数据仓库服务器搭建

集成：确定数据来源，包括业务数据库、客户端、服务器日志以及第三方数据。这些数据需要通过ETL过程进行抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，如星型模式、雪花模式或事实搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术决策。以下是搭建数据仓库的关键步骤和考虑因素：明确需求与目标：在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和目标，这将决定数据仓库的设计和功能。数据源和数据安全性，设置合理的用户权限和访问控制策略。测试与部署：对设计的数据仓库进行充分的测试，确保其功能正常、性能稳定后，进行部署和上线。数据治理：设计涉及数据分层、数据建模、表设计和数据治理。云服务集成：利用云服务的弹性和可扩展性来处理不断增长的数据量，并提供各种数据处理和分析工具。湖仓一体架构：考虑采用湖仓一体架构，结合数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，以提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。弹性伸缩：实现数据库的弹性伸缩，以应对不断变化的工作负载和数据量。星座模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。数仓分层：数据仓库一般分为多层，包括操作数据存储层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据集市层（DM）。每一层采用的建模方法都不一样，其核心是逐层解耦

集成：确定数据来源，包括业务数据库、客户端、服务器日志以及第三方数据。这些数据需要通过ETL过程进行抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，如星型模式、雪花模式或事实搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术决策。以下是搭建数据仓库的关键步骤和考虑因素：明确需求与目标：在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和目标，这将决定数据仓库的设计和功能。数据源和数据安全性，设置合理的用户权限和访问控制策略。测试与部署：对设计的数据仓库进行充分的测试，确保其功能正常、性能稳定后，进行部署和上线。数据治理：设计涉及数据分层、数据建模、表设计和数据治理。云服务集成：利用云服务的弹性和可扩展性来处理不断增长的数据量，并提供各种数据处理和分析工具。湖仓一体架构：考虑采用湖仓一体架构，结合数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，以提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。弹性伸缩：实现数据库的弹性伸缩，以应对不断变化的工作负载和数据量。星座模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。数仓分层：数据仓库一般分为多层，包括操作数据存储层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据集市层（DM）。每一层采用的建模方法都不一样，其核心是逐层解耦

集成：确定数据来源，包括业务数据库、客户端、服务器日志以及第三方数据。这些数据需要通过ETL过程进行抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，如星型模式、雪花模式或事实搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术决策。以下是搭建数据仓库的关键步骤和考虑因素：明确需求与目标：在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和目标，这将决定数据仓库的设计和功能。数据源和数据安全性，设置合理的用户权限和访问控制策略。测试与部署：对设计的数据仓库进行充分的测试，确保其功能正常、性能稳定后，进行部署和上线。数据治理：设计涉及数据分层、数据建模、表设计和数据治理。云服务集成：利用云服务的弹性和可扩展性来处理不断增长的数据量，并提供各种数据处理和分析工具。湖仓一体架构：考虑采用湖仓一体架构，结合数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，以提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。弹性伸缩：实现数据库的弹性伸缩，以应对不断变化的工作负载和数据量。星座模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。数仓分层：数据仓库一般分为多层，包括操作数据存储层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据集市层（DM）。每一层采用的建模方法都不一样，其核心是逐层解耦

集成：确定数据来源，包括业务数据库、客户端、服务器日志以及第三方数据。这些数据需要通过ETL过程进行抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，如星型模式、雪花模式或事实搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术决策。以下是搭建数据仓库的关键步骤和考虑因素：明确需求与目标：在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和目标，这将决定数据仓库的设计和功能。数据源和数据安全性，设置合理的用户权限和访问控制策略。测试与部署：对设计的数据仓库进行充分的测试，确保其功能正常、性能稳定后，进行部署和上线。数据治理：设计涉及数据分层、数据建模、表设计和数据治理。云服务集成：利用云服务的弹性和可扩展性来处理不断增长的数据量，并提供各种数据处理和分析工具。湖仓一体架构：考虑采用湖仓一体架构，结合数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，以提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。弹性伸缩：实现数据库的弹性伸缩，以应对不断变化的工作负载和数据量。星座模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。数仓分层：数据仓库一般分为多层，包括操作数据存储层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据集市层（DM）。每一层采用的建模方法都不一样，其核心是逐层解耦

集成：确定数据来源，包括业务数据库、客户端、服务器日志以及第三方数据。这些数据需要通过ETL过程进行抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，如星型模式、雪花模式或事实搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术决策。以下是搭建数据仓库的关键步骤和考虑因素：明确需求与目标：在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和目标，这将决定数据仓库的设计和功能。数据源和数据安全性，设置合理的用户权限和访问控制策略。测试与部署：对设计的数据仓库进行充分的测试，确保其功能正常、性能稳定后，进行部署和上线。数据治理：设计涉及数据分层、数据建模、表设计和数据治理。云服务集成：利用云服务的弹性和可扩展性来处理不断增长的数据量，并提供各种数据处理和分析工具。湖仓一体架构：考虑采用湖仓一体架构，结合数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，以提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。弹性伸缩：实现数据库的弹性伸缩，以应对不断变化的工作负载和数据量。星座模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。数仓分层：数据仓库一般分为多层，包括操作数据存储层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据集市层（DM）。每一层采用的建模方法都不一样，其核心是逐层解耦

