大语言模型优点和缺点

时序数据库具有高效处理大规模时间序列数据、支持实时操作和数据压缩等优点，但也存在存储成本高、数据一致性挑战和管理复杂等缺点。优点高性能：时序数据库经过优化，能够高效地处理大规模时间序列数据的写入和查询。实时性：支持实时数据的写入和查询，适合需要快速响应的应用场景，如监控系统和物联网。时间序列优化：采用列式存储结构和时间索引等技术，能够高效地存储和查询按时间顺序排列的数据。灵活的数据模型：支持多种数据类型和结构，能够存储不同类型和结构的时序数据。高度压缩：使用高效的压缩算法，降低存储成本并提高查询性能。支持大规模数据：设计为能够处理大规模的数据集，支持分布式架构和水平扩展。容错性：通常具有数据备份和冗余机制，确保系统的高可用性和数据的安全性。缺点存储成本较高：由于需要存储大量的时间序列数据，存储成本相对较高。数据一致性问题：在高并发写入的情况下，不同节点之间的数据同步可能存在延迟，导致数据一致性问题。灵活性受限：数据模型的优化可能导致在设计数据模型时需要提前考虑好数据的结构和查询需求，一旦数据模型发生变化，可能需要重新设计和迁移数据。复杂性高：使用和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和维护。数据删除和更新困难：通常以追加的方式存储数据，删除和更新数据可能比较困难。

时序数据库具有高效处理大规模时间序列数据、支持实时操作和数据压缩等优点，但也存在存储成本高、数据一致性挑战和管理复杂等缺点。优点高性能：时序数据库经过优化，能够高效地处理大规模时间序列数据的写入和查询。实时性：支持实时数据的写入和查询，适合需要快速响应的应用场景，如监控系统和物联网。时间序列优化：采用列式存储结构和时间索引等技术，能够高效地存储和查询按时间顺序排列的数据。灵活的数据模型：支持多种数据类型和结构，能够存储不同类型和结构的时序数据。高度压缩：使用高效的压缩算法，降低存储成本并提高查询性能。支持大规模数据：设计为能够处理大规模的数据集，支持分布式架构和水平扩展。容错性：通常具有数据备份和冗余机制，确保系统的高可用性和数据的安全性。缺点存储成本较高：由于需要存储大量的时间序列数据，存储成本相对较高。数据一致性问题：在高并发写入的情况下，不同节点之间的数据同步可能存在延迟，导致数据一致性问题。灵活性受限：数据模型的优化可能导致在设计数据模型时需要提前考虑好数据的结构和查询需求，一旦数据模型发生变化，可能需要重新设计和迁移数据。复杂性高：使用和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和维护。数据删除和更新困难：通常以追加的方式存储数据，删除和更新数据可能比较困难。

时序数据库具有高效处理大规模时间序列数据、支持实时操作和数据压缩等优点，但也存在存储成本高、数据一致性挑战和管理复杂等缺点。优点高性能：时序数据库经过优化，能够高效地处理大规模时间序列数据的写入和查询。实时性：支持实时数据的写入和查询，适合需要快速响应的应用场景，如监控系统和物联网。时间序列优化：采用列式存储结构和时间索引等技术，能够高效地存储和查询按时间顺序排列的数据。灵活的数据模型：支持多种数据类型和结构，能够存储不同类型和结构的时序数据。高度压缩：使用高效的压缩算法，降低存储成本并提高查询性能。支持大规模数据：设计为能够处理大规模的数据集，支持分布式架构和水平扩展。容错性：通常具有数据备份和冗余机制，确保系统的高可用性和数据的安全性。缺点存储成本较高：由于需要存储大量的时间序列数据，存储成本相对较高。数据一致性问题：在高并发写入的情况下，不同节点之间的数据同步可能存在延迟，导致数据一致性问题。灵活性受限：数据模型的优化可能导致在设计数据模型时需要提前考虑好数据的结构和查询需求，一旦数据模型发生变化，可能需要重新设计和迁移数据。复杂性高：使用和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和维护。数据删除和更新困难：通常以追加的方式存储数据，删除和更新数据可能比较困难。

