大数据仓库与建模技术

数据仓库建模是创建数据仓库结构的过程，它涉及设计数据模型以优化数据存储、查询性能和分析效率。以下是数据仓库建模的关键步骤和概念：需求分析：在建模之前，需要与业务团队合作，了解业务需求、报告需求和分析需求。概念性建模：确定数据仓库的主题域，这些是数据仓库中数据的主要分类，如销售、客户、产品等。逻辑建模：设计数据模型的逻辑结构，通常使用实体-关系模型（ER模型）来表示数据实体及其关系。物理建模：将，常用于业务智能和报告。事实建模：以事实为中心的建模方法，关注业务过程中的度量和事件。数据整合：将来自不同源的数据整合到数据仓库中，确保数据的一致性和完整性。数据清洗和转换：在数据进入数据仓库之前，进行数据清洗和转换，以提高数据质量。元数据管理：管理数据仓库的元数据，包括数据的定义、来源、结构和使用方式。性能优化：通过索引、分区、物化视图等技术优化查询性能。数据安全和访问控制：确保数据仓库中的数据安全，实施适当的访问控制。数据仓库的可扩展性和灵活性：设计时考虑未来可能的扩展，以适应业务变化。数据仓库的维护：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和恢复。

数据仓库建模是创建数据仓库结构的过程，它涉及设计数据模型以优化数据存储、查询性能和分析效率。以下是数据仓库建模的关键步骤和概念：需求分析：在建模之前，需要与业务团队合作，了解业务需求、报告需求和分析需求。概念性建模：确定数据仓库的主题域，这些是数据仓库中数据的主要分类，如销售、客户、产品等。逻辑建模：设计数据模型的逻辑结构，通常使用实体-关系模型（ER模型）来表示数据实体及其关系。物理建模：将，常用于业务智能和报告。事实建模：以事实为中心的建模方法，关注业务过程中的度量和事件。数据整合：将来自不同源的数据整合到数据仓库中，确保数据的一致性和完整性。数据清洗和转换：在数据进入数据仓库之前，进行数据清洗和转换，以提高数据质量。元数据管理：管理数据仓库的元数据，包括数据的定义、来源、结构和使用方式。性能优化：通过索引、分区、物化视图等技术优化查询性能。数据安全和访问控制：确保数据仓库中的数据安全，实施适当的访问控制。数据仓库的可扩展性和灵活性：设计时考虑未来可能的扩展，以适应业务变化。数据仓库的维护：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和恢复。

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于

数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤，它涉及到数据的组织、存储和优化，以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法：维度建模概念及原理：维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一户主要关注数据的统计分析和报表生成，以及从不同维度快速查询数据时，维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理：实体-关系建模是数据库设计中常用的方法，在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中，E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格，需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模（在维度层次上进行上下钻取，如从年数据钻取到月数据）和旋转（改变维度的展示方向，如将行维度变为列维度）。适用场景：适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目，特别是在商业智能（BI）领域。当用复杂关系，对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件，可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景：适用于数据仓库的初始设计阶段，用于

数据仓库维度建模是一种数据模型设计技术，它基于星型模型和雪花模型，用于创建数据仓库和数据集市。维度建模的主要目的是简化复杂数据的查询和分析，使业务用户能够快速理解数据并从中提取有价值的信息。以下是：通过外键将维度表与事实表连接起来。优化性能：根据查询需求对模型进行优化，可能包括规范化维度表或创建物化视图等。实施和测试：在数据仓库中实现模型，并进行测试以确保数据的准确性和查询的性能。5.维度建模的维度建模的一些关键概念和步骤：1.维度和事实维度：维度是数据仓库中的一个表，它包含描述性属性，用于定义数据的不同方面，如时间、地点、产品等。事实：事实是数据仓库中的另一个表，它包含度量值（如销售额、成本等），这些度量值与维度表相关联，用于分析。2.星型模型星型模型是一种非正规化的数据模型，它将事实表放在中心，维度表围绕事实表排列，像星星一样，因此得名。每个维度表通过外键与事实表连接，形成星型结构。3.雪花模型雪花模型是星型模型的一种规范化形式，维度表可以进一步分解为更细粒度的子维度表。这种模型通过减少数据冗余来优化性能，但可能会增加查询的复杂性。4.维度建模步骤业务理解：确定业务需求和分析目标

