数据仓库和数据集成

数据仓库和数据湖都是企业数据管理与分析的重要技术架构，以下是它们在多个方面的区别与联系：数据特点数据仓库：主要存储经过清洗、转换和集成后的结构化数据，通常具有高度结构化的模式，数据格式统一，以方数据湖中，丰富数据湖的内容。数据集成：在企业的数据架构中，可以通过数据集成工具和技术，将数据仓库和数据湖中的数据进行整合，实现数据在不同系统之间的流动和共享，为企业提供更全面的数据分析支持。工作，挖掘数据中的潜在价值。数据治理数据仓库：数据治理相对严格，有明确的数据模型、元数据管理和数据质量标准，数据的一致性和准确性要求较高，通常由专门的数据管理员进行管理和维护。数据湖：数据治理相对灵活和计算资源，具有较高的性价比。二者联系相互补充：数据仓库和数据湖并非相互替代的关系，而是可以相互补充。数据湖可以作为数据仓库的数据源，为数据仓库提供丰富的数据资源；数据仓库中的处理后的数据也可以反馈到便进行高效的查询和分析。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化的任意类型数据，数据以原始格式存储，保留了数据的原始性和多样性。数据处理数据仓库：数据在进入数据仓库之前，需要进行大量的预处理工作，如数据

数据仓库和数据湖都是企业数据管理与分析的重要技术架构，以下是它们在多个方面的区别与联系：数据特点数据仓库：主要存储经过清洗、转换和集成后的结构化数据，通常具有高度结构化的模式，数据格式统一，以方数据湖中，丰富数据湖的内容。数据集成：在企业的数据架构中，可以通过数据集成工具和技术，将数据仓库和数据湖中的数据进行整合，实现数据在不同系统之间的流动和共享，为企业提供更全面的数据分析支持。工作，挖掘数据中的潜在价值。数据治理数据仓库：数据治理相对严格，有明确的数据模型、元数据管理和数据质量标准，数据的一致性和准确性要求较高，通常由专门的数据管理员进行管理和维护。数据湖：数据治理相对灵活和计算资源，具有较高的性价比。二者联系相互补充：数据仓库和数据湖并非相互替代的关系，而是可以相互补充。数据湖可以作为数据仓库的数据源，为数据仓库提供丰富的数据资源；数据仓库中的处理后的数据也可以反馈到便进行高效的查询和分析。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化的任意类型数据，数据以原始格式存储，保留了数据的原始性和多样性。数据处理数据仓库：数据在进入数据仓库之前，需要进行大量的预处理工作，如数据

查询性能，适用于企业级业务报告和常规数据分析。应用场景：数据湖适用于需要存储大量原始数据的场景，如机器学习模型的数据训练和数据分析探索。数据仓库适用于需要进行业务报告、数据分析和决策支持的场景，提供已清洗、集成和结构化的数据，支持交互式查询和报表生成。数据湖和数据仓库是两种不同的数据存储和管理解决方案，它们在多个方面存在显著的区别：数据结构和存储：数据仓库适合处理结构化数据，侧重历史数据分析，而数据湖更适用于原始数据的保存和多样化的分析，可以存储。使用思维和数据流程：数据仓库通常需要根据报表需求确定数据模型，然后通过ETL过程将数据导入。数据湖则不需要根据需求来开发数据业务，数据集中存储，需要的时候再利用，保留了数据的完整性。存储容量和成本结构化、半结构化和非结构化数据。数据处理模式：数据仓库在数据加载前就定义好模式，更改模式成本较高，适合预先定义的业务问题或用例。数据湖采用“读时模式”，数据在利用的时候再定义模式，提供了更大的灵活性：数据仓库对存储的数据更有选择性，一般比数据湖要小，但与传统数据库相比仍然很大。数据湖由于包含所有数据，通常是PB级别的，起步成本低，计算存储分离。产品形态和用户：数据仓库可以是独立的标准化产品，主要

查询性能，适用于企业级业务报告和常规数据分析。应用场景：数据湖适用于需要存储大量原始数据的场景，如机器学习模型的数据训练和数据分析探索。数据仓库适用于需要进行业务报告、数据分析和决策支持的场景，提供已清洗、集成和结构化的数据，支持交互式查询和报表生成。数据湖和数据仓库是两种不同的数据存储和管理解决方案，它们在多个方面存在显著的区别：数据结构和存储：数据仓库适合处理结构化数据，侧重历史数据分析，而数据湖更适用于原始数据的保存和多样化的分析，可以存储。使用思维和数据流程：数据仓库通常需要根据报表需求确定数据模型，然后通过ETL过程将数据导入。数据湖则不需要根据需求来开发数据业务，数据集中存储，需要的时候再利用，保留了数据的完整性。存储容量和成本结构化、半结构化和非结构化数据。数据处理模式：数据仓库在数据加载前就定义好模式，更改模式成本较高，适合预先定义的业务问题或用例。数据湖采用“读时模式”，数据在利用的时候再定义模式，提供了更大的灵活性：数据仓库对存储的数据更有选择性，一般比数据湖要小，但与传统数据库相比仍然很大。数据湖由于包含所有数据，通常是PB级别的，起步成本低，计算存储分离。产品形态和用户：数据仓库可以是独立的标准化产品，主要

