宽表数据库 实施方案

数据仓库实施方案涉及多个关键步骤和技术考虑，以下是一些核心组成部分和最佳实践：数据集成：数据仓库需要数据集成技术来整合、清洗和转换数据。数据集成包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据质量检查等多个、升级数据库版本、优化数据库参数设置、使用高效的压缩算法等都是性能优化的有效方法。数据库设计优化：优化表结构、创建并使用正确的索引、数据分区等都是数据库设计优化的重要方面。案例研究：通过实例分析成功的：实施ETL过程，持续从各个业务系统提取数据，将这些数据转化为结构化的信息，并加载到数据仓库中。这一流程确保了数据的一致性与准确性。性能优化：查询优化是性能优化的核心，直接影响数据检索的速度和效率。可以结构、优势和局限性。数据安全与隐私保护：数据仓库的安全性可以通过访问控制、数据加密、审计和监控、备份和恢复、策略和培训等措施来保证。硬件和软件资源优化：增加内存、提升CPU性能、采用高速存储解决方案环节。分层架构设计：数据仓库通常采用分层结构，包括操作数据层、数据明细层、数据中间层和数据服务层。每一层都对数据进行不同程度的加工和优化，上层依赖于下层提供的数据，但不直接访问底层数据源。ETL过程

数据仓库实施方案涉及多个关键步骤和技术考虑，以下是一些核心组成部分和最佳实践：数据集成：数据仓库需要数据集成技术来整合、清洗和转换数据。数据集成包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据质量检查等多个、升级数据库版本、优化数据库参数设置、使用高效的压缩算法等都是性能优化的有效方法。数据库设计优化：优化表结构、创建并使用正确的索引、数据分区等都是数据库设计优化的重要方面。案例研究：通过实例分析成功的：实施ETL过程，持续从各个业务系统提取数据，将这些数据转化为结构化的信息，并加载到数据仓库中。这一流程确保了数据的一致性与准确性。性能优化：查询优化是性能优化的核心，直接影响数据检索的速度和效率。可以结构、优势和局限性。数据安全与隐私保护：数据仓库的安全性可以通过访问控制、数据加密、审计和监控、备份和恢复、策略和培训等措施来保证。硬件和软件资源优化：增加内存、提升CPU性能、采用高速存储解决方案环节。分层架构设计：数据仓库通常采用分层结构，包括操作数据层、数据明细层、数据中间层和数据服务层。每一层都对数据进行不同程度的加工和优化，上层依赖于下层提供的数据，但不直接访问底层数据源。ETL过程

数据治理实施方案是一套综合策略和流程，旨在通过组织架构、政策制定、质量管理、安全保护和价值提升等方面，确保数据的合规性、安全性和有效利用。以下是一些关键的数据治理实施方案：建立数据治理框架：制定清晰，规范数据的使用和安全保障措施。数据治理项目实施方案：包括项目背景、项目目标、项目实施步骤等，旨在提升数据管理能力、保障数据质量和安全性。保护等方面。提高数据利用价值：提高数据利用价值，支持企业决策和业务发展。通过数据分析和挖掘活动、优化数据架构和提升数据利用效率等措施，为企业创造新的商业机会和竞争优势。数据治理实施步骤：制定数据治理->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。数据治理政策和规范：制定数据治理政策和规范，涵盖数据采集、存储、处理、使用和共享等方面，明确数据的归属和管理责任的数据治理政策，明确数据治理的组织结构、角色职责和决策流程。这包括高级管理层的支持、数据治理委员会的监督以及数据管理员的日常管理。数据治理组织架构：建立健全的数据治理组织架构，确保数据管理工作的高效

规性等方面的要求得到全面保障。要实现有效数据治理，需要制定一套完整的实施方案。以下是些实施数据治理方案的常用步骤：识别和分类数据资源：企业需要对所有数据进行分类，明确数据的来源、用途、安全级别和手动管理和可持续发展。实施数据治理需要一整套完整的方案，涉及多个方面的内容，需要企业充分考虑企业的实际情况和需求来确定适合的实施方案。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的要求，以保证数据的安全、可靠和可用。确定数据治理组织与人员：企业需要明确数据治理的组织体系，制定公司级别的数据治理架构，包括数据治理委员会、数据管理委员会和数据安全委员会等，以保障数据治理的落实和实施管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。