集成：确定数据来源，包括业务数据库、客户端、服务器日志以及第三方数据。这些数据需要通过ETL过程进行抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，如星型模式、雪花模式或事实搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术决策。以下是搭建数据仓库的关键步骤和考虑因素：明确需求与目标：在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和目标，这将决定数据仓库的设计和功能。数据源和数据安全性，设置合理的用户权限和访问控制策略。测试与部署：对设计的数据仓库进行充分的测试，确保其功能正常、性能稳定后，进行部署和上线。数据治理：设计涉及数据分层、数据建模、表设计和数据治理。云服务集成：利用云服务的弹性和可扩展性来处理不断增长的数据量，并提供各种数据处理和分析工具。湖仓一体架构：考虑采用湖仓一体架构，结合数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，以提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。弹性伸缩：实现数据库的弹性伸缩，以应对不断变化的工作负载和数据量。星座模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。数仓分层：数据仓库一般分为多层，包括操作数据存储层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据集市层（DM）。每一层采用的建模方法都不一样，其核心是逐层解耦

集成：确定数据来源，包括业务数据库、客户端、服务器日志以及第三方数据。这些数据需要通过ETL过程进行抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，如星型模式、雪花模式或事实搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术决策。以下是搭建数据仓库的关键步骤和考虑因素：明确需求与目标：在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和目标，这将决定数据仓库的设计和功能。数据源和数据安全性，设置合理的用户权限和访问控制策略。测试与部署：对设计的数据仓库进行充分的测试，确保其功能正常、性能稳定后，进行部署和上线。数据治理：设计涉及数据分层、数据建模、表设计和数据治理。云服务集成：利用云服务的弹性和可扩展性来处理不断增长的数据量，并提供各种数据处理和分析工具。湖仓一体架构：考虑采用湖仓一体架构，结合数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，以提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。弹性伸缩：实现数据库的弹性伸缩，以应对不断变化的工作负载和数据量。星座模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。数仓分层：数据仓库一般分为多层，包括操作数据存储层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据集市层（DM）。每一层采用的建模方法都不一样，其核心是逐层解耦

集成：确定数据来源，包括业务数据库、客户端、服务器日志以及第三方数据。这些数据需要通过ETL过程进行抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，如星型模式、雪花模式或事实搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术决策。以下是搭建数据仓库的关键步骤和考虑因素：明确需求与目标：在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和目标，这将决定数据仓库的设计和功能。数据源和数据安全性，设置合理的用户权限和访问控制策略。测试与部署：对设计的数据仓库进行充分的测试，确保其功能正常、性能稳定后，进行部署和上线。数据治理：设计涉及数据分层、数据建模、表设计和数据治理。云服务集成：利用云服务的弹性和可扩展性来处理不断增长的数据量，并提供各种数据处理和分析工具。湖仓一体架构：考虑采用湖仓一体架构，结合数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，以提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。弹性伸缩：实现数据库的弹性伸缩，以应对不断变化的工作负载和数据量。星座模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。数仓分层：数据仓库一般分为多层，包括操作数据存储层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据集市层（DM）。每一层采用的建模方法都不一样，其核心是逐层解耦

集成：确定数据来源，包括业务数据库、客户端、服务器日志以及第三方数据。这些数据需要通过ETL过程进行抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中。数据建模：选择合适的数据仓库设计模式，如星型模式、雪花模式或事实搭建数据仓库是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术决策。以下是搭建数据仓库的关键步骤和考虑因素：明确需求与目标：在搭建数据仓库之前，首先要明确业务需求和目标，这将决定数据仓库的设计和功能。数据源和数据安全性，设置合理的用户权限和访问控制策略。测试与部署：对设计的数据仓库进行充分的测试，确保其功能正常、性能稳定后，进行部署和上线。数据治理：设计涉及数据分层、数据建模、表设计和数据治理。云服务集成：利用云服务的弹性和可扩展性来处理不断增长的数据量，并提供各种数据处理和分析工具。湖仓一体架构：考虑采用湖仓一体架构，结合数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，以提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。弹性伸缩：实现数据库的弹性伸缩，以应对不断变化的工作负载和数据量。星座模式，进行概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。数仓分层：数据仓库一般分为多层，包括操作数据存储层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据集市层（DM）。每一层采用的建模方法都不一样，其核心是逐层解耦

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"}...

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：

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。...

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•...

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...

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

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":...