政务国产数据库

政务数据库“国货崛起”：打破国外垄断，开启安全高效新时代国产化，筑牢政务数据安全防线（一）数据安全自主掌控国外数据库产品在数据存储和处理方面存在诸多不确定性。一些国外数据库的服务器可能设置在境外，这就意味着政务数据可能会跨越国界传输和存储，期间面临着被他国情报机构监听、窃取的风险。而国产化数据库能够确保政务数据在国内存储和处理，从物理层面减少数据泄露风险。国内的数据库厂商可以根据国家相关安全标准政府出台相关限制政策，国外数据库供应商可能会被迫中断对我国政务系统的技术支持和服务。这种情况下，政务系统的正常运行将受到严重影响，甚至可能导致数据丢失、系统瘫痪等严重后果。国产化数据库则可以有效减少此类风险。国内数据库企业扎根本土，其发展战略和运营模式不受国外政策的直接干预。当面对外部环境变化时，能够持续稳定地为政务系统提供技术支持和服务保障。同时，国产化数据库在研发、生产和维护过程中，能够更好地遵循国家的法律法规和安全标准，与国内的政策环境相契合，为政务系统的稳定运行提供坚实支撑。降本增效，国产化的经济账（一）采购成本大跳水在数据库采购市场中，国外知名数据库产品往往价格不菲。相比之下，国产

政务数据库“国货崛起”：打破国外垄断，开启安全高效新时代国产化，筑牢政务数据安全防线（一）数据安全自主掌控国外数据库产品在数据存储和处理方面存在诸多不确定性。一些国外数据库的服务器可能设置在境外，这就意味着政务数据可能会跨越国界传输和存储，期间面临着被他国情报机构监听、窃取的风险。而国产化数据库能够确保政务数据在国内存储和处理，从物理层面减少数据泄露风险。国内的数据库厂商可以根据国家相关安全标准政府出台相关限制政策，国外数据库供应商可能会被迫中断对我国政务系统的技术支持和服务。这种情况下，政务系统的正常运行将受到严重影响，甚至可能导致数据丢失、系统瘫痪等严重后果。国产化数据库则可以有效减少此类风险。国内数据库企业扎根本土，其发展战略和运营模式不受国外政策的直接干预。当面对外部环境变化时，能够持续稳定地为政务系统提供技术支持和服务保障。同时，国产化数据库在研发、生产和维护过程中，能够更好地遵循国家的法律法规和安全标准，与国内的政策环境相契合，为政务系统的稳定运行提供坚实支撑。降本增效，国产化的经济账（一）采购成本大跳水在数据库采购市场中，国外知名数据库产品往往价格不菲。相比之下，国产

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出了高性能、高可靠的数据库产品，能够满足银行、证券、保险等金融机构的核心业务需求；在政务领域，国产数据库结合政务数据的安全性、保密性要求，以及政务业务流程的特点，开发出了安全可靠、易于管理的数据库解决方案，为政务信息化建设提供了有力支持。这种基于国内需求的研发，使国产数据库在国内市场具有更强的适应性和竞争力，能够更好地服务于国内企业，推动国内各行业的数字化转型。（四）服务本土化优势国产数据库在服务数据库国产化替换：从趋势到挑战，探寻中国方案数据库国产化替换的现状在全球数字化浪潮的推动下，数据已成为企业和国家发展的核心资产。数据库作为管理和存储这些资产的关键工具，其重要性不言而喻。近年来，随着国际形势的变化和信息技术的快速发展，数据库国产化替换已成为我国信息技术领域的重要战略任务。替换的原因（一）数据安全至上在当今数字化时代，数据已然成为国家和企业的核心资产，其安全至关重要。数据安全要行业的数据若被恶意获取或篡改，可能引发社会动荡，危及国家安全。（二）成本效益显著成本是企业在选择数据库时需要考虑的重要因素之一。国产数据库在成本方面具有明显优势，其价格通常低于国外同类产品，这使得企业在

出了高性能、高可靠的数据库产品，能够满足银行、证券、保险等金融机构的核心业务需求；在政务领域，国产数据库结合政务数据的安全性、保密性要求，以及政务业务流程的特点，开发出了安全可靠、易于管理的数据库解决方案，为政务信息化建设提供了有力支持。这种基于国内需求的研发，使国产数据库在国内市场具有更强的适应性和竞争力，能够更好地服务于国内企业，推动国内各行业的数字化转型。（四）服务本土化优势国产数据库在服务数据库国产化替换：从趋势到挑战，探寻中国方案数据库国产化替换的现状在全球数字化浪潮的推动下，数据已成为企业和国家发展的核心资产。数据库作为管理和存储这些资产的关键工具，其重要性不言而喻。近年来，随着国际形势的变化和信息技术的快速发展，数据库国产化替换已成为我国信息技术领域的重要战略任务。替换的原因（一）数据安全至上在当今数字化时代，数据已然成为国家和企业的核心资产，其安全至关重要。数据安全要行业的数据若被恶意获取或篡改，可能引发社会动荡，危及国家安全。（二）成本效益显著成本是企业在选择数据库时需要考虑的重要因素之一。国产数据库在成本方面具有明显优势，其价格通常低于国外同类产品，这使得企业在

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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...

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：

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

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

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。

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

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"}...

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•...

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。...