国产宽表数据库
Transwarp Hyperbase是星环科技自主研发的实时NoSQL宽表数据库。Hyperbase支持百万级高并发、毫秒级低延时业务需求,可以在普通廉价服务器集群上高效支持企业的高并发精确查询与范围查询、流处理应用、全文搜索以及高并发非结构化数据检索,同时支持以标准SQL为接口的高效数据访问,帮助用户快速开发历史数据查询、业务在线检索等应用。
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Neo4j的4倍以上,并具备数据2D和3D展示能力,星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等多个行业领域应用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。Hyperbase-分布式宽表数据库Hyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。Hyperbase支持结构化数据,及文本、图像、视频、对象等非结构化数据的存储;支持全文索引、二级索引等索引技术;提供多租户星环科技经过多年的自主研发,打造了系列国产数据库软件,能够更好帮助企业用户更高效、更平滑、更安全地实现国外进口产品的国产化替代,实现国产数据库的全面自主可控,并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。ArgoDB-分布式数据库ArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库,代码自研率90%以上,能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构,支持计算、湖仓集一体等各种需求。2019年8月,ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。KunDB-分布式交易型数据库KunDB是星环科技自主研发的国产分布式

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多种场景。分布式宽表数据库-HyperbaseHyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。Hyperbase支持结构化数据,及文本、图像、视频、对象等非帮助用户快速开发热点数据缓存、高并发数据存储、实时或限时业务支持等应用。分布式宽表数据库-HyperbaseHyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求国产化数据库是指由中国企业自主研发的数据库管理系统,目的是降低对于国外数据库软件的依赖,提升国家信息安全和技术自主创新能力。国产化数据库通常具有以下特点:自主研发:由中国企业自主研发,具有完全。安全可控:有助于提升国家的信息安全和数据安全。相比国外数据库软件,国产化数据库避免可能存在的安全隐患和后门问题。技术支持:通常由国内企业提供技术支持和售后服务。这可以提高响应速度,并且能够更好地针对,实现大数据基础软件的全面自主可控,并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。分布式数据库-ArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库

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多种场景。分布式宽表数据库-HyperbaseHyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。Hyperbase支持结构化数据,及文本、图像、视频、对象等非帮助用户快速开发热点数据缓存、高并发数据存储、实时或限时业务支持等应用。分布式宽表数据库-HyperbaseHyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求国产化数据库是指由中国企业自主研发的数据库管理系统,目的是降低对于国外数据库软件的依赖,提升国家信息安全和技术自主创新能力。国产化数据库通常具有以下特点:自主研发:由中国企业自主研发,具有完全。安全可控:有助于提升国家的信息安全和数据安全。相比国外数据库软件,国产化数据库避免可能存在的安全隐患和后门问题。技术支持:通常由国内企业提供技术支持和售后服务。这可以提高响应速度,并且能够更好地针对,实现大数据基础软件的全面自主可控,并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。分布式数据库-ArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库
复杂多变的数据成为各单位机构面临的一大难题。基于上述的挑战,星环推出了TranswarpHyperbaseNoSQL宽表数据库,用来满足企业级用户经济灵活高效地管理数据的需求。Hyperbase能够随着信息时代的到来,数据已逐渐成为金融、企业、政府、运营商等单位机构的重要决策依据。以传统关系型数据库为代表的技术由于性能,成本,可扩展性等缺陷,很难满足爆炸式数据增长的需要,如何经济高效地管理海量轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩,从而进一步提升集群的运行速度以及处理能力,轻松应对百万级高并发的查询业务。Hyperbase支持以标准SQL为接口的高效数据访问,并提供高效的数据迁移工具,不仅能大幅度降低企业级用户数据应用变更和数据平台迁移的实施成本,还满足了用户在统一的数据平台上同时支撑新老业务的需求,大幅度降低了企业的运维成本。

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Neo4j的4倍以上,并具备数据2D和3D展示能力,星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等多个行业领域应用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。Hyperbase-分布式宽表数据库Hyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。Hyperbase支持结构化数据,及文本、图像、视频、对象等非结构化数据的存储;支持全文索引、二级索引等索引技术;提供多租户星环科技经过多年的自主研发,打造了系列国产数据库软件,能够更好帮助企业用户更高效、更平滑、更安全地实现国外进口产品的国产化替代,实现国产数据库的全面自主可控,并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。ArgoDB-分布式数据库ArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库,代码自研率90%以上,能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构,支持计算、湖仓集一体等各种需求。2019年8月,ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。KunDB-分布式交易型数据库KunDB是星环科技自主研发的国产分布式

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具备数据2D和3D展示能力,星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等多个行业领域应用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。分布式宽表数据库-TranswarpHyperbaseHyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。Hyperbase支持结构化数据,及文本、图像、视频、对象等非结构化数据的存储;支持全文索引、二级索引等索引技术;提供多租户、高并发数据存储、实时或限时业务支持等应用。分布式宽表数据库-TranswarpHyperbaseHyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求星环科技经过多年的自主研发,打造了国产数据库,并打磨了一系列国产化替代平滑迁移方案,能够更好帮助企业用户更高效、更平滑、更安全地实现国外数据库产品的国产化替代,实现大数据基础软件的全面自主可控,并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。星环分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易型数据库,提供完整的关系型数据库

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5.10 任务相关
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":...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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5.7 查询类操作
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"}...
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5.8 查看集群信息
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:
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5.3 写入类操作
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...
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5.18 全文检索
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。
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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8 性能分析
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。...
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10 Hippo 运维
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•...