实时数据仓库对比

实时数据仓库通过实时或接近实时的方式来存储、管理和处理企业的数据仓库。与传统的批处理数据仓库不同，实时数据仓库强调数据的即时性和实时性。它能够接收和处理实时产生的数据，并将其快速集成和存储，以便实时分析和查询。实时数据仓库通常使用数据复制和流式处理技术，以确保数据的实时传输和处理。实时数据仓库的优势在于，它能够让企业在实时或接近实时的条件下进行数据分析、报表生成和业务决策，从而提升企业的响应速度和决策质量。此外，实时数据仓库还支持多种数据源的集成，包括传感器、日志、移动设备等，这也增强了企业的数据获取和分析能力。实时数据仓库的架构实时数据仓库的架构通常分为以下几个层次：数据来源层、数据采集层转换和清洗。数据采集层：数据采集层是指将数据从数据来源层采集到实时数据仓库中的环节。采集方式主要有批量采集和实时采集两种方式。批量采集是将一段时间内的数据集中采集，一般用于大量数据的情况下。而实时采集则是将实时产生的数据立即采集到实时数据仓库中，用于需要快速响应的业务场景。数据处理层：数据处理层是指将采集到的数据进行处理和转换，以便在后续的分析和应用中使用。处理方式主要有批量处理和流式处理

实时数据仓库通过实时或接近实时的方式来存储、管理和处理企业的数据仓库。与传统的批处理数据仓库不同，实时数据仓库强调数据的即时性和实时性。它能够接收和处理实时产生的数据，并将其快速集成和存储，以便实时分析和查询。实时数据仓库通常使用数据复制和流式处理技术，以确保数据的实时传输和处理。实时数据仓库的优势在于，它能够让企业在实时或接近实时的条件下进行数据分析、报表生成和业务决策，从而提升企业的响应速度和决策质量。此外，实时数据仓库还支持多种数据源的集成，包括传感器、日志、移动设备等，这也增强了企业的数据获取和分析能力。实时数据仓库的架构实时数据仓库的架构通常分为以下几个层次：数据来源层、数据采集层转换和清洗。数据采集层：数据采集层是指将数据从数据来源层采集到实时数据仓库中的环节。采集方式主要有批量采集和实时采集两种方式。批量采集是将一段时间内的数据集中采集，一般用于大量数据的情况下。而实时采集则是将实时产生的数据立即采集到实时数据仓库中，用于需要快速响应的业务场景。数据处理层：数据处理层是指将采集到的数据进行处理和转换，以便在后续的分析和应用中使用。处理方式主要有批量处理和流式处理

实时数据仓库通过实时或接近实时的方式来存储、管理和处理企业的数据仓库。与传统的批处理数据仓库不同，实时数据仓库强调数据的即时性和实时性。它能够接收和处理实时产生的数据，并将其快速集成和存储，以便实时分析和查询。实时数据仓库通常使用数据复制和流式处理技术，以确保数据的实时传输和处理。实时数据仓库的优势在于，它能够让企业在实时或接近实时的条件下进行数据分析、报表生成和业务决策，从而提升企业的响应速度和决策质量。此外，实时数据仓库还支持多种数据源的集成，包括传感器、日志、移动设备等，这也增强了企业的数据获取和分析能力。实时数据仓库的架构实时数据仓库的架构通常分为以下几个层次：数据来源层、数据采集层转换和清洗。数据采集层：数据采集层是指将数据从数据来源层采集到实时数据仓库中的环节。采集方式主要有批量采集和实时采集两种方式。批量采集是将一段时间内的数据集中采集，一般用于大量数据的情况下。而实时采集则是将实时产生的数据立即采集到实时数据仓库中，用于需要快速响应的业务场景。数据处理层：数据处理层是指将采集到的数据进行处理和转换，以便在后续的分析和应用中使用。处理方式主要有批量处理和流式处理

实时数据仓库（Real-TimeDataWarehouse）是一种基于实时数据流处理的技术，用于收集、处理和存储实时产生的数据，并快速地提供分析和决策支持。与传统的批处理方式不同，实时数据仓库能够实时地分析和管理数据，为业务决策提供更加及时、准确的信息。实时数据仓库主要依赖于实时数据流处理技术。这种技术采用高效的数据流处理引擎，对实时数据进行持续不断地接收、处理、存储和分析，从而提供实时的数据服务。与传统的数据处理方式相比，实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。实时数据仓库的数据来源非常广泛，包括传感器、社交媒体、交易系统等各种数据源。这些数据在经过一系列的数据清洗、转换和聚合之后，被存储在数据仓库中，以支持后续的数据分析和决策支持。实时数据仓库具有以下特点：实时性：实时数据仓库能够实时地收集、处理和分析数据，提供实时的数据服务。高效性：实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。可靠性：实时数据仓库采用多种数据校验和容错机制，保证数据的准确性和完整性。可扩展性：实时数据仓库可以方便地进行水平扩展和垂直扩展，以支持更多的数据量和更高的数据处理效率。灵活性：实时数据仓库

