数字政通数据治理

数字化治理是一种新型的数据治理模式，旨在通过数字技术来改善社会、经济和环境的可持续性。数字化治理涉及到使用数据分析、人工智能和区块链等先进技术，来提高政府和企业的决策效率和透明度。数字化治理的主要优势之一是提高决策效率。通过使用数字技术，政府和企业可以更快地获取数据，并更快地做出决策。例如，在城市规划方面，数字化治理可以通过分析交通流量、人口统计和其他数据，来更快速地确定佳的交通布局和土地使用。数字化治理还可以提高透明度。通过使用区块链技术，政府和企业可以创建一个公开、透明的数据记录，其中包括交易、供应链和财务信息等。这有助于减少腐败和欺诈行为，同时增加了公众对政府和企业工作的信任度。数字化治理还可以促进创新。数字技术的快速发展为政府和企业提供了更多的创新机会。例如，政府可以使用人工智能和机器学习技术来开发智能城市和智能交通系统，从而提高城市交通的效率和安全性。企业可以使用这些技术来提高供应链的效率和透明度，从而提高企业的竞争力。但是，数字化治理也面临着一些挑战。首先，数字技术的快速发展可能会导致政府和企业无法跟上技术的步伐。其次，数字技术的使用可能会增加对个人隐私的侵犯，这需要

数字化治理是一种新型的数据治理模式，旨在通过数字技术来改善社会、经济和环境的可持续性。数字化治理涉及到使用数据分析、人工智能和区块链等先进技术，来提高政府和企业的决策效率和透明度。数字化治理的主要优势之一是提高决策效率。通过使用数字技术，政府和企业可以更快地获取数据，并更快地做出决策。例如，在城市规划方面，数字化治理可以通过分析交通流量、人口统计和其他数据，来更快速地确定佳的交通布局和土地使用。数字化治理还可以提高透明度。通过使用区块链技术，政府和企业可以创建一个公开、透明的数据记录，其中包括交易、供应链和财务信息等。这有助于减少腐败和欺诈行为，同时增加了公众对政府和企业工作的信任度。数字化治理还可以促进创新。数字技术的快速发展为政府和企业提供了更多的创新机会。例如，政府可以使用人工智能和机器学习技术来开发智能城市和智能交通系统，从而提高城市交通的效率和安全性。企业可以使用这些技术来提高供应链的效率和透明度，从而提高企业的竞争力。但是，数字化治理也面临着一些挑战。首先，数字技术的快速发展可能会导致政府和企业无法跟上技术的步伐。其次，数字技术的使用可能会增加对个人隐私的侵犯，这需要

数字化治理是一种新型的数据治理模式，旨在通过数字技术来改善社会、经济和环境的可持续性。数字化治理涉及到使用数据分析、人工智能和区块链等先进技术，来提高政府和企业的决策效率和透明度。数字化治理的主要优势之一是提高决策效率。通过使用数字技术，政府和企业可以更快地获取数据，并更快地做出决策。例如，在城市规划方面，数字化治理可以通过分析交通流量、人口统计和其他数据，来更快速地确定佳的交通布局和土地使用。数字化治理还可以提高透明度。通过使用区块链技术，政府和企业可以创建一个公开、透明的数据记录，其中包括交易、供应链和财务信息等。这有助于减少腐败和欺诈行为，同时增加了公众对政府和企业工作的信任度。数字化治理还可以促进创新。数字技术的快速发展为政府和企业提供了更多的创新机会。例如，政府可以使用人工智能和机器学习技术来开发智能城市和智能交通系统，从而提高城市交通的效率和安全性。企业可以使用这些技术来提高供应链的效率和透明度，从而提高企业的竞争力。但是，数字化治理也面临着一些挑战。首先，数字技术的快速发展可能会导致政府和企业无法跟上技术的步伐。其次，数字技术的使用可能会增加对个人隐私的侵犯，这需要

数字化治理是一种新型的数据治理模式，旨在通过数字技术来改善社会、经济和环境的可持续性。数字化治理涉及到使用数据分析、人工智能和区块链等先进技术，来提高政府和企业的决策效率和透明度。数字化治理的主要优势之一是提高决策效率。通过使用数字技术，政府和企业可以更快地获取数据，并更快地做出决策。例如，在城市规划方面，数字化治理可以通过分析交通流量、人口统计和其他数据，来更快速地确定佳的交通布局和土地使用。数字化治理还可以提高透明度。通过使用区块链技术，政府和企业可以创建一个公开、透明的数据记录，其中包括交易、供应链和财务信息等。这有助于减少腐败和欺诈行为，同时增加了公众对政府和企业工作的信任度。数字化治理还可以促进创新。数字技术的快速发展为政府和企业提供了更多的创新机会。例如，政府可以使用人工智能和机器学习技术来开发智能城市和智能交通系统，从而提高城市交通的效率和安全性。企业可以使用这些技术来提高供应链的效率和透明度，从而提高企业的竞争力。但是，数字化治理也面临着一些挑战。首先，数字技术的快速发展可能会导致政府和企业无法跟上技术的步伐。其次，数字技术的使用可能会增加对个人隐私的侵犯，这需要