数据仓库维度建模是一种数据模型设计技术，它基于星型模型和雪花模型，用于创建数据仓库和数据集市。维度建模的主要目的是简化复杂数据的查询和分析，使业务用户能够快速理解数据并从中提取有价值的信息。以下是：通过外键将维度表与事实表连接起来。优化性能：根据查询需求对模型进行优化，可能包括规范化维度表或创建物化视图等。实施和测试：在数据仓库中实现模型，并进行测试以确保数据的准确性和查询的性能。5.维度建模的维度建模的一些关键概念和步骤：1.维度和事实维度：维度是数据仓库中的一个表，它包含描述性属性，用于定义数据的不同方面，如时间、地点、产品等。事实：事实是数据仓库中的另一个表，它包含度量值（如销售额、成本等），这些度量值与维度表相关联，用于分析。2.星型模型星型模型是一种非正规化的数据模型，它将事实表放在中心，维度表围绕事实表排列，像星星一样，因此得名。每个维度表通过外键与事实表连接，形成星型结构。3.雪花模型雪花模型是星型模型的一种规范化形式，维度表可以进一步分解为更细粒度的子维度表。这种模型通过减少数据冗余来优化性能，但可能会增加查询的复杂性。4.维度建模步骤业务理解：确定业务需求和分析目标

数据仓库建模是创建数据仓库结构的过程，它涉及设计数据模型以优化数据存储、查询性能和分析效率。以下是数据仓库建模的关键步骤和概念：需求分析：在建模之前，需要与业务团队合作，了解业务需求、报告需求和分析需求。概念性建模：确定数据仓库的主题域，这些是数据仓库中数据的主要分类，如销售、客户、产品等。逻辑建模：设计数据模型的逻辑结构，通常使用实体-关系模型（ER模型）来表示数据实体及其关系。物理建模：将，常用于业务智能和报告。事实建模：以事实为中心的建模方法，关注业务过程中的度量和事件。数据整合：将来自不同源的数据整合到数据仓库中，确保数据的一致性和完整性。数据清洗和转换：在数据进入数据仓库之前，进行数据清洗和转换，以提高数据质量。元数据管理：管理数据仓库的元数据，包括数据的定义、来源、结构和使用方式。性能优化：通过索引、分区、物化视图等技术优化查询性能。数据安全和访问控制：确保数据仓库中的数据安全，实施适当的访问控制。数据仓库的可扩展性和灵活性：设计时考虑未来可能的扩展，以适应业务变化。数据仓库的维护：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和恢复。

数据仓库建模是创建数据仓库结构的过程，它涉及设计数据模型以优化数据存储、查询性能和分析效率。以下是数据仓库建模的关键步骤和概念：需求分析：在建模之前，需要与业务团队合作，了解业务需求、报告需求和分析需求。概念性建模：确定数据仓库的主题域，这些是数据仓库中数据的主要分类，如销售、客户、产品等。逻辑建模：设计数据模型的逻辑结构，通常使用实体-关系模型（ER模型）来表示数据实体及其关系。物理建模：将，常用于业务智能和报告。事实建模：以事实为中心的建模方法，关注业务过程中的度量和事件。数据整合：将来自不同源的数据整合到数据仓库中，确保数据的一致性和完整性。数据清洗和转换：在数据进入数据仓库之前，进行数据清洗和转换，以提高数据质量。元数据管理：管理数据仓库的元数据，包括数据的定义、来源、结构和使用方式。性能优化：通过索引、分区、物化视图等技术优化查询性能。数据安全和访问控制：确保数据仓库中的数据安全，实施适当的访问控制。数据仓库的可扩展性和灵活性：设计时考虑未来可能的扩展，以适应业务变化。数据仓库的维护：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和恢复。

数据仓库建模是创建数据仓库结构的过程，它涉及设计数据模型以优化数据存储、查询性能和分析效率。以下是数据仓库建模的关键步骤和概念：需求分析：在建模之前，需要与业务团队合作，了解业务需求、报告需求和分析需求。概念性建模：确定数据仓库的主题域，这些是数据仓库中数据的主要分类，如销售、客户、产品等。逻辑建模：设计数据模型的逻辑结构，通常使用实体-关系模型（ER模型）来表示数据实体及其关系。物理建模：将，常用于业务智能和报告。事实建模：以事实为中心的建模方法，关注业务过程中的度量和事件。数据整合：将来自不同源的数据整合到数据仓库中，确保数据的一致性和完整性。数据清洗和转换：在数据进入数据仓库之前，进行数据清洗和转换，以提高数据质量。元数据管理：管理数据仓库的元数据，包括数据的定义、来源、结构和使用方式。性能优化：通过索引、分区、物化视图等技术优化查询性能。数据安全和访问控制：确保数据仓库中的数据安全，实施适当的访问控制。数据仓库的可扩展性和灵活性：设计时考虑未来可能的扩展，以适应业务变化。数据仓库的维护：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和恢复。

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"}...

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

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。

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...

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":...