向量数据库的好坏怎么评价
Transwarp Hippo是一款企业级云原生分布式向量数据库,支持存储,索引以及管理海量的向量式数据集,能够高效的解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题。Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点,支持多种向量搜索索引,支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能,能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。
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向量数据库之向量存储
向量数据库是专门用于高效地存储、查询和管理向量数据的数据库。而向量存储,作为向量数据库的核心组成部分,其设计和优化直接影响到数据库的性能和效率。数据结构向量数据库在存储向量数据时,通常会采用特定的具有固定维度的向量集合。这些平面数据结构简单直观,但在处理大规模数据集时,可能会面临性能瓶颈。特定向量存储引擎:为了克服平面数据结构的局限性,一些向量数据库采用了特定的向量存储引擎。这些引擎针对向量和提高存储效率,一些向量数据库采用了压缩技术。压缩算法:这些算法通过消除数据中的冗余和重复信息,来减少向量数据的大小。常见的压缩算法包括有损压缩和无损压缩。有损压缩在压缩过程中会损失一定的精度,但通常可以获得更高的压缩比;而无损压缩则能够在保持数据完整性的前提下进行压缩。大规模数据集优化:在处理大规模数据集时,压缩技术显得尤为重要。通过合理地应用压缩算法,向量数据库可以显著减少存储空间的使用,降低存储成本。同时,压缩后的数据还可以提高数据传输和处理的效率,进一步提升整个系统的性能。数据结构。这些数据结构能够有效地组织和存储向量,以便于后续的查询和计算。平面数据结构:常见的平面数据结构包括数组和矩阵。数组是一种线性结构,适用于存储一系列有序的向量;而矩阵则是一种二维结构,适用于存储

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向量数据库之向量存储
向量数据库是专门用于高效地存储、查询和管理向量数据的数据库。而向量存储,作为向量数据库的核心组成部分,其设计和优化直接影响到数据库的性能和效率。数据结构向量数据库在存储向量数据时,通常会采用特定的具有固定维度的向量集合。这些平面数据结构简单直观,但在处理大规模数据集时,可能会面临性能瓶颈。特定向量存储引擎:为了克服平面数据结构的局限性,一些向量数据库采用了特定的向量存储引擎。这些引擎针对向量和提高存储效率,一些向量数据库采用了压缩技术。压缩算法:这些算法通过消除数据中的冗余和重复信息,来减少向量数据的大小。常见的压缩算法包括有损压缩和无损压缩。有损压缩在压缩过程中会损失一定的精度,但通常可以获得更高的压缩比;而无损压缩则能够在保持数据完整性的前提下进行压缩。大规模数据集优化:在处理大规模数据集时,压缩技术显得尤为重要。通过合理地应用压缩算法,向量数据库可以显著减少存储空间的使用,降低存储成本。同时,压缩后的数据还可以提高数据传输和处理的效率,进一步提升整个系统的性能。数据结构。这些数据结构能够有效地组织和存储向量,以便于后续的查询和计算。平面数据结构:常见的平面数据结构包括数组和矩阵。数组是一种线性结构,适用于存储一系列有序的向量;而矩阵则是一种二维结构,适用于存储

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向量数据库是怎么工作的?
随着大数据和机器学习技术的快速发展,经常会遇到需要处理大量高维数据的场景。在这些场景中,如何快速检索与查询相似的对象变得非常重要。向量数据库能够高效地处理向量数据,实现快速的相似度检索。向量数据库是如何工作的?向量数据库的核心概念是近似近邻(ANN)搜索。传统的K近邻(kNN)算法虽然简单直观,但在处理大规模数据集时,计算查询与每个嵌入对象之间的相似度会变得非常耗时。因此,向量数据库采用了近似近邻搜索的方法,它能够在一定程度上牺牲一些准确性以换取速度,从而快速地检索出与查询近似相似的对象。为了实现高效的搜索,向量数据库首先对向量嵌入进行索引。索引是数据库中的一项关键技术,它能够将数据映射。图书馆会按照作者、类型等不同的类别对书籍进行分组,使得读者能够快速定位到感兴趣的书籍。类似地,向量数据库的索引也可以看作是对向量数据的一种分类与组织。不过,由于向量数据可能包含更复杂的信息,索引的过程可能更加复杂,可能会涉及到更多的维度和特征。通过索引,向量数据库能够将大规模的向量数据划分为更小的子集,使得在检索时只需要关注与查询相关的那一小部分数据。这大大地提高了检索的速度和效率。此外,向量数据库

