分布式数据库的高可用

分布式数据库的高可用性是指在系统出现故障时，能够保证服务的连续性和数据的完整性。以下是实现分布式数据库高可用性的几种关键机制：1.数据复制与冗余多节点复制：通过将数据在多个节点上进行复制，当某个节点故障转移：当检测到某个节点故障时，系统会自动将该节点的任务和数据迁移到其他正常节点上。这种机制能够快速恢复服务，减少系统的停机时间。一致性协议：在分布式系统中，一致性协议用于在节点故障时重新选举情况和健康状态，动态调整请求的分配策略，确保系统的稳定运行。4.容灾与备份跨数据中心部署：将数据库节点分布在不同的数据中心，即使一个数据中心发生故障，其他数据中心的节点仍能继续提供服务。定期备份与恢复：定期对数据进行备份，并在必要时快速恢复，确保数据的完整性和可用性。5.监控与自动化实时监控：对数据库的性能指标和健康状态进行实时监控，及时发现和处理潜在的故障。自动化恢复：使用自动化脚本和工具进行故障检测和恢复，减少人工干预，提高系统的自愈能力。leader，确保系统的正常运行。3.负载均衡请求分发：通过负载均衡器将客户端请求均匀地分配到多个数据库节点上，避免单个节点过载。这不仅提高了系统的整体性能，还增强了系统的容错能力。动态调整：根据节点的负载

分布式数据库的高可用性是指在系统出现故障时，能够保证服务的连续性和数据的完整性。以下是实现分布式数据库高可用性的几种关键机制：1.数据复制与冗余多节点复制：通过将数据在多个节点上进行复制，当某个节点故障转移：当检测到某个节点故障时，系统会自动将该节点的任务和数据迁移到其他正常节点上。这种机制能够快速恢复服务，减少系统的停机时间。一致性协议：在分布式系统中，一致性协议用于在节点故障时重新选举情况和健康状态，动态调整请求的分配策略，确保系统的稳定运行。4.容灾与备份跨数据中心部署：将数据库节点分布在不同的数据中心，即使一个数据中心发生故障，其他数据中心的节点仍能继续提供服务。定期备份与恢复：定期对数据进行备份，并在必要时快速恢复，确保数据的完整性和可用性。5.监控与自动化实时监控：对数据库的性能指标和健康状态进行实时监控，及时发现和处理潜在的故障。自动化恢复：使用自动化脚本和工具进行故障检测和恢复，减少人工干预，提高系统的自愈能力。leader，确保系统的正常运行。3.负载均衡请求分发：通过负载均衡器将客户端请求均匀地分配到多个数据库节点上，避免单个节点过载。这不仅提高了系统的整体性能，还增强了系统的容错能力。动态调整：根据节点的负载

分布式数据库的高可用性是指在系统出现故障时，能够保证服务的连续性和数据的完整性。以下是实现分布式数据库高可用性的几种关键机制：1.数据复制与冗余多节点复制：通过将数据在多个节点上进行复制，当某个节点故障转移：当检测到某个节点故障时，系统会自动将该节点的任务和数据迁移到其他正常节点上。这种机制能够快速恢复服务，减少系统的停机时间。一致性协议：在分布式系统中，一致性协议用于在节点故障时重新选举情况和健康状态，动态调整请求的分配策略，确保系统的稳定运行。4.容灾与备份跨数据中心部署：将数据库节点分布在不同的数据中心，即使一个数据中心发生故障，其他数据中心的节点仍能继续提供服务。定期备份与恢复：定期对数据进行备份，并在必要时快速恢复，确保数据的完整性和可用性。5.监控与自动化实时监控：对数据库的性能指标和健康状态进行实时监控，及时发现和处理潜在的故障。自动化恢复：使用自动化脚本和工具进行故障检测和恢复，减少人工干预，提高系统的自愈能力。leader，确保系统的正常运行。3.负载均衡请求分发：通过负载均衡器将客户端请求均匀地分配到多个数据库节点上，避免单个节点过载。这不仅提高了系统的整体性能，还增强了系统的容错能力。动态调整：根据节点的负载

