高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能效率：提供全套的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持完整的SQL

数据仓库规范是确保数据仓库建设有条不紊、提升开发效率、保证代码可读性和维护性的关键。以下是一些核心的数据仓库规范：数据模型架构原则：数据仓库应遵循分层原则，一般包括数据源层（ODS）、数据仓库层应清晰数据结构、数据血缘追踪、减少重复开发、数据关系条理化、屏蔽原始数据影响。数据源层（ODS）规范：ODS层最接近数据源，不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据。数据仓库层（DW）规范机制等，确保数据的安全性和合规性。数据仓库的维护与优化：明确维护和优化的流程、周期、责任人等，以保证数据仓库的长期稳定运行。统一规范的数据标准：规定数据结构、数据类型、数据精度、数据格式等，以便于数据的共享、集成和决策支持。（DW）、数据应用层（APP）和维表层。主题域划分原则，按照业务或业务过程划分，以及数据域划分。数据类型规范：统一规定不同的数据的数据类型，如金额使用double或decimal(28,6)，字符串使用string，id类使用bigint，时间使用string，状态使用string。数据冗余规范：宽表的冗余字段要确保高频使用，下游3个或以上使用，不造成数据延后，重复率不超过60%。NULL字段处理规范

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":...

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：

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...

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。

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。...

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...