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数字化治理是一种新型的数据治理模式，旨在通过数字技术来改善社会、经济和环境的可持续性。数字化治理涉及到使用数据分析、人工智能和区块链等先进技术，来提高政府和企业的决策效率和透明度。数字化治理的主要优势之一是提高决策效率。通过使用数字技术，政府和企业可以更快地获取数据，并更快地做出决策。例如，在城市规划方面，数字化治理可以通过分析交通流量、人口统计和其他数据，来更快速地确定佳的交通布局和土地使用。数字化治理还可以提高透明度。通过使用区块链技术，政府和企业可以创建一个公开、透明的数据记录，其中包括交易、供应链和财务信息等。这有助于减少腐败和欺诈行为，同时增加了公众对政府和企业工作的信任度。数字化治理还可以促进创新。数字技术的快速发展为政府和企业提供了更多的创新机会。例如，政府可以使用人工智能和机器学习技术来开发智能城市和智能交通系统，从而提高城市交通的效率和安全性。企业可以使用这些技术来提高供应链的效率和透明度，从而提高企业的竞争力。但是，数字化治理也面临着一些挑战。首先，数字技术的快速发展可能会导致政府和企业无法跟上技术的步伐。其次，数字技术的使用可能会增加对个人隐私的侵犯，这需要

，将城市运营的数据收集、分析、处理和决策过程数字化，实现城市基础设施和服务的高效及智能化管理。通过数字技术，可以实现城市资源的优化分配，将城市治理从繁琐的业务中解脱出来，提高工作效率，减轻人力成本压力随着信息技术和网络技术的高速发展，数字化已经深刻地变了人们的生活方式和工作方式，也在城市治理和服务中发挥着越来越重要的作用。城市数字治理在城市治理中应用数字技术，促进城市治理现代化、智能化的过程。城市数字化重点是发展智能城市，智能化的城市是基于数字技术构的智慧型城市，不断建立和完善智能交通、智能环保、智能安防、智能教育、智能医疗和智能电力等类似于智慧城市中的各种应用系统。城市数字治理包括数字城市计划的基本设计，软件和硬件设施的建设，操作管理过程和应用范围扩展的多个阶段。城市经济和社会的全面发展，将与城市数字治理产生紧密关联。数字带来了城市治理效能的提升：数字城市是通过城市管理系统中心化的方式，还可以提高工作质量，使城市治理更加高效。数字化可为城市治理实现创新手段：随着标准和软件平台的出现，数字技术的协同性和交互性不断增强，它为实现城市管理和服务的模式创新，激发新的产业和发展方向提供了强大

，将城市运营的数据收集、分析、处理和决策过程数字化，实现城市基础设施和服务的高效及智能化管理。通过数字技术，可以实现城市资源的优化分配，将城市治理从繁琐的业务中解脱出来，提高工作效率，减轻人力成本压力随着信息技术和网络技术的高速发展，数字化已经深刻地变了人们的生活方式和工作方式，也在城市治理和服务中发挥着越来越重要的作用。城市数字治理在城市治理中应用数字技术，促进城市治理现代化、智能化的过程。城市数字化重点是发展智能城市，智能化的城市是基于数字技术构的智慧型城市，不断建立和完善智能交通、智能环保、智能安防、智能教育、智能医疗和智能电力等类似于智慧城市中的各种应用系统。城市数字治理包括数字城市计划的基本设计，软件和硬件设施的建设，操作管理过程和应用范围扩展的多个阶段。城市经济和社会的全面发展，将与城市数字治理产生紧密关联。数字带来了城市治理效能的提升：数字城市是通过城市管理系统中心化的方式，还可以提高工作质量，使城市治理更加高效。数字化可为城市治理实现创新手段：随着标准和软件平台的出现，数字技术的协同性和交互性不断增强，它为实现城市管理和服务的模式创新，激发新的产业和发展方向提供了强大

，将城市运营的数据收集、分析、处理和决策过程数字化，实现城市基础设施和服务的高效及智能化管理。通过数字技术，可以实现城市资源的优化分配，将城市治理从繁琐的业务中解脱出来，提高工作效率，减轻人力成本压力随着信息技术和网络技术的高速发展，数字化已经深刻地变了人们的生活方式和工作方式，也在城市治理和服务中发挥着越来越重要的作用。城市数字治理在城市治理中应用数字技术，促进城市治理现代化、智能化的过程。城市数字化重点是发展智能城市，智能化的城市是基于数字技术构的智慧型城市，不断建立和完善智能交通、智能环保、智能安防、智能教育、智能医疗和智能电力等类似于智慧城市中的各种应用系统。城市数字治理包括数字城市计划的基本设计，软件和硬件设施的建设，操作管理过程和应用范围扩展的多个阶段。城市经济和社会的全面发展，将与城市数字治理产生紧密关联。数字带来了城市治理效能的提升：数字城市是通过城市管理系统中心化的方式，还可以提高工作质量，使城市治理更加高效。数字化可为城市治理实现创新手段：随着标准和软件平台的出现，数字技术的协同性和交互性不断增强，它为实现城市管理和服务的模式创新，激发新的产业和发展方向提供了强大

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：

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

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

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...

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...

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":...

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"}...