智能交通数据仓库建设方案

、技术人员和数据专家等相互配合，共同完成数据仓库建设和管理。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库建设通常包括以下步骤：需求分析：确定业务需求、数据来源、数据范围和数据定期更新等。数据收集：收集并整理各种数据源数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据清洗和转换：对收集到的数据进行维护和精度控制：按照数据仓库设计规范和标准，定期进行数据维护和精度控制，保证数据的完整性、正确性和一致性。数据仓库建设需要全面考虑业务需求、数据质量、技术选型和成本效益等方面，建设过程需要与业务部门预处理、清洗、整理和转换，以满足数据仓库的规范和标准。数据建模：设计数据模型、主题、维度、度量、数据仓库和数据集市结构等。数据存储：确定数据存储方式和技术，包括关系型数据库、列式数据库、NoSQL数据

、技术人员和数据专家等相互配合，共同完成数据仓库建设和管理。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库建设通常包括以下步骤：需求分析：确定业务需求、数据来源、数据范围和数据定期更新等。数据收集：收集并整理各种数据源数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据清洗和转换：对收集到的数据进行维护和精度控制：按照数据仓库设计规范和标准，定期进行数据维护和精度控制，保证数据的完整性、正确性和一致性。数据仓库建设需要全面考虑业务需求、数据质量、技术选型和成本效益等方面，建设过程需要与业务部门预处理、清洗、整理和转换，以满足数据仓库的规范和标准。数据建模：设计数据模型、主题、维度、度量、数据仓库和数据集市结构等。数据存储：确定数据存储方式和技术，包括关系型数据库、列式数据库、NoSQL数据

、技术人员和数据专家等相互配合，共同完成数据仓库建设和管理。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库建设通常包括以下步骤：需求分析：确定业务需求、数据来源、数据范围和数据定期更新等。数据收集：收集并整理各种数据源数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据清洗和转换：对收集到的数据进行维护和精度控制：按照数据仓库设计规范和标准，定期进行数据维护和精度控制，保证数据的完整性、正确性和一致性。数据仓库建设需要全面考虑业务需求、数据质量、技术选型和成本效益等方面，建设过程需要与业务部门预处理、清洗、整理和转换，以满足数据仓库的规范和标准。数据建模：设计数据模型、主题、维度、度量、数据仓库和数据集市结构等。数据存储：确定数据存储方式和技术，包括关系型数据库、列式数据库、NoSQL数据

数据仓库建设是一个复杂的过程，涉及多个阶段和组件。以下是建设数据仓库的一般步骤和关键考虑因素：需求分析：确定业务需求，包括需要支持的报告、分析和决策过程。概念设计：定义数据仓库的高级架构，包括确定数据仓库数据仓库部署到生产环境，并进行上线。维护和监控：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和性能监控。扩展和迭代：根据业务发展和技术变化，不断扩展和优化数据仓库。业务智能和报告：利用数据仓库支持业务智能和报告工具，提供决策支持。将覆盖的主题域。数据源识别：确定将被整合到数据仓库中的数据源。数据模型设计：设计数据模型，包括星型模型或雪花模型等多维数据模型。数据抽取、转换和加载（ETL）：开发ETL流程，用于从源系统抽取数据、进行清洗、转换和加载到数据仓库。数据仓库技术选型：选择合适的数据库管理系统和其他技术工具，如数据集成工具、OLAP工具等。数据仓库架构设计：设计数据仓库的物理架构，包括数据存储、索引、分区和复制策略。数据治理和质量管理：制定数据治理政策，确保数据的质量和一致性。元数据管理：实施元数据管理，以跟踪数据的来源、结构和使用情况。性能优化：优化数据仓库的性能，包括查询优化、存储优化等。安全性和合规性

星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的度的复杂关联统计等功能分布式事务保障：支持完整4种事务隔离级别，保障事务在分布式系统下正常运转，高吞吐的，确保数据强一致，高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能效率：提供全套的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持完整的SQL

星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的度的复杂关联统计等功能分布式事务保障：支持完整4种事务隔离级别，保障事务在分布式系统下正常运转，高吞吐的，确保数据强一致，高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力：采用向量化加速，高性能效率：提供全套的数仓开发工具，支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务，提供可视化工具进行数据特征分析，探索数据间关系，大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持：支持多种类型的数据，提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移：对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库，同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接，从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移需求。多模型数据库：支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群：天然分布式架构，集群节点规模无上限，数据存储容量随节点规模线性扩容，可支持2000+节点集群完整的SQL支持：支持完整的SQL

