做数据仓库的上市公司

WFin数据库，历时数月终评选出符合上述条件的创新企业，共同组建“投资家网·2023中国价值企业榜”。星环科技此次荣登“2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单，充分彰显了行业对星环科技的认可和大部分，包括“2023年度具投资价值企业”、“2023年度受投资者关注上市公司”、“2023年度创新企业”。投资家研究院本着客观公正的态度，从成长、创新、融资、专利、活跃、影响力等维度，结合投资家网近日，投资家网旗下投资家研究院“投资家网·2023中国价值企业榜”评选结果重磅发布，星环科技荣登“2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单。本次“投资家网·2023中国价值企业榜”共分为三形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、交通、制造业等众多行业成功实现了数字化转型，为推动数字经济发展持续贡献力量。关注。此前星环科技还曾荣获北京基金业协会“未来可持续投资2023年优秀案例”。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。星环科技自成立之初就坚持自主研发与技术创新，已

想知道无人驾驶概念股总市值top10？ROE排名前10的股票？去年上市的公司在一级行业的分布数量情况？星环科技的无涯·问数给你答案！无涯·问数提供投资者证券市场看板，核心指数、热门板块、热门概念、热股榜和龙虎榜一目了然。无涯·问数基于底层的无涯NL2SQL大模型，支持用户使用自然语言对无人驾驶概念股总市值top10、ROE排名前10的股票、去年上市的公司在一级行业的分布数量情况等问题进行快速的数据查询、图表展示及结论生成。市场变幻莫测，但无涯·问数帮你使用数据分析技术抽丝剥茧，为你提供辅助决策。

针对具体某一家公司，无涯·问知最新上线了首席财金观助手，可以帮助投资者从不同的颗粒度去分析一家公司。首席财金观支持输入股票代码、证券简称或A股公司名，以简洁的行情信息、财务信息和资讯板块，帮助用户一分钟速览一家上市公司。

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年报是反应上市公司全貌的文件，但普遍篇幅较长，通读全文需要花一定的时间。然而无涯·问知的财经知识源实时汇聚了国内上市公司最新的年报、季报及半年报，并对表格等年报内特殊格式的信息做了优化和解析工作，方便投资者快速提问并抽取所需信息。如对星环科技近三年营收情况、分地区的营收情况、研发的学历占比情况、公司资本配置情况及ESG情况进行快速总结。左侧生成的结果均有引用来源，右侧为年报的实际数据，支持投资人对信息进行溯源与比对。Q1：星环科技近三年的营业收入情况Q2：星环科技分地区的营业收入情况Q3：星环科技研发的本科硕士博士比例？Q4：星环科技的资本配置情况？Q5：星环科技的环境、社会和治理（ESG）情况？

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公司排行榜。此次“金格奖”上市公司评选覆盖港交所、上交所、深交所、纽交所、美国证券交易所、纳斯达克证券交易所挂牌上市的全部上市公司及独角兽公司。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期日前，格隆汇“金格奖”——卓越公司评选榜单重磅出炉。星环科技斩获格隆汇“金格奖”2023年度投资价值奖。格隆汇以“全球视野，下注中国”为初衷，本次评选旨在打造出投资圈中具参考价值的上市公司及独角兽行业成功实现了数字化转型，为推动数字经济发展持续贡献力量。此前星环科技还曾荣登“投资家网·2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单、荣获北京基金业协会“未来可持续投资2023年优秀案例”等，充分彰显了行业对星环科技的认可和关注。智能分析技术六个方面。目前公司已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、交通、制造业等众多提供基础软件与服务。星环科技自成立之初就坚持自主研发与技术创新，积累了31项核心技术，主要体现在分布式技术、SQL编译技术、数据库技术、多模型数据的统一处理技术、基于容器的数据云技术以及大数据开发与

应清晰数据结构、数据血缘追踪、减少重复开发、数据关系条理化、屏蔽原始数据影响。数据源层（ODS）规范：ODS层最接近数据源，不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据。数据仓库层（DW）规范数据仓库规范是确保数据仓库建设有条不紊、提升开发效率、保证代码可读性和维护性的关键。以下是一些核心的数据仓库规范：数据模型架构原则：数据仓库应遵循分层原则，一般包括数据源层（ODS）、数据仓库层机制等，确保数据的安全性和合规性。数据仓库的维护与优化：明确维护和优化的流程、周期、责任人等，以保证数据仓库的长期稳定运行。统一规范的数据标准：规定数据结构、数据类型、数据精度、数据格式等，以便于数据的共享、集成和决策支持。（DW）、数据应用层（APP）和维表层。主题域划分原则，按照业务或业务过程划分，以及数据域划分。数据类型规范：统一规定不同的数据的数据类型，如金额使用double或decimal(28,6)，字符串使用string，id类使用bigint，时间使用string，状态使用string。数据冗余规范：宽表的冗余字段要确保高频使用，下游3个或以上使用，不造成数据延后，重复率不超过60%。NULL字段处理规范

应清晰数据结构、数据血缘追踪、减少重复开发、数据关系条理化、屏蔽原始数据影响。数据源层（ODS）规范：ODS层最接近数据源，不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据。数据仓库层（DW）规范数据仓库规范是确保数据仓库建设有条不紊、提升开发效率、保证代码可读性和维护性的关键。以下是一些核心的数据仓库规范：数据模型架构原则：数据仓库应遵循分层原则，一般包括数据源层（ODS）、数据仓库层机制等，确保数据的安全性和合规性。数据仓库的维护与优化：明确维护和优化的流程、周期、责任人等，以保证数据仓库的长期稳定运行。统一规范的数据标准：规定数据结构、数据类型、数据精度、数据格式等，以便于数据的共享、集成和决策支持。（DW）、数据应用层（APP）和维表层。主题域划分原则，按照业务或业务过程划分，以及数据域划分。数据类型规范：统一规定不同的数据的数据类型，如金额使用double或decimal(28,6)，字符串使用string，id类使用bigint，时间使用string，状态使用string。数据冗余规范：宽表的冗余字段要确保高频使用，下游3个或以上使用，不造成数据延后，重复率不超过60%。NULL字段处理规范

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•...

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...

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。

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

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...

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