数据库开发数据库开发

数据库开发是一个涉及设计、构建、管理和优化数据库系统的复杂过程。它包括多个关键步骤和技术，旨在确保数据库系统的高效、可靠和安全运行。以下是数据库开发的主要方面和步骤：一、数据库开发的主要任务需求分析：备份与恢复：定期备份数据库，确保数据的安全性和可恢复性。监控与管理：监控数据库的运行状态，及时发现和解决性能问题。安全与权限管理：确保数据库的安全性，管理用户权限，防止数据泄露。二、数据库开发的实践：理解业务需求：与业务部门沟通，了解他们的数据需求和业务流程。确定功能需求：明确数据库需要支持的功能，如数据查询、报表生成、数据更新等。性能需求：确定数据库的性能要求，如响应时间、并发用户数等。数据库设计：概念设计：创建数据模型，如实体-关系模型（ER模型），定义数据实体、属性和关系。逻辑设计：将概念模型转换为逻辑模型，如关系模型，设计表结构、字段类型和约束。物理设计：设计数据库的物理存储结构，如索引、分区、存储过程等，以优化性能。数据库实现：选择数据库管理系统（DBMS）：根据需求选择合适的DBMS。创建数据库：使用SQL语句创建数据库、表、索引、视图等数据库对象。数据迁移：将现有数据迁移

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数据库开发是一个涉及设计、构建、管理和优化数据库系统的复杂过程。它包括多个关键步骤和技术，旨在确保数据库系统的高效、可靠和安全运行。以下是数据库开发的主要方面和步骤：一、数据库开发的主要任务需求分析：备份与恢复：定期备份数据库，确保数据的安全性和可恢复性。监控与管理：监控数据库的运行状态，及时发现和解决性能问题。安全与权限管理：确保数据库的安全性，管理用户权限，防止数据泄露。二、数据库开发的实践：理解业务需求：与业务部门沟通，了解他们的数据需求和业务流程。确定功能需求：明确数据库需要支持的功能，如数据查询、报表生成、数据更新等。性能需求：确定数据库的性能要求，如响应时间、并发用户数等。数据库设计：概念设计：创建数据模型，如实体-关系模型（ER模型），定义数据实体、属性和关系。逻辑设计：将概念模型转换为逻辑模型，如关系模型，设计表结构、字段类型和约束。物理设计：设计数据库的物理存储结构，如索引、分区、存储过程等，以优化性能。数据库实现：选择数据库管理系统（DBMS）：根据需求选择合适的DBMS。创建数据库：使用SQL语句创建数据库、表、索引、视图等数据库对象。数据迁移：将现有数据迁移

大规模、高并发、复杂的数据处理需求，需要考虑数据库的性能和扩展性。例如，需要支持多个数据中心的部署，需要支持分布式的数据处理等。3.开发和部署成本：选择图数据库时需要考虑开发和部署成本。对于简单的数据处理需求可以选择开发成本较低的图数据库，对于大规模和高性能的需求则需要考虑成本和性能之间的平衡。4.社区支持和生态系统：选择图数据库时需要考虑是否有活跃的社区支持和完善的生态系统，例如可用的工具、开发框架和文档等。选择有活跃社区支持和完善生态系统的图数据库，可以有效降低开发和运维的成本。5.安全性和可靠性：数据安全和可靠性一直是企业关注的焦点。选择图数据库时需要考虑数据安全和可靠性的特点，并根据图数据库选型时需要考虑以下因素：1.数据模型：图数据库主要适用于处理节点和边之间复杂的关系，需要考虑数据是否具有图结构，图结构的复杂程度等，根据数据的特点选择合适的图数据库。2.性能和扩展性：对于实际需求和安全标准选择合适的图数据库。一些常用的图数据库系统比如StellarDB等，可以根据自己的需求和实际情况进行选择。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDB星环科技致力于打造企业级

大规模、高并发、复杂的数据处理需求，需要考虑数据库的性能和扩展性。例如，需要支持多个数据中心的部署，需要支持分布式的数据处理等。3.开发和部署成本：选择图数据库时需要考虑开发和部署成本。对于简单的数据处理需求可以选择开发成本较低的图数据库，对于大规模和高性能的需求则需要考虑成本和性能之间的平衡。4.社区支持和生态系统：选择图数据库时需要考虑是否有活跃的社区支持和完善的生态系统，例如可用的工具、开发框架和文档等。选择有活跃社区支持和完善生态系统的图数据库，可以有效降低开发和运维的成本。5.安全性和可靠性：数据安全和可靠性一直是企业关注的焦点。选择图数据库时需要考虑数据安全和可靠性的特点，并根据图数据库选型时需要考虑以下因素：1.数据模型：图数据库主要适用于处理节点和边之间复杂的关系，需要考虑数据是否具有图结构，图结构的复杂程度等，根据数据的特点选择合适的图数据库。2.性能和扩展性：对于实际需求和安全标准选择合适的图数据库。一些常用的图数据库系统比如StellarDB等，可以根据自己的需求和实际情况进行选择。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDB星环科技致力于打造企业级

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...

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"}...

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

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：

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":...

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。...

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。