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向量数据库是怎么工作的?
随着大数据和机器学习技术的快速发展,经常会遇到需要处理大量高维数据的场景。在这些场景中,如何快速检索与查询相似的对象变得非常重要。向量数据库能够高效地处理向量数据,实现快速的相似度检索。向量数据库是如何工作的?向量数据库的核心概念是近似近邻(ANN)搜索。传统的K近邻(kNN)算法虽然简单直观,但在处理大规模数据集时,计算查询与每个嵌入对象之间的相似度会变得非常耗时。因此,向量数据库采用了近似近邻搜索的方法,它能够在一定程度上牺牲一些准确性以换取速度,从而快速地检索出与查询近似相似的对象。为了实现高效的搜索,向量数据库首先对向量嵌入进行索引。索引是数据库中的一项关键技术,它能够将数据映射。图书馆会按照作者、类型等不同的类别对书籍进行分组,使得读者能够快速定位到感兴趣的书籍。类似地,向量数据库的索引也可以看作是对向量数据的一种分类与组织。不过,由于向量数据可能包含更复杂的信息,索引的过程可能更加复杂,可能会涉及到更多的维度和特征。通过索引,向量数据库能够将大规模的向量数据划分为更小的子集,使得在检索时只需要关注与查询相关的那一小部分数据。这大大地提高了检索的速度和效率。此外,向量数据库

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向量数据库的优势
向量数据库相较于传统数据库的优势,包括高效的向量查询、良好的扩展性、更好的数据可视化和机器学习支持。高效的向量查询:向量数据库能够高速进行相似性搜索,快速找到和给定查询向量相似的向量数据。通过降维和索引优化,实现高效的近似搜索,适用于大数据和复杂数据类型。相比传统数据库的基于关系型表的查询,向量数据库的查询操作更加灵活,能够针对向量数据进行更精准的检索,大大提高了查询的效率和准确性。良好的扩展性:向量数据库具有良好的扩展性,能够处理大规模数据集并支持高并发的查询请求。通过水平扩展和分布式架构,向量数据库可以实现数据的并行处理和快速查询。这使得它能够适应不断增长的数据量和更加复杂的应用场景,为用户提供稳定可靠的服务。更好的数据可视化:向量数据库可以将高维向量数据进行降维和映射,得到可视化的结果。通过可视化工具和技术,用户可以直观地展示向量数据之间的关联性和结构,帮助用户理解和分析数据。这种数据可视化的能力使得向量数据库在数据挖掘和可视化分析领域具有重要的应用价值。更好的机器学习支持:向量数据库不仅可以存储和查询向量数据,还提供了丰富的机器学习支持。它可以与机器学习算法和框架进行无缝集成

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向量数据库的优势
向量数据库相较于传统数据库的优势,包括高效的向量查询、良好的扩展性、更好的数据可视化和机器学习支持。高效的向量查询:向量数据库能够高速进行相似性搜索,快速找到和给定查询向量相似的向量数据。通过降维和索引优化,实现高效的近似搜索,适用于大数据和复杂数据类型。相比传统数据库的基于关系型表的查询,向量数据库的查询操作更加灵活,能够针对向量数据进行更精准的检索,大大提高了查询的效率和准确性。良好的扩展性:向量数据库具有良好的扩展性,能够处理大规模数据集并支持高并发的查询请求。通过水平扩展和分布式架构,向量数据库可以实现数据的并行处理和快速查询。这使得它能够适应不断增长的数据量和更加复杂的应用场景,为用户提供稳定可靠的服务。更好的数据可视化:向量数据库可以将高维向量数据进行降维和映射,得到可视化的结果。通过可视化工具和技术,用户可以直观地展示向量数据之间的关联性和结构,帮助用户理解和分析数据。这种数据可视化的能力使得向量数据库在数据挖掘和可视化分析领域具有重要的应用价值。更好的机器学习支持:向量数据库不仅可以存储和查询向量数据,还提供了丰富的机器学习支持。它可以与机器学习算法和框架进行无缝集成

