国产哪个数据库好用

国产化数据库有哪几家近年来，随着数据安全与自主可控的重要性日益提升，国产化数据库迎来了快速发展。国内数据库市场涌现出多款优秀产品，涵盖关系型、分布式、时序、图数据库等多个领域。其中，星环科技的ArgoDB数据库凭借其高性能、高兼容性和分布式架构，成为国产数据库中的重要代表之一。国产数据库的发展背景在信息化时代，数据库作为数据存储与管理的核心基础设施，其自主可控能力直接关系到国家安全和产业发展。过去，国内市场长期依赖国外数据库产品，但随着政策支持和技术积累，国产数据库逐渐崭露头角。如今，国产数据库不仅在金融、电信、政务等领域得到广泛应用，还在技术层面实现了创新突破。ArgoDB数据库的特点星环严格要求。国产数据库的应用前景随着数字化转型加速，国产数据库的市场需求将持续增长。在金融行业，国产数据库支撑着交易、风控等核心业务；在政务领域，它们助力智慧城市建设与数据共享；在制造业，则赋能工业大数据分析与智能制造。ArgoDB等国产数据库的崛起，不仅填补了国内技术空白，也为企业提供了更安全、更可控的数据管理方案。未来，随着技术的进一步成熟，国产数据库有望在全球市场占据更重要的地位。

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国产分布式图数据库哪个好？图数据库作为大数据时代的重要基础设施，近年来在国内发展迅速。面对日益复杂的关联数据分析和实时查询需求，国产分布式图数据库逐渐崭露头角，为各行业提供了新的数据处理选择。那么，在众多国产分布式图数据库产品中，如何判断哪个更适合自己的需求呢？图数据库的核心特点图数据库与传统关系型数据库的区别在于其数据模型。图数据库采用节点、边和属性的方式存储数据，特别适合处理高度互联的数据服务器上，分布式图数据库能够处理海量图数据，同时保持较高的可用性和容错性。国产分布式图数据库在这些基础能力上已经与国际主流产品看齐，部分性能指标甚至实现了超越。评估国产分布式图数据库的关键维度性能表现是首要考量因素。优秀的国产分布式图数据库应具备高吞吐量和低延迟特性，能够支持每秒数万甚至更高的事务处理能力。在复杂关联查询场景下，响应时间应控制在毫秒级。实际测试中，可以关注其在不同规模数据集上的查询性能恢复等企业级功能也不可或缺。国产产品的特色优势国产分布式图数据库在本地化适配方面具有天然优势。针对中文文本处理、国内网络环境、国产硬件适配等方面都做了大量优化。部分产品还特别设计了符合国内开发者习惯的

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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场景，能够实现MySQL，Oracle等传统主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署，满足国产化部署需求。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB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，支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据，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。分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环研发的国产分布式时空数据库，具有高扩展性

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：

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"}...

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...

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

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。

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":...

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。...

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•...