国产物联网数据库

星环科技提供国产时序数据库高可用集群支撑服务，实现国产时序数据库服务技术性支撑，进行从InfluxDB商业版数据库到国产自研分布式时序数据库TimeLyre平滑替换。结合业务应用情况，实现了时序数据库无缝国产化数据库替换，用户时序数据库软件实现自主可控。随着国际形势变化，企业的核心业务系统唯有实现自主可控，才能大限度上规避风险。星环科技的自研分布式时序数据库TimeLyre，支持7种国产操作系统、6大国产CPU，满足各类信创软硬件环境需求，支持同一集群混合架构部署，大化利用硬件资源，实现了InfluxDB商业版数据库的平滑替换。保证运营商业务高可用，满足业务创新发展需求，提高效率。相比于原系统等竞品，星环科技TimeLyre时序数据库集群高可用保障实现SLA为99.95%以上，支持集群在线水平扩展节点，扩展过程中不影响业务运行。在性能上，星环科技TimeLyre承载数十万每秒的写入，实现、入库吞吐、计算能力具有水平可拓展性等。在满足业务发展需求的基础上，降低了用户应用成本。用户原来的时序数据库产品为订阅制产品，星环科技则为永久许可的本地化分布式部署。在业务开发上，星环TimeLyre

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时区和文化习俗等方面具有天然优势，能够更好地满足国内企业的特殊需求。在中文处理上，国产数据库能够实现高效的中文分词、全文检索等功能，提升了中文数据的处理效率和准确性。而且，国产数据库厂商在国内设有专业的技术支持团队，能够快速响应用户的问题和需求，提供及时、贴心的本地化服务，大大缩短了问题解决的时间，保障了企业业务的正常运行。（二）应用场景国产数据库凭借其卓越的性能和适应性，在金融、电信、互联网等多个行业得到了广泛应用，为各行业的数字化转型和发展提供了强大的数据支持。在金融行业，数据的安全性和稳定性至关重要。国产数据库以其高安全性和稳定性，在金融领域得到了越来越多的应用。在互联网行业，业务的快速发展和创新需要数据库具备高扩展性和灵活性。国产数据库的技术突破在技术创新的征程中，国产数据库不断突破重重难关，在多个关键领域取得了令人瞩目的技术突破，展现出强大的技术实力和创新活力。分布式架构是国产数据库的重要技术突破之一。传统的集中式数据库在面对海量数据和高并发访问时，往往会出现性能瓶颈，而分布式架构则通过将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的并行处理和负载均衡，大大提升了数据库的处理能力和扩展性。以云原生技术的应用也是国产数据库的

国产数据库是指由中国本土的企业、科研机构或个人研发、设计、生产和维护的数据库管理系统。具有以下特点：自主知识产权核心技术和代码由国内开发者自主掌控，不受国外技术限制和制裁影响，可根据国内市场于受到国内法律法规的监管和约束，降低数据泄露和被窃取的风险，保障国家和企业的数据安全。技术先进在技术上与国际主流数据库产品不相上下，甚至在某些领域实现了领先。维护便捷通常提供一套完整的管理和维护工具，并且有本地化的技术支持团队，能够更快速地响应用户需求，帮助用户及时解决在使用过程中遇到的问题，降低维护成本和风险。成本效益高相比于进口的数据库产品，国产数据库的价格更为合理，性价比更高，对于国内的中小型企业来说，使用国产数据库可以在保证系统功能和性能的前提下，降低软件采购成本和使用成本。适应本土需求更好地支持中文处理，包括中文搜索、中文分词和中文排序等，能满足国内企业和机构对中文数据的高效管理和处理需求。还可以根据国内不同行业的特殊业务场景和需求进行定制开发，如金融行业对数据一致性和稳定性的高要求、互联网行业对高并发和大规模数据存储的需求等。

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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。...

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

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：

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":...

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...

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...

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