大数据 冷热分层

冷热数据分层是一种有效的存储技术，可以带来存储成本降低和处理效率提高等好处。冷热数据分层可能带来的一些好处：降低存储成本：通过将数据划分为不同的层级，并将不同层级的数据存储在适当的存储介质上，可以介质的性能和成本等等。因此，在实施冷热数据分层时，需要综合考虑这些因素，并根据实际需求进行合理的规划和实施。避免将所有数据都存储在高性能的存储设备上，从而节省了存储成本。例如，可以将冷数据存储在低性能的存储介质上，如云存储或低速硬盘，这样可以显著降低存储成本，同时也可以保证数据的可用性和可靠性。提高数据处理效率：热数据和温数据存储在高性能的存储设备上，可以提供更快的读写速度，从而加快数据处理的速度和响应时间。例如，在数据库系统中，将经常被访问的数据存储在高性能的固态硬盘或RAM中，可以显著提高数据库的处理速度和响应时间。提高数据访问效率：由于热数据存储在高性能的存储设备上，可以提供更快的数据访问速度，使得用户可以更快地获取到热数据。这对于需要快速访问数据的场景非常有用，如在线交易、实时分析等。而对于冷

冷热数据分层是一种数据管理策略，根据数据的访问频率和对性能的要求将数据分为不同的层次或级别，以便更有效地管理和存储数据。包括以下三个层次：热数据：经常被频繁访问的数据，对系统性能和用户体验至关重要。这些数据通常存储在高性能的存储介质上，如固态硬盘或内存中，以提供快速的访问速度。温数据：相对不太频繁访问的数据，但仍需要保持在较高的性能存储介质中，以确保访问速度可以接受。这些数据通常存储在较慢但仍有一定性能的存储介质上，如硬盘驱动器。冷数据：很少被访问或者访问量较低的数据，对系统性能要求不高。这些数据通常存储在相对较廉价且存储容量较大的存储介质上，如磁带库或云存储。通过将数据根据其访问模式和性能要求分配到不同的存储层次中，可以实现更高效的资源利用和成本控制。这种策略可以减少不必要的存储成本，同时提高数据的可用性和访问速度，为用户提供更好的体验。

冷热数据分层是一种数据管理策略，根据数据的访问频率和对性能的要求将数据分为不同的层次或级别，以便更有效地管理和存储数据。包括以下三个层次：热数据：经常被频繁访问的数据，对系统性能和用户体验至关重要。这些数据通常存储在高性能的存储介质上，如固态硬盘或内存中，以提供快速的访问速度。温数据：相对不太频繁访问的数据，但仍需要保持在较高的性能存储介质中，以确保访问速度可以接受。这些数据通常存储在较慢但仍有一定性能的存储介质上，如硬盘驱动器。冷数据：很少被访问或者访问量较低的数据，对系统性能要求不高。这些数据通常存储在相对较廉价且存储容量较大的存储介质上，如磁带库或云存储。通过将数据根据其访问模式和性能要求分配到不同的存储层次中，可以实现更高效的资源利用和成本控制。这种策略可以减少不必要的存储成本，同时提高数据的可用性和访问速度，为用户提供更好的体验。

冷热数据分层是一种数据管理策略，根据数据的访问频率和对性能的要求将数据分为不同的层次或级别，以便更有效地管理和存储数据。包括以下三个层次：热数据：经常被频繁访问的数据，对系统性能和用户体验至关重要。这些数据通常存储在高性能的存储介质上，如固态硬盘或内存中，以提供快速的访问速度。温数据：相对不太频繁访问的数据，但仍需要保持在较高的性能存储介质中，以确保访问速度可以接受。这些数据通常存储在较慢但仍有一定性能的存储介质上，如硬盘驱动器。冷数据：很少被访问或者访问量较低的数据，对系统性能要求不高。这些数据通常存储在相对较廉价且存储容量较大的存储介质上，如磁带库或云存储。通过将数据根据其访问模式和性能要求分配到不同的存储层次中，可以实现更高效的资源利用和成本控制。这种策略可以减少不必要的存储成本，同时提高数据的可用性和访问速度，为用户提供更好的体验。