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向量数据库的工作原理
向量数据库是一种非常重要的数据库类型,其核心技术包括向量存储和索引。向量存储指将向量数据以特定的格式存储在数据库中,使其便于查询和管理向量数据通常都是高维度的,如图像、音频、文本、时间序列等数据,因此其存储和处理都比较复杂,需要采用特殊的处理方式。与传统的关系型数据表格不同,向量数据通常以向量的形式存储在向量数据库中。这种存储方式能够提高查询效率,并支持更丰富的查询操作,能够满足不同类型的数据处理需求,从而提高数据库的性能和应用效果。向量索引是向量数据库中非常重要的一部分,其目的是将高维度的向量数据转化为低维度的索引数据,并将索引数据存储在数据库中。通过向量索引,我们能够向量数据映射到低维空间,使其能够更快地进行相似度查询和聚类分析等操作。这种索引方式可以大大提高查询效率,从而减少数据库查询的时间和资源消耗,提高数据处理效率和准确性。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库,基于分布式特性,可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术,充分发挥并行

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向量数据库 哪个好?
向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库。向量数据库基于向量相似性搜索,可以处理更多非结构化数据,比如图像和音频。在机器学习和深度学习中,数据通常以向量形式表示,因此向量数据库被广泛应用于这些领域后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术,充分发挥并行检索能力,实现毫秒级高性能数据检索,结合相似度检索等技术,帮助用户快速挖掘数据价值。与开源的向量数据库不同,星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点,支持多种向量搜索索引,支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能,很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。云原生技术,支持弹性扩缩容:星环分布式向量数据库Hippo采用全面容器化部署,支持服务的弹性扩缩容,同时具备多租户和强大的资源管控能力。高扩展性,海量向量数据存储:与直接利用各类算法lib不同,星环环分布式向量数据库Hippo提供数据动态更新的能力,对于实时插入/更新的数据,可以快速完成数据的加载和索引的构建,解决向量数据T+1的传统处理逻辑,满足实时动态变化数据的向量检索分析。多样化接口,丰富

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向量数据库的常见应用
相似度搜索或“向量搜索”是向量数据库常见的用例。向量搜索将索引中多个向量的接近程度与搜索查询或主题项进行比较。为了找到相似的匹配项,可以使用用于创建向量嵌入的相同机器学习嵌入模型,将主题项或查询转换为向量。向量数据库比较这些向量的接近度以找到接近的匹配项,并提供相关的搜索结果。向量数据库应用的一些示例包括:语义搜索:在搜索文本和文档时,传统的词法搜索只能进行精确匹配,而语义搜索则更注重与搜索查询等非结构化数据很难用传统数据库来描述。用户可以使用相似的对象和机器学习模型来查询向量数据库,以便更轻松地比较和找到相似的匹配项。重复数据删除和记录匹配:对于需要删除重复项或进行记录匹配的应用程序,向量考虑过的项目。异常检测:向量数据库可以找到与其他对象非常不同的异常值。对于IT运营、安全威胁评估和欺诈检测等领域,异常检测非常有价值。除了上述应用之外,向量数据库还具有以下关键功能:高性能和高扩展性:向量数据库可以处理大规模数据集和高并发访问,提供快速的搜索和查询能力。灵活性:向量数据库可以处理各种类型的非结构化数据,包括文本、图像、音频等。高度可定制化:向量数据库可以根据需要选择合适的机器学习模型
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5.10 任务相关
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":...
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5.7 查询类操作
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"}...
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5.8 查看集群信息
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:
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5.3 写入类操作
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...
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8 性能分析
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。...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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10 Hippo 运维
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•...
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5.18 全文检索
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。