基于数据仓库建设

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：确保数据仓库的安全性，包括数据加密、访问控制和审计。测试和验证：对数据仓库进行测试，确保数据的准确性和系统的稳定性。用户培训和文档：为用户提供培训和文档，帮助他们理解如何使用数据仓库。部署和上线：将

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、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数据库等。数据提取和加载：将经过转换和清洗的数据加载到数据仓库中，同时建立和维护相关元数据等。数据查询和分析：利用OLAP和数据挖掘等技术，实现对数据仓库中数据的查询、分析和挖掘，得出有用的信息和结果。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：确保数据仓库的安全性，包括数据加密、访问控制和审计。测试和验证：对数据仓库进行测试，确保数据的准确性和系统的稳定性。用户培训和文档：为用户提供培训和文档，帮助他们理解如何使用数据仓库。部署和上线：将

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：确保数据仓库的安全性，包括数据加密、访问控制和审计。测试和验证：对数据仓库进行测试，确保数据的准确性和系统的稳定性。用户培训和文档：为用户提供培训和文档，帮助他们理解如何使用数据仓库。部署和上线：将

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、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数据库等。数据提取和加载：将经过转换和清洗的数据加载到数据仓库中，同时建立和维护相关元数据等。数据查询和分析：利用OLAP和数据挖掘等技术，实现对数据仓库中数据的查询、分析和挖掘，得出有用的信息和结果。数据

、性质的数据进行汇聚，基于业务需要实现企业数据的存储、计算、分析和可视化等功能，从而实现数据的价值挖掘和应用。数据仓库建设的意义数据仓库建设是企业实现数字化转型与升级的核心内容之一，意义重大。在数据仓库建设是企业信息化和数字化转型的重要内容，数据仓库是一个用于存储和处理企业数据的系统，能够将企业内部和外部的各种数据进行集成和分析，提供可靠的数据支持和决策分析。数据仓库建设将不同来源、格式企业信息化过程中，数据一直是企业重要的资产和核心竞争力，数据仓库的建设是为了更好地利用和管理这些数据。具体而言，数据仓库建设可以实现以下几个方面的价值：(1)提高数据的质量：通过仓库建设，企业可以对海量数据。(3)促进业务创新：通过数据仓库建设，企业可以充分利用数据分析的手段，深入挖掘数据背后的业务价值，探究新业务模型和规律，提高企业创新和竞争力。(4)提高成本效益：数据仓库的建设能够实现企业数据的共享和开放，避免数据“烟囱”架构的问题，提高数据的流通效率和降低系统开发成本。数据仓库建设的注意事项数据仓库建设需要注意以下个问题：(1)数据建模和架构设计：数据建模是数据仓库建设的核心环节，涉及到数据源的

、性质的数据进行汇聚，基于业务需要实现企业数据的存储、计算、分析和可视化等功能，从而实现数据的价值挖掘和应用。数据仓库建设的意义数据仓库建设是企业实现数字化转型与升级的核心内容之一，意义重大。在数据仓库建设是企业信息化和数字化转型的重要内容，数据仓库是一个用于存储和处理企业数据的系统，能够将企业内部和外部的各种数据进行集成和分析，提供可靠的数据支持和决策分析。数据仓库建设将不同来源、格式企业信息化过程中，数据一直是企业重要的资产和核心竞争力，数据仓库的建设是为了更好地利用和管理这些数据。具体而言，数据仓库建设可以实现以下几个方面的价值：(1)提高数据的质量：通过仓库建设，企业可以对海量数据。(3)促进业务创新：通过数据仓库建设，企业可以充分利用数据分析的手段，深入挖掘数据背后的业务价值，探究新业务模型和规律，提高企业创新和竞争力。(4)提高成本效益：数据仓库的建设能够实现企业数据的共享和开放，避免数据“烟囱”架构的问题，提高数据的流通效率和降低系统开发成本。数据仓库建设的注意事项数据仓库建设需要注意以下个问题：(1)数据建模和架构设计：数据建模是数据仓库建设的核心环节，涉及到数据源的

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、性质的数据进行汇聚，基于业务需要实现企业数据的存储、计算、分析和可视化等功能，从而实现数据的价值挖掘和应用。数据仓库建设的意义数据仓库建设是企业实现数字化转型与升级的核心内容之一，意义重大。在数据仓库建设是企业信息化和数字化转型的重要内容，数据仓库是一个用于存储和处理企业数据的系统，能够将企业内部和外部的各种数据进行集成和分析，提供可靠的数据支持和决策分析。数据仓库建设将不同来源、格式企业信息化过程中，数据一直是企业重要的资产和核心竞争力，数据仓库的建设是为了更好地利用和管理这些数据。具体而言，数据仓库建设可以实现以下几个方面的价值：(1)提高数据的质量：通过仓库建设，企业可以对海量数据。(3)促进业务创新：通过数据仓库建设，企业可以充分利用数据分析的手段，深入挖掘数据背后的业务价值，探究新业务模型和规律，提高企业创新和竞争力。(4)提高成本效益：数据仓库的建设能够实现企业数据的共享和开放，避免数据“烟囱”架构的问题，提高数据的流通效率和降低系统开发成本。数据仓库建设的注意事项数据仓库建设需要注意以下个问题：(1)数据建模和架构设计：数据建模是数据仓库建设的核心环节，涉及到数据源的

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...

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...

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"}...

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":...

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...

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。...