冷热数据分层是一种有效的存储技术，可以带来存储成本降低和处理效率提高等好处。冷热数据分层可能带来的一些好处：降低存储成本：通过将数据划分为不同的层级，并将不同层级的数据存储在适当的存储介质上，可以介质的性能和成本等等。因此，在实施冷热数据分层时，需要综合考虑这些因素，并根据实际需求进行合理的规划和实施。避免将所有数据都存储在高性能的存储设备上，从而节省了存储成本。例如，可以将冷数据存储在低性能的存储介质上，如云存储或低速硬盘，这样可以显著降低存储成本，同时也可以保证数据的可用性和可靠性。提高数据处理效率：热数据和温数据存储在高性能的存储设备上，可以提供更快的读写速度，从而加快数据处理的速度和响应时间。例如，在数据库系统中，将经常被访问的数据存储在高性能的固态硬盘或RAM中，可以显著提高数据库的处理速度和响应时间。提高数据访问效率：由于热数据存储在高性能的存储设备上，可以提供更快的数据访问速度，使得用户可以更快地获取到热数据。这对于需要快速访问数据的场景非常有用，如在线交易、实时分析等。而对于冷

冷热数据分层是一种有效的存储技术，可以带来存储成本降低和处理效率提高等好处。冷热数据分层可能带来的一些好处：降低存储成本：通过将数据划分为不同的层级，并将不同层级的数据存储在适当的存储介质上，可以介质的性能和成本等等。因此，在实施冷热数据分层时，需要综合考虑这些因素，并根据实际需求进行合理的规划和实施。避免将所有数据都存储在高性能的存储设备上，从而节省了存储成本。例如，可以将冷数据存储在低性能的存储介质上，如云存储或低速硬盘，这样可以显著降低存储成本，同时也可以保证数据的可用性和可靠性。提高数据处理效率：热数据和温数据存储在高性能的存储设备上，可以提供更快的读写速度，从而加快数据处理的速度和响应时间。例如，在数据库系统中，将经常被访问的数据存储在高性能的固态硬盘或RAM中，可以显著提高数据库的处理速度和响应时间。提高数据访问效率：由于热数据存储在高性能的存储设备上，可以提供更快的数据访问速度，使得用户可以更快地获取到热数据。这对于需要快速访问数据的场景非常有用，如在线交易、实时分析等。而对于冷

数据仓库的分层是一种常见的架构设计方法，它将数据仓库中的数据按照不同的处理程度和用途划分为多个层次。这种分层结构有助于组织数据、优化查询性能、简化数据管理，并提高数据的可维护性。以下是数据仓库分层的原始数据的系统，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖中的数据通常在需要时才进行处理，支持更广泛的数据分析和探索性分析。在实际的数据仓库设计中，分层可能有所不同，但以下是一些常见的分层方式：维度数据常见模型：操作数据存储层：这一层是最接近原始数据的，通常包含从业务系统中直接抽取的数据。ODS层的数据通常保持与源系统相同的粒度，用于支持日常操作和短期历史数据的查询。数据仓库层：数据仓库层是ODS层数据的进一步整合和清洗版本。在这一层，数据被转换成适合分析的格式，通常涉及数据的聚合和汇总。数据集市层：数据集市是数据仓库的一个子集，专注于特定的业务领域或主题。它们通常为特定的用户群体或部门提供服务，优化了查询性能，因为它们只包含相关的数据子集。呈现层：这一层包含为最终用户准备的数据，如报表、仪表板和数据可视化。数据经过进一步的聚合和优化，以支持快速的数据访问和展示。数据湖：数据湖是一个存储大量

星环大数据基础平台（TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储 PB 级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地，支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

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...

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":...

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...

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"}...

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

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。...

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