数据仓库的安全性要求

数据仓库运维是一个涉及多个方面的复杂过程，主要包括监控、管理和优化数据仓库的性能、安全性、备份和恢复等。以下是一些关键的数据仓库运维策略和实践：性能监测和调优：定期监测数据仓库的性能，发现性能瓶颈，并采取优化措施，如查询优化、索引优化、分区和分桶、使用缓存、查询简化与重写、聚合优化、并行化和分布式计算以及基于列存储的优化。通过监控工具跟踪数据库性能，及时发现并解决性能瓶颈。安全性和权限管理：实施强密码策略和多因素认证，定期审查用户权限，确保数据的安全性，防止数据泄露和未经授权的访问。使用透明数据加密、存储加密和传输加密来保护数据。故障恢复和备份管理：定期备份数据，并建立灾难恢复机制，以减少数据仓库中的数据准确、一致和完整，提高数据质量。定期维护：使用OPTIMIZETABLE命令优化表和索引，删除不再使用的索引。监控与日志：开启慢查询日志和审计日志，记录重要操作以跟踪数据库中的所有关键活动。因故障造成的数据和业务损失。包括物理备份、逻辑备份和远程备份，定期进行全库备份和增量备份，测试恢复过程以确保备份文件的完整性和有效性。硬件和配置优化：确保硬件资源充足，根据负载调整数据库配置，如增加内存

：数据的一致性：在数据仓库中，数据的一致性非常重要，因此需要对数据进行质量控制和管理，以确保数据的一致、可靠和准确。数据的安全性：数据仓库中存储了企业的核心信息，因此需要对数据进行安全管理，防止数据泄露和数据仓库的质量和性能。构建数据仓库需要考虑到数据仓库的目标、结构、ETL等方面，同时需要重视数据的一致性和安全性，以及考虑到数据仓库的扩展和实现监控和维护。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高数据仓库的构建是一个系统性的工程，一般需要按照以下步骤进行：确定数据仓库的范围和目标，包括所要构建的主题域、数据的范围和粒度、数据的质量和数据更新的频率等。设计数据仓库的结构，选择合适的数据，将经过处理后的数据加载到数据仓库中，保证数据的实时性和质量。设计、实现和维护数据仓库的元数据，用于描述数据仓库中所有的数据和元素，以及说明其属性和关系。此外，在构建数据仓库时，还需要注意以下几点性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

一致性。数据安全性和隐私保护：数据仓库需要确保数据的安全性和隐私保护。这包括使用用户和权限管理、加密技术、脱敏处理以及备份和恢复策略等安全技术来保护数据仓库中的数据。星环数据仓库解决方案星环数据仓库：数据集成是将来自多个操作数据源的数据提取、转换和加载到数据仓库的过程。这一过程确保数据的完整性和一致性，同时将数据转换为适合分析的格式。数据存储管理：数据仓库的数据存储管理是关键技术之一，包括选择合适的等分析工具，用户可以从多个角度分析和查询数据仓库中的数据。数据质量管理和校验：数据质量管理是确保数据仓库中数据的准确性和完整性的关键技术。这包括数据清洗、数据验证和数据标准化等步骤，以确保数据的精度和数据仓库的核心技术：数据架构设计：数据仓库的架构设计是核心技术之一，它涉及将业务需求转化为数据仓库的物理结构。这包括选择适当的数据模型，如星型模型或雪花模型，以及设计合适的数据分层结构。数据集成解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

