量化交易数据库选择

星环分布式交易型数据库（Transwarp KunDB）是星环基于分布式技术自主研发的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性。主要面向高并发、大数据量的交易型业务场景。也可以支持传统企业生产、经营和管理业务，在技术上提供更好的可运维性、数据一致性和可靠性保证，满足自主可控的数据系统建设的需求。

星环分布式交易型数据库（Transwarp KunDB）是星环基于分布式技术自主研发的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性。主要面向高并发、大数据量的交易型业务场景。也可以支持传统企业生产、经营和管理业务，在技术上提供更好的可运维性、数据一致性和可靠性保证，满足自主可控的数据系统建设的需求。

AI数据库向量化是指将文本、图像、声音等数据转换为数值向量，并存储在向量数据库中，以便进行高效的相似性搜索和检索。以下是AI数据库向量化的一些关键点和应用场景：关键点数据转换：不同类型的数据需要通过特定的算法转换为向量形式。例高效检索：向量数据库通过构建索引，能够快速找到与查询向量相似的向量，显著提高检索效率。统一数据格式：向量化后的数据格式统一，便于不同数据类型之间的交互和计算。降维（可选大规模数据检索，减少训练时间和计算资源。当模型需要更新时，可以只更新部分数据，而不是整个数据集。实现步骤数据向量化：使用特定的模型将数据转换为向量。向量存储：将向量存储在向量数据库中。向量检索：通过向量数据库的相似性搜索功能，找到与查询向量相似的向量。选择向量数据库的建议性能稳定：选择性能稳定、功能丰富的向量数据库产品。优化数据模型：合理设计数据模型，充分利用向量数据库的特点，提高数据处理效率。关注于文档相似性分析、智能问答系统、文本分类等任务。图像和视频检索：利用图像特征向量进行快速相似图像搜索，支持基于内容的图像检索系统。模型训练和更新：在AI大模型训练过程中，向量数据库可以加速特征提取和

AI数据库向量化是指将文本、图像、声音等数据转换为数值向量，并存储在向量数据库中，以便进行高效的相似性搜索和检索。以下是AI数据库向量化的一些关键点和应用场景：关键点数据转换：不同类型的数据需要通过特定的算法转换为向量形式。例高效检索：向量数据库通过构建索引，能够快速找到与查询向量相似的向量，显著提高检索效率。统一数据格式：向量化后的数据格式统一，便于不同数据类型之间的交互和计算。降维（可选大规模数据检索，减少训练时间和计算资源。当模型需要更新时，可以只更新部分数据，而不是整个数据集。实现步骤数据向量化：使用特定的模型将数据转换为向量。向量存储：将向量存储在向量数据库中。向量检索：通过向量数据库的相似性搜索功能，找到与查询向量相似的向量。选择向量数据库的建议性能稳定：选择性能稳定、功能丰富的向量数据库产品。优化数据模型：合理设计数据模型，充分利用向量数据库的特点，提高数据处理效率。关注于文档相似性分析、智能问答系统、文本分类等任务。图像和视频检索：利用图像特征向量进行快速相似图像搜索，支持基于内容的图像检索系统。模型训练和更新：在AI大模型训练过程中，向量数据库可以加速特征提取和

AI数据库向量化是指将文本、图像、声音等数据转换为数值向量，并存储在向量数据库中，以便进行高效的相似性搜索和检索。以下是AI数据库向量化的一些关键点和应用场景：关键点数据转换：不同类型的数据需要通过特定的算法转换为向量形式。例高效检索：向量数据库通过构建索引，能够快速找到与查询向量相似的向量，显著提高检索效率。统一数据格式：向量化后的数据格式统一，便于不同数据类型之间的交互和计算。降维（可选大规模数据检索，减少训练时间和计算资源。当模型需要更新时，可以只更新部分数据，而不是整个数据集。实现步骤数据向量化：使用特定的模型将数据转换为向量。向量存储：将向量存储在向量数据库中。向量检索：通过向量数据库的相似性搜索功能，找到与查询向量相似的向量。选择向量数据库的建议性能稳定：选择性能稳定、功能丰富的向量数据库产品。优化数据模型：合理设计数据模型，充分利用向量数据库的特点，提高数据处理效率。关注于文档相似性分析、智能问答系统、文本分类等任务。图像和视频检索：利用图像特征向量进行快速相似图像搜索，支持基于内容的图像检索系统。模型训练和更新：在AI大模型训练过程中，向量数据库可以加速特征提取和

基于严谨的数据计算和分析，从而实现交易的自动化与智能化。量化交易以其高效性、客观性和精准性，颠覆了传统交易模式，为投资者开辟了全新的盈利途径。量化交易的基石：金融模型金融模型是量化交易的核心，它如同精密的导航系统，引领投资者在复杂多变的金融市场中找准方向。从数据收集到模型构建，再到实盘测试，每一个环节都紧密相连，缺一不可。模型构建的前期准备数据，是构建金融模型的基石，其重要性不言而喻。在量化交易中选择合适的算法，常见的算法有线性回归、神经网络、支持向量机等。线性回归是一种简单而常用的算法，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行预测。在量化交易中，我们可以将影响资产价格的因素作为自变量，如数据中的复杂模式和特征，对于处理高度非线性的金融市场数据具有很大的优势。支持向量机则是一种基于统计学习理论的算法，它通过寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的数据分开，在量化交易中也有广泛的应用。在量化交易：开启金融市场的智能密码量化交易：金融领域的新变革在金融市场的风云变幻中，量化交易正逐渐崭露头角，成为投资领域的新宠。它借助数学模型和计算机算法，让交易决策不再依赖于主观判断和经验直觉，而是

基于严谨的数据计算和分析，从而实现交易的自动化与智能化。量化交易以其高效性、客观性和精准性，颠覆了传统交易模式，为投资者开辟了全新的盈利途径。量化交易的基石：金融模型金融模型是量化交易的核心，它如同精密的导航系统，引领投资者在复杂多变的金融市场中找准方向。从数据收集到模型构建，再到实盘测试，每一个环节都紧密相连，缺一不可。模型构建的前期准备数据，是构建金融模型的基石，其重要性不言而喻。在量化交易中选择合适的算法，常见的算法有线性回归、神经网络、支持向量机等。线性回归是一种简单而常用的算法，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行预测。在量化交易中，我们可以将影响资产价格的因素作为自变量，如数据中的复杂模式和特征，对于处理高度非线性的金融市场数据具有很大的优势。支持向量机则是一种基于统计学习理论的算法，它通过寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的数据分开，在量化交易中也有广泛的应用。在量化交易：开启金融市场的智能密码量化交易：金融领域的新变革在金融市场的风云变幻中，量化交易正逐渐崭露头角，成为投资领域的新宠。它借助数学模型和计算机算法，让交易决策不再依赖于主观判断和经验直觉，而是

星环分布式交易型数据库（Transwarp KunDB）是星环基于分布式技术自主研发的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性。主要面向高并发、大数据量的交易型业务场景。也可以支持传统企业生产、经营和管理业务，在技术上提供更好的可运维性、数据一致性和可靠性保证，满足自主可控的数据系统建设的需求。

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。

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...

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...

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"}...

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":...

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•...

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...

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。...