数据仓库和数据挖掘是两个密切相关但又有所区别的概念，在数据处理和分析领域中发挥着重要作用。以下是它们之间的关系、区别和联系：关系数据仓库是数据挖掘的基础：数据仓库提供了集成的、一致的、历史的数据源，为数据挖掘提供了丰富的数据基础。数据挖掘需要在一个集成的、清洗过的环境中进行，而数据仓库正好提供了这样的环境。协同作用：数据仓库中的数据经过ETL（提取、转换、加载）过程确保了数据的清洗、整合和格式化。操作不同：数据仓库注重数据的整合、清洗和存储，以提供全面的、一致的数据；数据挖掘注重数据的分析、建模和挖掘，以提取数据的内在价值和知识。联系相互依存：数据仓库和数据挖掘是相互依存的，数据仓库为数据，为后续的数据挖掘工作打下了坚实的基础。数据挖掘则可以建立在数据仓库之上，从数据仓库中提取有价值的信息和知识，支持高层决策。区别作用不同：数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，提供全面、一致的数据视图；而数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息，多用来预测。发展不同：数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，提高了数据挖掘的效率和能力，保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性

数据仓库和数据湖都是企业数据管理与分析的重要技术架构，以下是它们在多个方面的区别与联系：数据特点数据仓库：主要存储经过清洗、转换和集成后的结构化数据，通常具有高度结构化的模式，数据格式统一，以方数据湖中，丰富数据湖的内容。数据集成：在企业的数据架构中，可以通过数据集成工具和技术，将数据仓库和数据湖中的数据进行整合，实现数据在不同系统之间的流动和共享，为企业提供更全面的数据分析支持。工作，挖掘数据中的潜在价值。数据治理数据仓库：数据治理相对严格，有明确的数据模型、元数据管理和数据质量标准，数据的一致性和准确性要求较高，通常由专门的数据管理员进行管理和维护。数据湖：数据治理相对灵活和计算资源，具有较高的性价比。二者联系相互补充：数据仓库和数据湖并非相互替代的关系，而是可以相互补充。数据湖可以作为数据仓库的数据源，为数据仓库提供丰富的数据资源；数据仓库中的处理后的数据也可以反馈到便进行高效的查询和分析。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化的任意类型数据，数据以原始格式存储，保留了数据的原始性和多样性。数据处理数据仓库：数据在进入数据仓库之前，需要进行大量的预处理工作，如数据

数据仓库和数据湖都是企业数据管理与分析的重要技术架构，以下是它们在多个方面的区别与联系：数据特点数据仓库：主要存储经过清洗、转换和集成后的结构化数据，通常具有高度结构化的模式，数据格式统一，以方数据湖中，丰富数据湖的内容。数据集成：在企业的数据架构中，可以通过数据集成工具和技术，将数据仓库和数据湖中的数据进行整合，实现数据在不同系统之间的流动和共享，为企业提供更全面的数据分析支持。工作，挖掘数据中的潜在价值。数据治理数据仓库：数据治理相对严格，有明确的数据模型、元数据管理和数据质量标准，数据的一致性和准确性要求较高，通常由专门的数据管理员进行管理和维护。数据湖：数据治理相对灵活和计算资源，具有较高的性价比。二者联系相互补充：数据仓库和数据湖并非相互替代的关系，而是可以相互补充。数据湖可以作为数据仓库的数据源，为数据仓库提供丰富的数据资源；数据仓库中的处理后的数据也可以反馈到便进行高效的查询和分析。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化的任意类型数据，数据以原始格式存储，保留了数据的原始性和多样性。数据处理数据仓库：数据在进入数据仓库之前，需要进行大量的预处理工作，如数据

数据仓库和数据湖都是企业数据管理与分析的重要技术架构，以下是它们在多个方面的区别与联系：数据特点数据仓库：主要存储经过清洗、转换和集成后的结构化数据，通常具有高度结构化的模式，数据格式统一，以方数据湖中，丰富数据湖的内容。数据集成：在企业的数据架构中，可以通过数据集成工具和技术，将数据仓库和数据湖中的数据进行整合，实现数据在不同系统之间的流动和共享，为企业提供更全面的数据分析支持。工作，挖掘数据中的潜在价值。数据治理数据仓库：数据治理相对严格，有明确的数据模型、元数据管理和数据质量标准，数据的一致性和准确性要求较高，通常由专门的数据管理员进行管理和维护。数据湖：数据治理相对灵活和计算资源，具有较高的性价比。二者联系相互补充：数据仓库和数据湖并非相互替代的关系，而是可以相互补充。数据湖可以作为数据仓库的数据源，为数据仓库提供丰富的数据资源；数据仓库中的处理后的数据也可以反馈到便进行高效的查询和分析。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化的任意类型数据，数据以原始格式存储，保留了数据的原始性和多样性。数据处理数据仓库：数据在进入数据仓库之前，需要进行大量的预处理工作，如数据

数据仓库和数据湖都是企业数据管理与分析的重要技术架构，以下是它们在多个方面的区别与联系：数据特点数据仓库：主要存储经过清洗、转换和集成后的结构化数据，通常具有高度结构化的模式，数据格式统一，以方数据湖中，丰富数据湖的内容。数据集成：在企业的数据架构中，可以通过数据集成工具和技术，将数据仓库和数据湖中的数据进行整合，实现数据在不同系统之间的流动和共享，为企业提供更全面的数据分析支持。工作，挖掘数据中的潜在价值。数据治理数据仓库：数据治理相对严格，有明确的数据模型、元数据管理和数据质量标准，数据的一致性和准确性要求较高，通常由专门的数据管理员进行管理和维护。数据湖：数据治理相对灵活和计算资源，具有较高的性价比。二者联系相互补充：数据仓库和数据湖并非相互替代的关系，而是可以相互补充。数据湖可以作为数据仓库的数据源，为数据仓库提供丰富的数据资源；数据仓库中的处理后的数据也可以反馈到便进行高效的查询和分析。数据湖：可以存储结构化、半结构化和非结构化的任意类型数据，数据以原始格式存储，保留了数据的原始性和多样性。数据处理数据仓库：数据在进入数据仓库之前，需要进行大量的预处理工作，如数据

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：

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。...

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...

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。

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

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":...