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数据仓库运维是一个涉及多个方面的复杂过程，主要包括监控、管理和优化数据仓库的性能、安全性、备份和恢复等。以下是一些关键的数据仓库运维策略和实践：性能监测和调优：定期监测数据仓库的性能，发现性能瓶颈，并采取优化措施，如查询优化、索引优化、分区和分桶、使用缓存、查询简化与重写、聚合优化、并行化和分布式计算以及基于列存储的优化。通过监控工具跟踪数据库性能，及时发现并解决性能瓶颈。安全性和权限管理：实施强密码策略和多因素认证，定期审查用户权限，确保数据的安全性，防止数据泄露和未经授权的访问。使用透明数据加密、存储加密和传输加密来保护数据。故障恢复和备份管理：定期备份数据，并建立灾难恢复机制，以减少数据仓库中的数据准确、一致和完整，提高数据质量。定期维护：使用OPTIMIZETABLE命令优化表和索引，删除不再使用的索引。监控与日志：开启慢查询日志和审计日志，记录重要操作以跟踪数据库中的所有关键活动。因故障造成的数据和业务损失。包括物理备份、逻辑备份和远程备份，定期进行全库备份和增量备份，测试恢复过程以确保备份文件的完整性和有效性。硬件和配置优化：确保硬件资源充足，根据负载调整数据库配置，如增加内存

。这是确保数据安全性和合规性的基础。‌制定合规性策略和程序‌：组织需要深入了解并遵守适用的法律和标准，制定全面的数据保护和隐私策略，确保各项活动符合法规要求。‌强化访问控制‌：实施基于角色的访问控制确保数据治理中的数据安全性需要从多个方面入手，形成一套综合性的安全保障体系。以下是一些关键措施，可以帮助组织实现这一目标：‌建立数据安全管理体系‌：组织应建立一个集中统一、高效权威的数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警机制。这包括建立数据安全管理机构，落实安全策略精准管控，持续保障数据安全运营。‌数据分类与分级‌：对数据进行分类和分级，以确定不同数据的敏感性和重要性，从而制定相应的保护措施，确保在发生安全事件时能够迅速响应并采取措施以减少损失。‌员工培训和意识提升‌：定期对员工进行数据保护和隐私法规的培训，提高全体员工对数据保护重要性的认识。‌使用技术工具和监控‌：利用数据丢失防护、入侵检测系统、安全信息和事件管理（SIEM）等技术工具来监控和保护数据。同时，建立内部审计监控层，确保合规管控系统、监控与自动化内部审计验证系统和数据访问控制的有效性。星环数据治理解决方案星环科技提供

：数据的一致性：在数据仓库中，数据的一致性非常重要，因此需要对数据进行质量控制和管理，以确保数据的一致、可靠和准确。数据的安全性：数据仓库中存储了企业的核心信息，因此需要对数据进行安全管理，防止数据泄露和数据仓库的质量和性能。构建数据仓库需要考虑到数据仓库的目标、结构、ETL等方面，同时需要重视数据的一致性和安全性，以及考虑到数据仓库的扩展和实现监控和维护。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高数据仓库的构建是一个系统性的工程，一般需要按照以下步骤进行：确定数据仓库的范围和目标，包括所要构建的主题域、数据的范围和粒度、数据的质量和数据更新的频率等。设计数据仓库的结构，选择合适的数据，将经过处理后的数据加载到数据仓库中，保证数据的实时性和质量。设计、实现和维护数据仓库的元数据，用于描述数据仓库中所有的数据和元素，以及说明其属性和关系。此外，在构建数据仓库时，还需要注意以下几点性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模，传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性，但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

一致性。数据安全性和隐私保护：数据仓库需要确保数据的安全性和隐私保护。这包括使用用户和权限管理、加密技术、脱敏处理以及备份和恢复策略等安全技术来保护数据仓库中的数据。星环数据仓库解决方案星环数据仓库：数据集成是将来自多个操作数据源的数据提取、转换和加载到数据仓库的过程。这一过程确保数据的完整性和一致性，同时将数据转换为适合分析的格式。数据存储管理：数据仓库的数据存储管理是关键技术之一，包括选择合适的等分析工具，用户可以从多个角度分析和查询数据仓库中的数据。数据质量管理和校验：数据质量管理是确保数据仓库中数据的准确性和完整性的关键技术。这包括数据清洗、数据验证和数据标准化等步骤，以确保数据的精度和数据仓库的核心技术：数据架构设计：数据仓库的架构设计是核心技术之一，它涉及将业务需求转化为数据仓库的物理结构。这包括选择适当的数据模型，如星型模型或雪花模型，以及设计合适的数据分层结构。数据集成解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域，可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

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：

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...

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

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。...

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":...

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...