图数据库在金融领域的应用

事物之间复杂关联的本质特征。这种特性使其在金融领域展现出独特优势。图数据库的基本原理图数据库的核心在于其存储和表示数据的方式。它将每个实体（如个人、账户、交易）表示为节点，而实体之间的关系则表示为连接快速遍历，响应时间几乎不受查询复杂度增加的影响。金融领域的典型应用在反洗钱和反欺诈领域，图数据库发挥着关键作用。金融机构可以利用它构建复杂的资金流向网络，实时识别异常交易模式。例如，检测多个账户之间形成图数据库金融：连接数据的新范式在金融行业的数字化转型浪潮中，一种名为"图数据库"的技术正悄然改变着传统的数据处理方式。与常见的表格形式不同，图数据库以"点"和"边"的方式存储数据，更贴近现实世界中针对图遍历操作进行了优化，即使面对包含数十亿节点和边的大规模图数据，仍能保持毫秒级响应。在实施图数据库解决方案时，金融机构需要考虑数据治理和隐私保护问题。敏感金融数据的关联可能揭示更多个人信息，需要建立严格的数据访问控制机制。此外，与传统系统的集成也面临挑战，往往需要构建专门的数据管道来实现异构系统间的数据流动。在数字化金融时代，数据之间的关联往往比数据本身更有价值。图数据库以其独特的关系处理能力，为金融机构提供了一把解锁数据潜在价值的钥匙，正在成为金融科技基础设施中不可或缺的一部分。

图数据库应用领域在当今数据爆炸的时代，数据的关联性变得越来越重要。传统的关系型数据库虽然能够存储和处理结构化数据，但在处理复杂关系网络时往往力不从心。图数据库应运而生，以其独特的存储和查询方式，正在多个领域展现出强大的应用潜力。社交网络分析社交网络是图数据库的典型应用场景之一。在社交平台中，用户之间形成复杂的关注、好友、互动关系网络。图数据库能够高效存储这些关系，并快速查询"朋友的朋友"或"共同智能问答到企业的内部知识管理，图数据库能够有效组织实体及其关系，支持语义搜索和推理。在医疗领域，图数据库可以帮助构建疾病、症状、药品和治疗方案之间的关联网络，辅助临床决策；在教育领域，可以建立知识点之间点发现和疾病机制研究。特别是在个性化医疗中，图数据库能够整合患者的基因组数据、临床记录和医学知识，辅助精准诊断和治疗方案制定。网络安全防护网络安全领域正在广泛采用图数据库技术来应对日益复杂的威胁。通过将。随着数据互联程度的不断提高，图数据库的应用领域仍在持续扩展。从推荐系统到人工智能，从公共安全到能源管理，凡是需要处理复杂关系的场景，图数据库都可能提供更优的解决方案。虽然图数据库并非万能工具，但在处理

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图数据库应用在当今数据爆炸的时代，传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种新兴的数据库类型，因其独特的存储和查询方式，正在社交网络、金融风控、知识图谱等多个领域展现出用户直观地描述他们想要查找的图模式，而不是如何执行查询的步骤。这种特性使得复杂关系的查询变得更加简单和高效。主要应用领域社交网络分析是图数据库的经典应用场景。在这个领域中，用户之间的关系天然形成图结构语义关系连接起来，形成结构化的知识网络，可以支持更智能的搜索和问答系统。这种技术已被广泛应用于企业知识管理、智能客服和教育领域。在推荐系统方面，图数据库能够综合考虑用户、商品及其多种属性之间的复杂关系，可以识别异常资金流动模式，发现潜在的欺诈团伙。传统方法难以检测的复杂洗钱行为，在图数据库中可以表现为特定的路径模式，使得可疑交易更容易被识别。知识图谱构建是图数据库的另一重要应用。将分散的知识点通过强大的应用潜力。图数据库的基本原理图数据库的核心思想来源于图论，它以"节点"和"边"作为基本存储单元。节点代表实体或对象，边则代表实体之间的关系。这种直观的存储方式使得图数据库能够自然地表达现实世界中

