数据治理中数据类型有哪些

数据。通常用于大数据处理和分析，支持数据科学和机器学习。数据湖仓：结合了数据湖和数据仓库的特点，提供对原始数据和加工数据的统一管理。支持多种数据类型和分析工作负载，包括数据科学、机器学习和传统BI。云数据仓库：部署在云平台上的数据仓库，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。混合数据仓库：结合了传统数据仓库和大数据技术，支持多种数据类型和分析工具。允许企业在单一平台上处理结构化和非结构化数据。虚拟数据仓库的类型可以根据不同的维度进行分类，以下是几种常见的数据仓库类型：操作型数据仓库：也称为实时数据仓库，用于存储操作型数据，支持日常业务操作的查询和报告。通常与交易系统紧密集成，提供快速的数据访问和更新能力。企业数据仓库：用于存储来自整个企业的数据，支持跨部门的决策支持和分析。通常包含历史数据和汇总数据，用于长期分析和报告。数据湖：存储原始数据的大型存储库，可以是结构化、半结构化或非结构化数据仓库：不是物理存储数据，而是通过软件定义的方式，将多个数据源虚拟化为一个统一的数据仓库。允许用户像操作单一数据仓库一样操作分散的数据源。事务型数据仓库：专注于支持高事务处理的数据仓库，通常用于金融

Inceptor支持的数据类型分类数据类型描述示例备注数值型INT4字节（32位）有符号整数，从-2147483648到21474836471TINYINT1字节（8位）带符号整数，从-128到92233720368547758071float4字节单精度浮点数1DOUBLE8字节双精度浮点数1DECIMAL(m,n)表示m位数中，有n位是小数，即m-n位整数1.00E+44当写入数据的小数位数大于n时，四舍五入存入；当整数可用于存储媒体、图片等二进制文件CLOB大对象存储，字符集是UTF8MB4可用于存储xml等二进制文本数据文件数据类型映射InceptorOracleDB2TDPGMySQLintInteger,n)m是有效位,n表示有n个是小数NUMBER(4,3)0.0999NUMERIC(m,n)m是有效位,n表示有n个是小数1布尔类型BOOLEANtrue/falsetrue/false字符串类型127-1SMALLINT2字节（16位）有符号整数，从-32768到32767-1BIGINT8字节（64位）有符号整数，从-9223372036854775808到

Inceptor支持的数据类型分类数据类型描述示例备注数值型INT4字节（32位）有符号整数，从-2147483648到21474836471TINYINT1字节（8位）带符号整数，从-128到92233720368547758071float4字节单精度浮点数1DOUBLE8字节双精度浮点数1DECIMAL(m,n)表示m位数中，有n位是小数，即m-n位整数1.00E+44当写入数据的小数位数大于n时，四舍五入存入；当整数，字符集是Binary可用于存储媒体、图片等二进制文件CLOB大对象存储，字符集是UTF8MB4可用于存储xml等二进制文本数据文件数据类型映射,n)m是有效位,n表示有n个是小数NUMBER(4,3)0.0999NUMERIC(m,n)m是有效位,n表示有n个是小数1布尔类型BOOLEANtrue/falsetrue/false字符串类型127-1SMALLINT2字节（16位）有符号整数，从-32768到32767-1BIGINT8字节（64位）有符号整数，从-9223372036854775808到

数据类型，更多ArgoDB中支持的类型，见数据类型章节。STRING语法DECLARE<variable_name>STRING[DEFAULT<value>];示例一：声明，更多用法说明，可参见动态SQL章节。其他类型复合类型：支持Row和Array两种复合数据类型，更多用法说明，可参见行数据类型和ARRAY章节。锚定类型：支持Anchoreddatatype锚定类型内置类型内置类型即标量类型，仅可存放单个的值，即可用作变量也可用作常量，无须用户自定义，常见的有STRING，BOOLEAN，INT，DOUBLE，DATE，STATEMENT，TIMESTAMP等-赋值-打印!setplsqlUseSlashtrueBEGIN--声明一个字符串类型的变量V1。DECLAREV1STRING;--给变量V1赋值为'helloworld'。SETV1+!setplsqlUseSlashtrueBEGIN--声明一个字符串类型的变量V1。DECLAREV1STRING;--声明一个整数类型的变量V2。DECLAREV2INT;--给变量V1赋值为'helloworld'。SETV1

数据。通常用于大数据处理和分析，支持数据科学和机器学习。数据湖仓：结合了数据湖和数据仓库的特点，提供对原始数据和加工数据的统一管理。支持多种数据类型和分析工作负载，包括数据科学、机器学习和传统BI。云数据仓库：部署在云平台上的数据仓库，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。混合数据仓库：结合了传统数据仓库和大数据技术，支持多种数据类型和分析工具。允许企业在单一平台上处理结构化和非结构化数据。虚拟数据仓库的类型可以根据不同的维度进行分类，以下是几种常见的数据仓库类型：操作型数据仓库：也称为实时数据仓库，用于存储操作型数据，支持日常业务操作的查询和报告。通常与交易系统紧密集成，提供快速的数据访问和更新能力。企业数据仓库：用于存储来自整个企业的数据，支持跨部门的决策支持和分析。通常包含历史数据和汇总数据，用于长期分析和报告。数据湖：存储原始数据的大型存储库，可以是结构化、半结构化或非结构化数据仓库：不是物理存储数据，而是通过软件定义的方式，将多个数据源虚拟化为一个统一的数据仓库。允许用户像操作单一数据仓库一样操作分散的数据源。事务型数据仓库：专注于支持高事务处理的数据仓库，通常用于金融