数据治理实施方案是一套综合策略和流程，旨在通过组织架构、政策制定、质量管理、安全保护和价值提升等方面，确保数据的合规性、安全性和有效利用。以下是一些关键的数据治理实施方案：建立数据治理框架：制定清晰，规范数据的使用和安全保障措施。数据治理项目实施方案：包括项目背景、项目目标、项目实施步骤等，旨在提升数据管理能力、保障数据质量和安全性。保护等方面。提高数据利用价值：提高数据利用价值，支持企业决策和业务发展。通过数据分析和挖掘活动、优化数据架构和提升数据利用效率等措施，为企业创造新的商业机会和竞争优势。数据治理实施步骤：制定数据治理->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。数据治理政策和规范：制定数据治理政策和规范，涵盖数据采集、存储、处理、使用和共享等方面，明确数据的归属和管理责任的数据治理政策，明确数据治理的组织结构、角色职责和决策流程。这包括高级管理层的支持、数据治理委员会的监督以及数据管理员的日常管理。数据治理组织架构：建立健全的数据治理组织架构，确保数据管理工作的高效

数据治理实施方案是一套综合策略和流程，旨在通过组织架构、政策制定、质量管理、安全保护和价值提升等方面，确保数据的合规性、安全性和有效利用。以下是一些关键的数据治理实施方案：建立数据治理框架：制定清晰，规范数据的使用和安全保障措施。数据治理项目实施方案：包括项目背景、项目目标、项目实施步骤等，旨在提升数据管理能力、保障数据质量和安全性。保护等方面。提高数据利用价值：提高数据利用价值，支持企业决策和业务发展。通过数据分析和挖掘活动、优化数据架构和提升数据利用效率等措施，为企业创造新的商业机会和竞争优势。数据治理实施步骤：制定数据治理->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。数据治理政策和规范：制定数据治理政策和规范，涵盖数据采集、存储、处理、使用和共享等方面，明确数据的归属和管理责任的数据治理政策，明确数据治理的组织结构、角色职责和决策流程。这包括高级管理层的支持、数据治理委员会的监督以及数据管理员的日常管理。数据治理组织架构：建立健全的数据治理组织架构，确保数据管理工作的高效

数据治理实施方案是一套综合策略和流程，旨在通过组织架构、政策制定、质量管理、安全保护和价值提升等方面，确保数据的合规性、安全性和有效利用。以下是一些关键的数据治理实施方案：建立数据治理框架：制定清晰，规范数据的使用和安全保障措施。数据治理项目实施方案：包括项目背景、项目目标、项目实施步骤等，旨在提升数据管理能力、保障数据质量和安全性。保护等方面。提高数据利用价值：提高数据利用价值，支持企业决策和业务发展。通过数据分析和挖掘活动、优化数据架构和提升数据利用效率等措施，为企业创造新的商业机会和竞争优势。数据治理实施步骤：制定数据治理->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。数据治理政策和规范：制定数据治理政策和规范，涵盖数据采集、存储、处理、使用和共享等方面，明确数据的归属和管理责任的数据治理政策，明确数据治理的组织结构、角色职责和决策流程。这包括高级管理层的支持、数据治理委员会的监督以及数据管理员的日常管理。数据治理组织架构：建立健全的数据治理组织架构，确保数据管理工作的高效

数据治理实施方案是一套综合策略和流程，旨在通过组织架构、政策制定、质量管理、安全保护和价值提升等方面，确保数据的合规性、安全性和有效利用。以下是一些关键的数据治理实施方案：建立数据治理框架：制定清晰，规范数据的使用和安全保障措施。数据治理项目实施方案：包括项目背景、项目目标、项目实施步骤等，旨在提升数据管理能力、保障数据质量和安全性。保护等方面。提高数据利用价值：提高数据利用价值，支持企业决策和业务发展。通过数据分析和挖掘活动、优化数据架构和提升数据利用效率等措施，为企业创造新的商业机会和竞争优势。数据治理实施步骤：制定数据治理->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。数据治理政策和规范：制定数据治理政策和规范，涵盖数据采集、存储、处理、使用和共享等方面，明确数据的归属和管理责任的数据治理政策，明确数据治理的组织结构、角色职责和决策流程。这包括高级管理层的支持、数据治理委员会的监督以及数据管理员的日常管理。数据治理组织架构：建立健全的数据治理组织架构，确保数据管理工作的高效

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

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。...

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...

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•...

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"}...

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":...

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...