图数据库应用在当今数据爆炸的时代，传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种新兴的数据库类型，因其独特的存储和查询方式，正在社交网络、金融风控、知识图谱等多个领域展现出用户直观地描述他们想要查找的图模式，而不是如何执行查询的步骤。这种特性使得复杂关系的查询变得更加简单和高效。主要应用领域社交网络分析是图数据库的经典应用场景。在这个领域中，用户之间的关系天然形成图结构语义关系连接起来，形成结构化的知识网络，可以支持更智能的搜索和问答系统。这种技术已被广泛应用于企业知识管理、智能客服和教育领域。在推荐系统方面，图数据库能够综合考虑用户、商品及其多种属性之间的复杂关系，可以识别异常资金流动模式，发现潜在的欺诈团伙。传统方法难以检测的复杂洗钱行为，在图数据库中可以表现为特定的路径模式，使得可疑交易更容易被识别。知识图谱构建是图数据库的另一重要应用。将分散的知识点通过强大的应用潜力。图数据库的基本原理图数据库的核心思想来源于图论，它以"节点"和"边"作为基本存储单元。节点代表实体或对象，边则代表实体之间的关系。这种直观的存储方式使得图数据库能够自然地表达现实世界中

图数据库应用在当今数据爆炸的时代，传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时逐渐显现出局限性。图数据库作为一种新兴的数据库类型，因其独特的存储和查询方式，正在社交网络、金融风控、知识图谱等多个领域展现出用户直观地描述他们想要查找的图模式，而不是如何执行查询的步骤。这种特性使得复杂关系的查询变得更加简单和高效。主要应用领域社交网络分析是图数据库的经典应用场景。在这个领域中，用户之间的关系天然形成图结构语义关系连接起来，形成结构化的知识网络，可以支持更智能的搜索和问答系统。这种技术已被广泛应用于企业知识管理、智能客服和教育领域。在推荐系统方面，图数据库能够综合考虑用户、商品及其多种属性之间的复杂关系，可以识别异常资金流动模式，发现潜在的欺诈团伙。传统方法难以检测的复杂洗钱行为，在图数据库中可以表现为特定的路径模式，使得可疑交易更容易被识别。知识图谱构建是图数据库的另一重要应用。将分散的知识点通过强大的应用潜力。图数据库的基本原理图数据库的核心思想来源于图论，它以"节点"和"边"作为基本存储单元。节点代表实体或对象，边则代表实体之间的关系。这种直观的存储方式使得图数据库能够自然地表达现实世界中

图数据库应用领域在当今数据爆炸的时代，数据的关联性变得越来越重要。传统的关系型数据库虽然能够存储和处理结构化数据，但在处理复杂关系网络时往往力不从心。图数据库应运而生，以其独特的存储和查询方式，正在多个领域展现出强大的应用潜力。社交网络分析社交网络是图数据库的典型应用场景之一。在社交平台中，用户之间形成复杂的关注、好友、互动关系网络。图数据库能够高效存储这些关系，并快速查询"朋友的朋友"或"共同智能问答到企业的内部知识管理，图数据库能够有效组织实体及其关系，支持语义搜索和推理。在医疗领域，图数据库可以帮助构建疾病、症状、药品和治疗方案之间的关联网络，辅助临床决策；在教育领域，可以建立知识点之间点发现和疾病机制研究。特别是在个性化医疗中，图数据库能够整合患者的基因组数据、临床记录和医学知识，辅助精准诊断和治疗方案制定。网络安全防护网络安全领域正在广泛采用图数据库技术来应对日益复杂的威胁。通过将。随着数据互联程度的不断提高，图数据库的应用领域仍在持续扩展。从推荐系统到人工智能，从公共安全到能源管理，凡是需要处理复杂关系的场景，图数据库都可能提供更优的解决方案。虽然图数据库并非万能工具，但在处理

图数据库应用领域在当今数据爆炸的时代，数据的关联性变得越来越重要。传统的关系型数据库虽然能够存储和处理结构化数据，但在处理复杂关系网络时往往力不从心。图数据库应运而生，以其独特的存储和查询方式，正在多个领域展现出强大的应用潜力。社交网络分析社交网络是图数据库的典型应用场景之一。在社交平台中，用户之间形成复杂的关注、好友、互动关系网络。图数据库能够高效存储这些关系，并快速查询"朋友的朋友"或"共同智能问答到企业的内部知识管理，图数据库能够有效组织实体及其关系，支持语义搜索和推理。在医疗领域，图数据库可以帮助构建疾病、症状、药品和治疗方案之间的关联网络，辅助临床决策；在教育领域，可以建立知识点之间点发现和疾病机制研究。特别是在个性化医疗中，图数据库能够整合患者的基因组数据、临床记录和医学知识，辅助精准诊断和治疗方案制定。网络安全防护网络安全领域正在广泛采用图数据库技术来应对日益复杂的威胁。通过将。随着数据互联程度的不断提高，图数据库的应用领域仍在持续扩展。从推荐系统到人工智能，从公共安全到能源管理，凡是需要处理复杂关系的场景，图数据库都可能提供更优的解决方案。虽然图数据库并非万能工具，但在处理

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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...

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"}...

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

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

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...

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。

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：

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":...