图数据库 标签继承

指定模式匹配的子图。索引（Indexing）的使用为了提高查询效率，图数据库通常会使用索引。索引可以基于节点的标签、属性或边的属性等建立。路径查询（PathQueries）处理路径查询是图数据库的一个图数据库是一种用于存储和检索图形数据的数据库管理系统。它专门用于处理和查询图形结构的数据，这些数据由节点、边和属性组成。以下是图数据库的一些基本原理和特点：图数据模型基础节点（Vertices）节点网络图数据库中，代表用户的节点可能有“姓名”“年龄”“性别”等属性。边（Edges）边用于连接节点，它代表了节点之间的关系。边也可以有自己的属性，如在社交网络中，“朋友”关系边可能有“相识时间连接时效率较高，但对于稀疏图（边的数量相对节点数量很少的图）来说，会浪费大量的存储空间。查询处理原理模式匹配（PatternMatching）当执行一个图数据库查询时，图数据库会在存储的数据中查找与重要功能，如查询“用户A的朋友的朋友”。在处理这种查询时，数据库会从起始节点（用户A）开始，沿着“朋友”关系边进行深度优先或广度优先的遍历，寻找符合条件的路径。在遍历过程中，会考虑边的方向、节点和边的

指定模式匹配的子图。索引（Indexing）的使用为了提高查询效率，图数据库通常会使用索引。索引可以基于节点的标签、属性或边的属性等建立。路径查询（PathQueries）处理路径查询是图数据库的一个图数据库是一种用于存储和检索图形数据的数据库管理系统。它专门用于处理和查询图形结构的数据，这些数据由节点、边和属性组成。以下是图数据库的一些基本原理和特点：图数据模型基础节点（Vertices）节点网络图数据库中，代表用户的节点可能有“姓名”“年龄”“性别”等属性。边（Edges）边用于连接节点，它代表了节点之间的关系。边也可以有自己的属性，如在社交网络中，“朋友”关系边可能有“相识时间连接时效率较高，但对于稀疏图（边的数量相对节点数量很少的图）来说，会浪费大量的存储空间。查询处理原理模式匹配（PatternMatching）当执行一个图数据库查询时，图数据库会在存储的数据中查找与重要功能，如查询“用户A的朋友的朋友”。在处理这种查询时，数据库会从起始节点（用户A）开始，沿着“朋友”关系边进行深度优先或广度优先的遍历，寻找符合条件的路径。在遍历过程中，会考虑边的方向、节点和边的

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指定模式匹配的子图。索引（Indexing）的使用为了提高查询效率，图数据库通常会使用索引。索引可以基于节点的标签、属性或边的属性等建立。路径查询（PathQueries）处理路径查询是图数据库的一个图数据库是一种用于存储和检索图形数据的数据库管理系统。它专门用于处理和查询图形结构的数据，这些数据由节点、边和属性组成。以下是图数据库的一些基本原理和特点：图数据模型基础节点（Vertices）节点网络图数据库中，代表用户的节点可能有“姓名”“年龄”“性别”等属性。边（Edges）边用于连接节点，它代表了节点之间的关系。边也可以有自己的属性，如在社交网络中，“朋友”关系边可能有“相识时间连接时效率较高，但对于稀疏图（边的数量相对节点数量很少的图）来说，会浪费大量的存储空间。查询处理原理模式匹配（PatternMatching）当执行一个图数据库查询时，图数据库会在存储的数据中查找与重要功能，如查询“用户A的朋友的朋友”。在处理这种查询时，数据库会从起始节点（用户A）开始，沿着“朋友”关系边进行深度优先或广度优先的遍历，寻找符合条件的路径。在遍历过程中，会考虑边的方向、节点和边的

图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库，将数据组织为节点和边，以表示实体之间的关系。与传统的关系型数据库相比，图数据库更适合处理复杂的关系网络。以下是如何构建图数据库的具体步骤和方法具体的数据。例如，一个节点可以表示一个人，属性可以包括姓名、年龄等。2.选择图数据库选择合适的图数据库：根据需求选择合适的图数据库。不同的图数据库有不同的特点和优势。3.创建节点和边创建节点：根据。4.导入数据导入数据：使用图数据库提供的工具或接口将数据导入图数据库中。5.查询和分析使用查询语言：使用图数据库的查询语言，进行数据查询和分析。例如，查询某个节点的所有邻居节点，或查找特定路径上的节点和边。执行分析任务：利用图数据库提供的分析工具和算法，进行复杂的数据分析任务，如社区发现、路径查找等。6.性能优化优化读写性能：使用合适的索引和查询优化技术，提高读写性能。分布式部署：对于大规模数据，采用分布式部署，提高系统的可扩展性和高可用性。8.可视化操作使用可视化工具：使用图数据库提供的可视化工具，方便数据的查看和分析。

图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库，将数据组织为节点和边，以表示实体之间的关系。与传统的关系型数据库相比，图数据库更适合处理复杂的关系网络。以下是如何构建图数据库的具体步骤和方法具体的数据。例如，一个节点可以表示一个人，属性可以包括姓名、年龄等。2.选择图数据库选择合适的图数据库：根据需求选择合适的图数据库。不同的图数据库有不同的特点和优势。3.创建节点和边创建节点：根据。4.导入数据导入数据：使用图数据库提供的工具或接口将数据导入图数据库中。5.查询和分析使用查询语言：使用图数据库的查询语言，进行数据查询和分析。例如，查询某个节点的所有邻居节点，或查找特定路径上的节点和边。执行分析任务：利用图数据库提供的分析工具和算法，进行复杂的数据分析任务，如社区发现、路径查找等。6.性能优化优化读写性能：使用合适的索引和查询优化技术，提高读写性能。分布式部署：对于大规模数据，采用分布式部署，提高系统的可扩展性和高可用性。8.可视化操作使用可视化工具：使用图数据库提供的可视化工具，方便数据的查看和分析。

Transwarp StellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容 openCypher，并具备2D/3D图展示能力，可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。

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指定模式匹配的子图。索引（Indexing）的使用为了提高查询效率，图数据库通常会使用索引。索引可以基于节点的标签、属性或边的属性等建立。路径查询（PathQueries）处理路径查询是图数据库的一个图数据库是一种用于存储和检索图形数据的数据库管理系统。它专门用于处理和查询图形结构的数据，这些数据由节点、边和属性组成。以下是图数据库的一些基本原理和特点：图数据模型基础节点（Vertices）节点网络图数据库中，代表用户的节点可能有“姓名”“年龄”“性别”等属性。边（Edges）边用于连接节点，它代表了节点之间的关系。边也可以有自己的属性，如在社交网络中，“朋友”关系边可能有“相识时间连接时效率较高，但对于稀疏图（边的数量相对节点数量很少的图）来说，会浪费大量的存储空间。查询处理原理模式匹配（PatternMatching）当执行一个图数据库查询时，图数据库会在存储的数据中查找与重要功能，如查询“用户A的朋友的朋友”。在处理这种查询时，数据库会从起始节点（用户A）开始，沿着“朋友”关系边进行深度优先或广度优先的遍历，寻找符合条件的路径。在遍历过程中，会考虑边的方向、节点和边的

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"}...

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...

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•...

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。...

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":...

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...

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

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...