实时数据仓库（Real-TimeDataWarehouse）是一种基于实时数据流处理的技术，用于收集、处理和存储实时产生的数据，并快速地提供分析和决策支持。与传统的批处理方式不同，实时数据仓库能够实时地分析和管理数据，为业务决策提供更加及时、准确的信息。实时数据仓库主要依赖于实时数据流处理技术。这种技术采用高效的数据流处理引擎，对实时数据进行持续不断地接收、处理、存储和分析，从而提供实时的数据服务。与传统的数据处理方式相比，实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。实时数据仓库的数据来源非常广泛，包括传感器、社交媒体、交易系统等各种数据源。这些数据在经过一系列的数据清洗、转换和聚合之后，被存储在数据仓库中，以支持后续的数据分析和决策支持。实时数据仓库具有以下特点：实时性：实时数据仓库能够实时地收集、处理和分析数据，提供实时的数据服务。高效性：实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。可靠性：实时数据仓库采用多种数据校验和容错机制，保证数据的准确性和完整性。可扩展性：实时数据仓库可以方便地进行水平扩展和垂直扩展，以支持更多的数据量和更高的数据处理效率。灵活性：实时数据仓库

实时数据仓库（Real-TimeDataWarehouse）是一种基于实时数据流处理的技术，用于收集、处理和存储实时产生的数据，并快速地提供分析和决策支持。与传统的批处理方式不同，实时数据仓库能够实时地分析和管理数据，为业务决策提供更加及时、准确的信息。实时数据仓库主要依赖于实时数据流处理技术。这种技术采用高效的数据流处理引擎，对实时数据进行持续不断地接收、处理、存储和分析，从而提供实时的数据服务。与传统的数据处理方式相比，实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。实时数据仓库的数据来源非常广泛，包括传感器、社交媒体、交易系统等各种数据源。这些数据在经过一系列的数据清洗、转换和聚合之后，被存储在数据仓库中，以支持后续的数据分析和决策支持。实时数据仓库具有以下特点：实时性：实时数据仓库能够实时地收集、处理和分析数据，提供实时的数据服务。高效性：实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。可靠性：实时数据仓库采用多种数据校验和容错机制，保证数据的准确性和完整性。可扩展性：实时数据仓库可以方便地进行水平扩展和垂直扩展，以支持更多的数据量和更高的数据处理效率。灵活性：实时数据仓库

实时数据仓库（Real-TimeDataWarehouse）是一种基于实时数据流处理的技术，用于收集、处理和存储实时产生的数据，并快速地提供分析和决策支持。与传统的批处理方式不同，实时数据仓库能够实时地分析和管理数据，为业务决策提供更加及时、准确的信息。实时数据仓库主要依赖于实时数据流处理技术。这种技术采用高效的数据流处理引擎，对实时数据进行持续不断地接收、处理、存储和分析，从而提供实时的数据服务。与传统的数据处理方式相比，实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。实时数据仓库的数据来源非常广泛，包括传感器、社交媒体、交易系统等各种数据源。这些数据在经过一系列的数据清洗、转换和聚合之后，被存储在数据仓库中，以支持后续的数据分析和决策支持。实时数据仓库具有以下特点：实时性：实时数据仓库能够实时地收集、处理和分析数据，提供实时的数据服务。高效性：实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。可靠性：实时数据仓库采用多种数据校验和容错机制，保证数据的准确性和完整性。可扩展性：实时数据仓库可以方便地进行水平扩展和垂直扩展，以支持更多的数据量和更高的数据处理效率。灵活性：实时数据仓库

实时数仓是提供实时数据的采集、存储和实时分析能力的数据系统。实时数仓能够帮助企业更好地了解实时业务数据，追踪时间敏感的事件，并快速做出基于这些数据的决策。实时数仓通常使用流式数据处理技术，以收集和处理来自不同数据源的实时数据。实时数仓的优点包括：更快的响应时间：实时数仓能够在数据发生变化的同时更新数据，并提供实时查询和分能力，从而使企业能够更快地做出决策。更好的数据可靠性：实时数仓可以在数据到达时对其进行验证和清洗，从而确保数据的准确性和完整性。更高的数据处理效率：实时数仓可以通过使用流式数据处理技术，如ApacheKafka、ApacheStorm或ApacheFlink，实现高并的数据处理，从而提高数据处理效率。更好的数据可视化：实时数仓可以将数据可视化，帮助企业更好地理解业务数据，并在数据发生变化时及时发现问题解决问题。实时数仓可以帮助企业更好地了解实时业务数据，并快速做出基于这些数据的决策。

实时数据仓库（Real-TimeDataWarehouse）是一种基于实时数据流处理的技术，用于收集、处理和存储实时产生的数据，并快速地提供分析和决策支持。与传统的批处理方式不同，实时数据仓库能够实时地分析和管理数据，为业务决策提供更加及时、准确的信息。实时数据仓库主要依赖于实时数据流处理技术。这种技术采用高效的数据流处理引擎，对实时数据进行持续不断地接收、处理、存储和分析，从而提供实时的数据服务。与传统的数据处理方式相比，实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。实时数据仓库的数据来源非常广泛，包括传感器、社交媒体、交易系统等各种数据源。这些数据在经过一系列的数据清洗、转换和聚合之后，被存储在数据仓库中，以支持后续的数据分析和决策支持。实时数据仓库具有以下特点：实时性：实时数据仓库能够实时地收集、处理和分析数据，提供实时的数据服务。高效性：实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。可靠性：实时数据仓库采用多种数据校验和容错机制，保证数据的准确性和完整性。可扩展性：实时数据仓库可以方便地进行水平扩展和垂直扩展，以支持更多的数据量和更高的数据处理效率。灵活性：实时数据仓库

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：

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"}...

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•...

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。

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。...

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

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

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":...