数据仓库建设是一个复杂的过程，涉及多个阶段和组件。以下是建设数据仓库的一般步骤和关键考虑因素：需求分析：确定业务需求，包括需要支持的报告、分析和决策过程。概念设计：定义数据仓库的高级架构，包括确定数据仓库数据仓库部署到生产环境，并进行上线。维护和监控：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和性能监控。扩展和迭代：根据业务发展和技术变化，不断扩展和优化数据仓库。业务智能和报告：利用数据仓库支持业务智能和报告工具，提供决策支持。将覆盖的主题域。数据源识别：确定将被整合到数据仓库中的数据源。数据模型设计：设计数据模型，包括星型模型或雪花模型等多维数据模型。数据抽取、转换和加载（ETL）：开发ETL流程，用于从源系统抽取数据、进行清洗、转换和加载到数据仓库。数据仓库技术选型：选择合适的数据库管理系统和其他技术工具，如数据集成工具、OLAP工具等。数据仓库架构设计：设计数据仓库的物理架构，包括数据存储、索引、分区和复制策略。数据治理和质量管理：制定数据治理政策，确保数据的质量和一致性。元数据管理：实施元数据管理，以跟踪数据的来源、结构和使用情况。性能优化：优化数据仓库的性能，包括查询优化、存储优化等。安全性和合规性

数据仓库建设是一个复杂的过程，涉及多个阶段和组件。以下是建设数据仓库的一般步骤和关键考虑因素：需求分析：确定业务需求，包括需要支持的报告、分析和决策过程。概念设计：定义数据仓库的高级架构，包括确定数据仓库数据仓库部署到生产环境，并进行上线。维护和监控：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和性能监控。扩展和迭代：根据业务发展和技术变化，不断扩展和优化数据仓库。业务智能和报告：利用数据仓库支持业务智能和报告工具，提供决策支持。将覆盖的主题域。数据源识别：确定将被整合到数据仓库中的数据源。数据模型设计：设计数据模型，包括星型模型或雪花模型等多维数据模型。数据抽取、转换和加载（ETL）：开发ETL流程，用于从源系统抽取数据、进行清洗、转换和加载到数据仓库。数据仓库技术选型：选择合适的数据库管理系统和其他技术工具，如数据集成工具、OLAP工具等。数据仓库架构设计：设计数据仓库的物理架构，包括数据存储、索引、分区和复制策略。数据治理和质量管理：制定数据治理政策，确保数据的质量和一致性。元数据管理：实施元数据管理，以跟踪数据的来源、结构和使用情况。性能优化：优化数据仓库的性能，包括查询优化、存储优化等。安全性和合规性

数据仓库建设是一个复杂的过程，涉及多个阶段和组件。以下是建设数据仓库的一般步骤和关键考虑因素：需求分析：确定业务需求，包括需要支持的报告、分析和决策过程。概念设计：定义数据仓库的高级架构，包括确定数据仓库数据仓库部署到生产环境，并进行上线。维护和监控：定期维护数据仓库，包括数据更新、备份和性能监控。扩展和迭代：根据业务发展和技术变化，不断扩展和优化数据仓库。业务智能和报告：利用数据仓库支持业务智能和报告工具，提供决策支持。将覆盖的主题域。数据源识别：确定将被整合到数据仓库中的数据源。数据模型设计：设计数据模型，包括星型模型或雪花模型等多维数据模型。数据抽取、转换和加载（ETL）：开发ETL流程，用于从源系统抽取数据、进行清洗、转换和加载到数据仓库。数据仓库技术选型：选择合适的数据库管理系统和其他技术工具，如数据集成工具、OLAP工具等。数据仓库架构设计：设计数据仓库的物理架构，包括数据存储、索引、分区和复制策略。数据治理和质量管理：制定数据治理政策，确保数据的质量和一致性。元数据管理：实施元数据管理，以跟踪数据的来源、结构和使用情况。性能优化：优化数据仓库的性能，包括查询优化、存储优化等。安全性和合规性

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

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

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

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：

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":...

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。...

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...

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。