数据中台管理软件推荐
数据中台管理软件推荐 更多内容

行业资讯
数据管理软件
数据管理软件是涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式的软件集合。数据管理软件可以帮助用户管理和处理数据,包括存储、检、修改、删除、备份、恢复、共享、安全、统计等操作。数据管理软件可以根据不同的需求提供多种数据方案,例如:关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储和处理等。同时,还可以根据应用场景,提供相应的可靠性、性能、扩展性、安全性等方的保障。随着云计算、人工智能、物联网等技术的迅速发展,数据管理软件的重要性和应用范围逐渐扩大,成为企业信息化的核心组成部分。关系型数据管理是一种以关系模型为基础的数据管理方法。关系型数据库以表的形式组织和存储数据,使用模型数据管理是指数据管理软件可以同时支持多种数据模型,例如关系型数据模型、文档模型、图模型等。多模型数据管理可以根据不同的数据特点和应用需求选择合适的数据模型进行存储和处理。云原生数据管理是指数据管理软件弹性性能。数据管理软件涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式,可以根据不同的需求选择合适的数据管理方法和软件工具。

行业资讯
数据管理软件
数据管理软件是涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式的软件集合。数据管理软件可以帮助用户管理和处理数据,包括存储、检、修改、删除、备份、恢复、共享、安全、统计等操作。数据管理软件可以根据不同的需求提供多种数据方案,例如:关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储和处理等。同时,还可以根据应用场景,提供相应的可靠性、性能、扩展性、安全性等方的保障。随着云计算、人工智能、物联网等技术的迅速发展,数据管理软件的重要性和应用范围逐渐扩大,成为企业信息化的核心组成部分。关系型数据管理是一种以关系模型为基础的数据管理方法。关系型数据库以表的形式组织和存储数据,使用模型数据管理是指数据管理软件可以同时支持多种数据模型,例如关系型数据模型、文档模型、图模型等。多模型数据管理可以根据不同的数据特点和应用需求选择合适的数据模型进行存储和处理。云原生数据管理是指数据管理软件弹性性能。数据管理软件涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式,可以根据不同的需求选择合适的数据管理方法和软件工具。

行业资讯
数据管理软件
数据管理软件是涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式的软件集合。数据管理软件可以帮助用户管理和处理数据,包括存储、检、修改、删除、备份、恢复、共享、安全、统计等操作。数据管理软件可以根据不同的需求提供多种数据方案,例如:关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储和处理等。同时,还可以根据应用场景,提供相应的可靠性、性能、扩展性、安全性等方的保障。随着云计算、人工智能、物联网等技术的迅速发展,数据管理软件的重要性和应用范围逐渐扩大,成为企业信息化的核心组成部分。关系型数据管理是一种以关系模型为基础的数据管理方法。关系型数据库以表的形式组织和存储数据,使用模型数据管理是指数据管理软件可以同时支持多种数据模型,例如关系型数据模型、文档模型、图模型等。多模型数据管理可以根据不同的数据特点和应用需求选择合适的数据模型进行存储和处理。云原生数据管理是指数据管理软件弹性性能。数据管理软件涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式,可以根据不同的需求选择合适的数据管理方法和软件工具。

行业资讯
数据管理软件
数据管理软件是涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式的软件集合。数据管理软件可以帮助用户管理和处理数据,包括存储、检、修改、删除、备份、恢复、共享、安全、统计等操作。数据管理软件可以根据不同的需求提供多种数据方案,例如:关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储和处理等。同时,还可以根据应用场景,提供相应的可靠性、性能、扩展性、安全性等方的保障。随着云计算、人工智能、物联网等技术的迅速发展,数据管理软件的重要性和应用范围逐渐扩大,成为企业信息化的核心组成部分。关系型数据管理是一种以关系模型为基础的数据管理方法。关系型数据库以表的形式组织和存储数据,使用模型数据管理是指数据管理软件可以同时支持多种数据模型,例如关系型数据模型、文档模型、图模型等。多模型数据管理可以根据不同的数据特点和应用需求选择合适的数据模型进行存储和处理。云原生数据管理是指数据管理软件弹性性能。数据管理软件涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式,可以根据不同的需求选择合适的数据管理方法和软件工具。

行业资讯
数据管理软件
数据管理软件是涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式的软件集合。数据管理软件可以帮助用户管理和处理数据,包括存储、检、修改、删除、备份、恢复、共享、安全、统计等操作。数据管理软件可以根据不同的需求提供多种数据方案,例如:关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储和处理等。同时,还可以根据应用场景,提供相应的可靠性、性能、扩展性、安全性等方的保障。随着云计算、人工智能、物联网等技术的迅速发展,数据管理软件的重要性和应用范围逐渐扩大,成为企业信息化的核心组成部分。关系型数据管理是一种以关系模型为基础的数据管理方法。关系型数据库以表的形式组织和存储数据,使用模型数据管理是指数据管理软件可以同时支持多种数据模型,例如关系型数据模型、文档模型、图模型等。多模型数据管理可以根据不同的数据特点和应用需求选择合适的数据模型进行存储和处理。云原生数据管理是指数据管理软件弹性性能。数据管理软件涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式,可以根据不同的需求选择合适的数据管理方法和软件工具。

