分布式数据库中间件对比

注入新的活力。一、数据中台中间件是什么数据中台中间件是位于操作系统、数据库等基础软件与上层应用之间的一类软件，它就像是数据世界的“桥梁搭建者”。它能够屏蔽底层数据资源的复杂性，为上层应用提供统一、便捷的数据中台中间件：物流集团数据治理的新引擎在数字化转型的浪潮中，物流集团面临着海量数据的管理与运用难题。数据中台中间件作为一种新兴技术，正逐渐成为物流集团突破数据治理困境的关键力量，为智慧物流的发展数据访问接口和服务。二、在物流集团数据治理中的应用数据整合与共享：物流集团拥有运输、仓储、配送等多个业务板块，每个板块都有各自的数据系统。数据中台中间件能够打通这些“数据孤岛”，将分散在不同系统中的分析，预测客户需求，提前做好库存准备。同时，数据中台中间件还可以为物流集团的数据分析工具和人工智能模型提供数据支持，助力实现智能化的物流决策。业务流程优化：借助数据中台中间件，物流集团可以将数据融入到业务流程中，实现业务流程的数字化和智能化。例如，在货物配送环节，根据实时的交通数据和订单数据，通过中间件调用智能调度算法，自动生成最优的配送路线和配送计划，提高配送效率，降低成本。三、优势尽显降低开发

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在分布式数据库中，分库分表是一种常见的策略，用于解决随着数据量和并发访问量增加而带来的性能和扩展性问题。分库分表的概念分库（DatabaseSharding）：将数据按照某种规则分散到多个独立的路由查询。服务端分片：使用分布式数据库系统，在存储引擎层实现数据分片功能。常见的分片策略哈希分片：根据分片键的哈希值将数据均匀分布到不同的分片中。适用于需要均匀分布数据的场景。范围分片：按照分片键的值降低单个表的数据量，提高查询和写入性能。分库分表的实现方式客户端分片：在客户端实现分片逻辑，使用中间件，这些中间件在应用层对分片进行管理。中间层分片：通过在应用与数据库之间接入中间件，实现数据的分片与查询和写入性能。增强扩展性：随着数据量的增长，可以通过增加更多的数据库实例或表来扩展系统。提高可用性：通过多副本和分布式架构，提高系统的容错能力和可用性。注意事项分布式事务：分库分表后，跨多个分片的事务需要通过分布式事务管理来保证一致性，这可能会增加系统的复杂性和性能开销。数据一致性：需要确保数据在不同分片之间的一致性，尤其是在跨分片查询和更新时。

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在分布式数据库中，分库分表是一种常见的策略，用于解决随着数据量和并发访问量增加而带来的性能和扩展性问题。分库分表的概念分库（DatabaseSharding）：将数据按照某种规则分散到多个独立的路由查询。服务端分片：使用分布式数据库系统，在存储引擎层实现数据分片功能。常见的分片策略哈希分片：根据分片键的哈希值将数据均匀分布到不同的分片中。适用于需要均匀分布数据的场景。范围分片：按照分片键的值降低单个表的数据量，提高查询和写入性能。分库分表的实现方式客户端分片：在客户端实现分片逻辑，使用中间件，这些中间件在应用层对分片进行管理。中间层分片：通过在应用与数据库之间接入中间件，实现数据的分片与查询和写入性能。增强扩展性：随着数据量的增长，可以通过增加更多的数据库实例或表来扩展系统。提高可用性：通过多副本和分布式架构，提高系统的容错能力和可用性。注意事项分布式事务：分库分表后，跨多个分片的事务需要通过分布式事务管理来保证一致性，这可能会增加系统的复杂性和性能开销。数据一致性：需要确保数据在不同分片之间的一致性，尤其是在跨分片查询和更新时。

在分布式数据库中，分库分表是一种常见的策略，用于解决随着数据量和并发访问量增加而带来的性能和扩展性问题。分库分表的概念分库（DatabaseSharding）：将数据按照某种规则分散到多个独立的路由查询。服务端分片：使用分布式数据库系统，在存储引擎层实现数据分片功能。常见的分片策略哈希分片：根据分片键的哈希值将数据均匀分布到不同的分片中。适用于需要均匀分布数据的场景。范围分片：按照分片键的值降低单个表的数据量，提高查询和写入性能。分库分表的实现方式客户端分片：在客户端实现分片逻辑，使用中间件，这些中间件在应用层对分片进行管理。中间层分片：通过在应用与数据库之间接入中间件，实现数据的分片与查询和写入性能。增强扩展性：随着数据量的增长，可以通过增加更多的数据库实例或表来扩展系统。提高可用性：通过多副本和分布式架构，提高系统的容错能力和可用性。注意事项分布式事务：分库分表后，跨多个分片的事务需要通过分布式事务管理来保证一致性，这可能会增加系统的复杂性和性能开销。数据一致性：需要确保数据在不同分片之间的一致性，尤其是在跨分片查询和更新时。

在分布式数据库中，分库分表是一种常见的策略，用于解决随着数据量和并发访问量增加而带来的性能和扩展性问题。分库分表的概念分库（DatabaseSharding）：将数据按照某种规则分散到多个独立的路由查询。服务端分片：使用分布式数据库系统，在存储引擎层实现数据分片功能。常见的分片策略哈希分片：根据分片键的哈希值将数据均匀分布到不同的分片中。适用于需要均匀分布数据的场景。范围分片：按照分片键的值降低单个表的数据量，提高查询和写入性能。分库分表的实现方式客户端分片：在客户端实现分片逻辑，使用中间件，这些中间件在应用层对分片进行管理。中间层分片：通过在应用与数据库之间接入中间件，实现数据的分片与查询和写入性能。增强扩展性：随着数据量的增长，可以通过增加更多的数据库实例或表来扩展系统。提高可用性：通过多副本和分布式架构，提高系统的容错能力和可用性。注意事项分布式事务：分库分表后，跨多个分片的事务需要通过分布式事务管理来保证一致性，这可能会增加系统的复杂性和性能开销。数据一致性：需要确保数据在不同分片之间的一致性，尤其是在跨分片查询和更新时。

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分布式数据库：数据管理的新变革分布式数据库是什么分布式数据库，从名字上可以拆解为：分布式+数据库，用一句话总结，就是由多个独立实体组成，并且彼此通过网络进行互联的数据库。在分布式数据库系统里，数据分散存储在多个物理位置不同的节点上，这些节点通过网络协同工作，共同提供数据库服务。与传统的集中式数据库相比，分布式数据库在架构和运行方式上有显著差异。集中式数据库就像是一个大型的中央仓库，所有的数据都。分布式数据库则像是多个小型仓库组成的联盟，每个仓库都存储一部分数据，并且这些仓库之间通过网络紧密联系。当需要处理数据时，各个节点可以并行工作，共同完成任务。分布式数据库的优势强大的可扩展性分布式数据库的可扩展性是其关键优势之一。随着业务的发展，数据量和业务需求会不断增长，分布式数据库能够轻松应对这一挑战。它通过增加节点的方式来扩展系统的存储容量和处理能力，实现线性扩展。以互联网公司为例，在创业初期，用户数量和数据量相对较少，使用小型的分布式数据库系统就可以满足需求。但随着业务的迅速扩张，用户数量呈指数级增长，数据量也随之剧增。此时，只需在分布式数据库系统中添加更多的节点，就能为系统提供额外的存储和

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":...

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：

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

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

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。...

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"}...

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...

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