标量类型标量类型的含义是存放单个值。ArgoDB中支持的标量类型为INT/STRING/DOUBLE等ArgoDB中所有支持的数据类型。具体内容可参考附录：数据类型。STRING在ArgoDB中，ArgoDB中所有支持的数据类型都可以在PL/SQL语句块的DECLARE部分中声明，此处不再赘述。%TYPE属性使用%TYPE属性，可以声明一个变量，其数据类型与已经存在的变量，记录类型，表变量类型或者数据:JoHnSmItH||upper_name:JOHNSMITH||lower_name:johnsmith|+-------------------------+例107.使用%TYPE属性声明变量其数据类型为表中ArgoDB中INT为整数类型，可以直接使用一些整数，也可以在PL/SQL语句块的DECLARE部分声明一个INT类型的变量，用于存放INT类型的数据。例104.直接使用整数表的字段的数据类型相同，但新声明的变量不会继承已经存在的变量的值。例106.使用%TYPE属性声明变量，其数据类型为另一个变量的类型

WGS-84，将经纬度组合成一个数对(x,y)。使用方法在StellarDB中可以通过如下方式使用经度和纬度构造一个类型为地理数据类型的数据：point(longitude,latitude)其中，经度类型及表达式TEoC支持如下基础数据类型：布尔类型（boolean）整数类型（int）长整数类型（long）浮点数类型（double）字符串类型（string）不含时区的时间戳类型（localdatetime）TEoC支持如下复杂类型：数组类型array<T>：其中T表示array内部元素的类型，内部元素可以是以上六种基本数据类型。精度类型decimal(Precision)。如果数据无法按照指定的精度和标度表示，将被认为是NULL值。地理坐标点(point(longitude,latitude))：其中longitude和latitude都是浮点数(double)基本数据类型;T>(limit))：其中T表示时序类型的原始类型，可以是除时间戳外的五种基本数据类型。limit表示保留最新的多少个时间点的记录（建议不超过100）。类型表达式：数据类型的类型表达式，请参照《类型

数据。通常用于大数据处理和分析，支持数据科学和机器学习。数据湖仓：结合了数据湖和数据仓库的特点，提供对原始数据和加工数据的统一管理。支持多种数据类型和分析工作负载，包括数据科学、机器学习和传统BI。云数据仓库：部署在云平台上的数据仓库，提供弹性扩展、按需付费和简化维护的优势。混合数据仓库：结合了传统数据仓库和大数据技术，支持多种数据类型和分析工具。允许企业在单一平台上处理结构化和非结构化数据。虚拟数据仓库的类型可以根据不同的维度进行分类，以下是几种常见的数据仓库类型：操作型数据仓库：也称为实时数据仓库，用于存储操作型数据，支持日常业务操作的查询和报告。通常与交易系统紧密集成，提供快速的数据访问和更新能力。企业数据仓库：用于存储来自整个企业的数据，支持跨部门的决策支持和分析。通常包含历史数据和汇总数据，用于长期分析和报告。数据湖：存储原始数据的大型存储库，可以是结构化、半结构化或非结构化数据仓库：不是物理存储数据，而是通过软件定义的方式，将多个数据源虚拟化为一个统一的数据仓库。允许用户像操作单一数据仓库一样操作分散的数据源。事务型数据仓库：专注于支持高事务处理的数据仓库，通常用于金融

ArgoDB支持的数据类型分类数据类型描述示例备注数值型INT4字节（32位）有符号整数，从-2147483648到21474836471TINYINT1字节（8位）带符号整数，从-128到92233720368547758071float4字节单精度浮点数1DOUBLE8字节双精度浮点数1DECIMAL(m,n)表示m位数中，有n位是小数，即m-n位整数，m取值范围1~38，n取值范围0~381.00E+44当写入数据的是UTF8MB4可用于存储xml等二进制文本数据文件复杂对象类型ARRAY用于存储多个相同类型的值，适合需要在一个字段中保存多个值的场景，如保存多个标签，可简化查询复杂数据集的工作流程ARRAY['apple','banana','cherry']无STRUCT用于存储多个不同类型的值的组合，支持访问内部字段，如person.name。STRUCT('John',30,'NewYork')无数据类型,n)m是有效位,n表示有n个是小数NUMBER(4,3)0.0999NUMERIC(m,n)m是有效位,n表示有n个是小数1布尔类型BOOLEANtrue/falsetrue/false字符串类型

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"}...

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...

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

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：

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。

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":...