时序数据库具有高效处理大规模时间序列数据、支持实时操作和数据压缩等优点，但也存在存储成本高、数据一致性挑战和管理复杂等缺点。优点高性能：时序数据库经过优化，能够高效地处理大规模时间序列数据的写入和查询。实时性：支持实时数据的写入和查询，适合需要快速响应的应用场景，如监控系统和物联网。时间序列优化：采用列式存储结构和时间索引等技术，能够高效地存储和查询按时间顺序排列的数据。灵活的数据模型：支持多种数据类型和结构，能够存储不同类型和结构的时序数据。高度压缩：使用高效的压缩算法，降低存储成本并提高查询性能。支持大规模数据：设计为能够处理大规模的数据集，支持分布式架构和水平扩展。容错性：通常具有数据备份和冗余机制，确保系统的高可用性和数据的安全性。缺点存储成本较高：由于需要存储大量的时间序列数据，存储成本相对较高。数据一致性问题：在高并发写入的情况下，不同节点之间的数据同步可能存在延迟，导致数据一致性问题。灵活性受限：数据模型的优化可能导致在设计数据模型时需要提前考虑好数据的结构和查询需求，一旦数据模型发生变化，可能需要重新设计和迁移数据。复杂性高：使用和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和维护。数据删除和更新困难：通常以追加的方式存储数据，删除和更新数据可能比较困难。

时序数据库具有高效处理大规模时间序列数据、支持实时操作和数据压缩等优点，但也存在存储成本高、数据一致性挑战和管理复杂等缺点。优点高性能：时序数据库经过优化，能够高效地处理大规模时间序列数据的写入和查询。实时性：支持实时数据的写入和查询，适合需要快速响应的应用场景，如监控系统和物联网。时间序列优化：采用列式存储结构和时间索引等技术，能够高效地存储和查询按时间顺序排列的数据。灵活的数据模型：支持多种数据类型和结构，能够存储不同类型和结构的时序数据。高度压缩：使用高效的压缩算法，降低存储成本并提高查询性能。支持大规模数据：设计为能够处理大规模的数据集，支持分布式架构和水平扩展。容错性：通常具有数据备份和冗余机制，确保系统的高可用性和数据的安全性。缺点存储成本较高：由于需要存储大量的时间序列数据，存储成本相对较高。数据一致性问题：在高并发写入的情况下，不同节点之间的数据同步可能存在延迟，导致数据一致性问题。灵活性受限：数据模型的优化可能导致在设计数据模型时需要提前考虑好数据的结构和查询需求，一旦数据模型发生变化，可能需要重新设计和迁移数据。复杂性高：使用和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和维护。数据删除和更新困难：通常以追加的方式存储数据，删除和更新数据可能比较困难。

时序数据库具有高效处理大规模时间序列数据、支持实时操作和数据压缩等优点，但也存在存储成本高、数据一致性挑战和管理复杂等缺点。优点高性能：时序数据库经过优化，能够高效地处理大规模时间序列数据的写入和查询。实时性：支持实时数据的写入和查询，适合需要快速响应的应用场景，如监控系统和物联网。时间序列优化：采用列式存储结构和时间索引等技术，能够高效地存储和查询按时间顺序排列的数据。灵活的数据模型：支持多种数据类型和结构，能够存储不同类型和结构的时序数据。高度压缩：使用高效的压缩算法，降低存储成本并提高查询性能。支持大规模数据：设计为能够处理大规模的数据集，支持分布式架构和水平扩展。容错性：通常具有数据备份和冗余机制，确保系统的高可用性和数据的安全性。缺点存储成本较高：由于需要存储大量的时间序列数据，存储成本相对较高。数据一致性问题：在高并发写入的情况下，不同节点之间的数据同步可能存在延迟，导致数据一致性问题。灵活性受限：数据模型的优化可能导致在设计数据模型时需要提前考虑好数据的结构和查询需求，一旦数据模型发生变化，可能需要重新设计和迁移数据。复杂性高：使用和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和维护。数据删除和更新困难：通常以追加的方式存储数据，删除和更新数据可能比较困难。