行业资讯
数据管理软件
数据管理软件是涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式的软件集合。数据管理软件可以帮助用户管理和处理数据,包括存储、检、修改、删除、备份、恢复、共享、安全、统计等操作。数据管理软件可以根据不同的需求提供多种数据方案,例如:关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储和处理等。同时,还可以根据应用场景,提供相应的可靠性、性能、扩展性、安全性等方的保障。随着云计算、人工智能、物联网等技术的迅速发展,数据管理软件的重要性和应用范围逐渐扩大,成为企业信息化的核心组成部分。关系型数据管理是一种以关系模型为基础的数据管理方法。关系型数据库以表的形式组织和存储数据,使用模型数据管理是指数据管理软件可以同时支持多种数据模型,例如关系型数据模型、文档模型、图模型等。多模型数据管理可以根据不同的数据特点和应用需求选择合适的数据模型进行存储和处理。云原生数据管理是指数据管理软件弹性性能。数据管理软件涉及关系型/非关系型、集中式/分布式、多模型、云原生等一种或多种数据管理模式,可以根据不同的需求选择合适的数据管理方法和软件工具。

行业资讯
数据管理软件开发
场景:数据管理软件在预测性和预防性维护、协作机器人、数据迁移、应用集成、流程自动化和商业智能等多个应用场景中发挥作用。市场趋势:数据管理软件行业市场规模预计将以超过15%的增长率保持稳定增长。云计算和数据管理软件的基本功能之一,帮助企业整合来自不同数据源的数据,并在此过程中对数据进行清洗和转换。数据分析和可视化:数据分析和可视化工具帮助企业将原始数据转化为有意义的信息,通过图表、仪表板等形式直观地数据管理软件开发涉及多个方面,以下是一些关键点:核心功能:数据管理软件开发需要包含数据定义、数据更新、数据检索和数据控制等功能。这些工具确保数据在其生命周期内的准确性、一致性、安全性和合规性。应用大数据技术的集成、人工智能和机器学习的应用、数据安全和隐私保护是未来的发展趋势。技术特点:数据管理软件不仅仅是数据存储工具,它们提供一整套工具来管理数据库,确保数据的安全性、一致性和合规性。软件类型:数据管理软件可以分为关系型/非关系型数据库管理工具、数据库开发工具、数据库设计工具、数据库备份与恢复工具、数据库性能监控工具、数据库安全管理工具等。数据集成和ETL/ELT:数据集成和ETL/ELT是

行业资讯
数据管理软件开发
场景:数据管理软件在预测性和预防性维护、协作机器人、数据迁移、应用集成、流程自动化和商业智能等多个应用场景中发挥作用。市场趋势:数据管理软件行业市场规模预计将以超过15%的增长率保持稳定增长。云计算和数据管理软件的基本功能之一,帮助企业整合来自不同数据源的数据,并在此过程中对数据进行清洗和转换。数据分析和可视化:数据分析和可视化工具帮助企业将原始数据转化为有意义的信息,通过图表、仪表板等形式直观地数据管理软件开发涉及多个方面,以下是一些关键点:核心功能:数据管理软件开发需要包含数据定义、数据更新、数据检索和数据控制等功能。这些工具确保数据在其生命周期内的准确性、一致性、安全性和合规性。应用大数据技术的集成、人工智能和机器学习的应用、数据安全和隐私保护是未来的发展趋势。技术特点:数据管理软件不仅仅是数据存储工具,它们提供一整套工具来管理数据库,确保数据的安全性、一致性和合规性。软件类型:数据管理软件可以分为关系型/非关系型数据库管理工具、数据库开发工具、数据库设计工具、数据库备份与恢复工具、数据库性能监控工具、数据库安全管理工具等。数据集成和ETL/ELT:数据集成和ETL/ELT是

行业资讯
数据管理软件开发
场景:数据管理软件在预测性和预防性维护、协作机器人、数据迁移、应用集成、流程自动化和商业智能等多个应用场景中发挥作用。市场趋势:数据管理软件行业市场规模预计将以超过15%的增长率保持稳定增长。云计算和数据管理软件的基本功能之一,帮助企业整合来自不同数据源的数据,并在此过程中对数据进行清洗和转换。数据分析和可视化:数据分析和可视化工具帮助企业将原始数据转化为有意义的信息,通过图表、仪表板等形式直观地数据管理软件开发涉及多个方面,以下是一些关键点:核心功能:数据管理软件开发需要包含数据定义、数据更新、数据检索和数据控制等功能。这些工具确保数据在其生命周期内的准确性、一致性、安全性和合规性。应用大数据技术的集成、人工智能和机器学习的应用、数据安全和隐私保护是未来的发展趋势。技术特点:数据管理软件不仅仅是数据存储工具,它们提供一整套工具来管理数据库,确保数据的安全性、一致性和合规性。软件类型:数据管理软件可以分为关系型/非关系型数据库管理工具、数据库开发工具、数据库设计工具、数据库备份与恢复工具、数据库性能监控工具、数据库安全管理工具等。数据集成和ETL/ELT:数据集成和ETL/ELT是
猜你喜欢
产品文档
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。
产品文档
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...
产品文档
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"}...
产品文档
2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
产品文档
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•...
产品文档
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":...
产品文档
3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
产品文档
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:
产品文档
1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
产品文档
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。...