时序数据库具有高效处理大规模时间序列数据、支持实时操作和数据压缩等优点，但也存在存储成本高、数据一致性挑战和管理复杂等缺点。优点高性能：时序数据库经过优化，能够高效地处理大规模时间序列数据的写入和查询。实时性：支持实时数据的写入和查询，适合需要快速响应的应用场景，如监控系统和物联网。时间序列优化：采用列式存储结构和时间索引等技术，能够高效地存储和查询按时间顺序排列的数据。灵活的数据模型：支持多种数据类型和结构，能够存储不同类型和结构的时序数据。高度压缩：使用高效的压缩算法，降低存储成本并提高查询性能。支持大规模数据：设计为能够处理大规模的数据集，支持分布式架构和水平扩展。容错性：通常具有数据备份和冗余机制，确保系统的高可用性和数据的安全性。缺点存储成本较高：由于需要存储大量的时间序列数据，存储成本相对较高。数据一致性问题：在高并发写入的情况下，不同节点之间的数据同步可能存在延迟，导致数据一致性问题。灵活性受限：数据模型的优化可能导致在设计数据模型时需要提前考虑好数据的结构和查询需求，一旦数据模型发生变化，可能需要重新设计和迁移数据。复杂性高：使用和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和维护。数据删除和更新困难：通常以追加的方式存储数据，删除和更新数据可能比较困难。

时序数据库具有高效处理大规模时间序列数据、支持实时操作和数据压缩等优点，但也存在存储成本高、数据一致性挑战和管理复杂等缺点。优点高性能：时序数据库经过优化，能够高效地处理大规模时间序列数据的写入和查询。实时性：支持实时数据的写入和查询，适合需要快速响应的应用场景，如监控系统和物联网。时间序列优化：采用列式存储结构和时间索引等技术，能够高效地存储和查询按时间顺序排列的数据。灵活的数据模型：支持多种数据类型和结构，能够存储不同类型和结构的时序数据。高度压缩：使用高效的压缩算法，降低存储成本并提高查询性能。支持大规模数据：设计为能够处理大规模的数据集，支持分布式架构和水平扩展。容错性：通常具有数据备份和冗余机制，确保系统的高可用性和数据的安全性。缺点存储成本较高：由于需要存储大量的时间序列数据，存储成本相对较高。数据一致性问题：在高并发写入的情况下，不同节点之间的数据同步可能存在延迟，导致数据一致性问题。灵活性受限：数据模型的优化可能导致在设计数据模型时需要提前考虑好数据的结构和查询需求，一旦数据模型发生变化，可能需要重新设计和迁移数据。复杂性高：使用和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和维护。数据删除和更新困难：通常以追加的方式存储数据，删除和更新数据可能比较困难。

时序数据库具有高效处理大规模时间序列数据、支持实时操作和数据压缩等优点，但也存在存储成本高、数据一致性挑战和管理复杂等缺点。优点高性能：时序数据库经过优化，能够高效地处理大规模时间序列数据的写入和查询。实时性：支持实时数据的写入和查询，适合需要快速响应的应用场景，如监控系统和物联网。时间序列优化：采用列式存储结构和时间索引等技术，能够高效地存储和查询按时间顺序排列的数据。灵活的数据模型：支持多种数据类型和结构，能够存储不同类型和结构的时序数据。高度压缩：使用高效的压缩算法，降低存储成本并提高查询性能。支持大规模数据：设计为能够处理大规模的数据集，支持分布式架构和水平扩展。容错性：通常具有数据备份和冗余机制，确保系统的高可用性和数据的安全性。缺点存储成本较高：由于需要存储大量的时间序列数据，存储成本相对较高。数据一致性问题：在高并发写入的情况下，不同节点之间的数据同步可能存在延迟，导致数据一致性问题。灵活性受限：数据模型的优化可能导致在设计数据模型时需要提前考虑好数据的结构和查询需求，一旦数据模型发生变化，可能需要重新设计和迁移数据。复杂性高：使用和管理相对复杂，需要专业的技术人员进行配置和维护。数据删除和更新困难：通常以追加的方式存储数据，删除和更新数据可能比较困难。

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

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：

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。...

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

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...

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。

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•...

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