计算资源，从而支撑业务的持续发展。这种扩展方式既灵活又高效，无需像传统集中式数据库那样，在面临性能瓶颈时，进行大规模的硬件升级和系统重构。出色的高可用性高可用性是分布式数据库的另一大显著优势。在分布式数据库中，数据被存储在多个节点上，并且通常会采用数据复制机制，将数据副本存储在不同的节点。这就意味着，即使某个节点出现故障，其他节点上的数据副本仍然可用，系统可以自动切换到其他正常节点，保证数据的可用性和业务的连续性。分布式数据库的数据多节点存储和复制机制，使得金融交易系统在部分节点故障时，仍能正常运行，确保交易的顺利进行，保障金融业务的稳定开展。高效的高并发处理能力分布式数据库在处理高并发请求方面分布式数据库：数据管理的新变革分布式数据库是什么分布式数据库，从名字上可以拆解为：分布式+数据库，用一句话总结，就是由多个独立实体组成，并且彼此通过网络进行互联的数据库。在分布式数据库系统里，数据分散存储在多个物理位置不同的节点上，这些节点通过网络协同工作，共同提供数据库服务。与传统的集中式数据库相比，分布式数据库在架构和运行方式上有显著差异。集中式数据库就像是一个大型的中央仓库，所有的数据都

计算资源，从而支撑业务的持续发展。这种扩展方式既灵活又高效，无需像传统集中式数据库那样，在面临性能瓶颈时，进行大规模的硬件升级和系统重构。出色的高可用性高可用性是分布式数据库的另一大显著优势。在分布式数据库中，数据被存储在多个节点上，并且通常会采用数据复制机制，将数据副本存储在不同的节点。这就意味着，即使某个节点出现故障，其他节点上的数据副本仍然可用，系统可以自动切换到其他正常节点，保证数据的可用性和业务的连续性。分布式数据库的数据多节点存储和复制机制，使得金融交易系统在部分节点故障时，仍能正常运行，确保交易的顺利进行，保障金融业务的稳定开展。高效的高并发处理能力分布式数据库在处理高并发请求方面分布式数据库：数据管理的新变革分布式数据库是什么分布式数据库，从名字上可以拆解为：分布式+数据库，用一句话总结，就是由多个独立实体组成，并且彼此通过网络进行互联的数据库。在分布式数据库系统里，数据分散存储在多个物理位置不同的节点上，这些节点通过网络协同工作，共同提供数据库服务。与传统的集中式数据库相比，分布式数据库在架构和运行方式上有显著差异。集中式数据库就像是一个大型的中央仓库，所有的数据都

分布式数据库是一种将数据存储在多个物理节点上，通过分布式管理系统实现数据的统一访问和管理，具备高可扩展性、高可用性、强容错性和良好的并发控制能力的数据库系统。分布式数据库具有以下几个显著特点：数据，其他节点可以接管其工作，继续提供服务，从而实现高可用性。故障转移：分布式数据库管理系统能够自动检测节点故障，并将故障节点上的任务和数据迁移到其他正常节点上，确保系统的连续运行。容错性节点容错：单个节点的故障不会导致整个系统的崩溃，其他节点可以继续正常工作，系统整体的容错能力较强。网络容错：即使部分网络连接出现问题，分布式数据库仍然可以利用其他可用的网络路径来完成数据传输和通信，保证系统的正常运行操作一个集中式数据库一样来访问和管理数据。可扩展性水平扩展：分布式数据库可以通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能，这种水平扩展方式可以有效应对数据量和访问量的增长，而不需要对现有节点进行大规模的。并发控制分布式事务管理：在分布式数据库中，事务可能涉及多个节点上的数据操作，需要进行复杂的并发控制和事务管理，以保证数据的一致性和完整性。锁机制和版本控制：采用分布式锁机制和版本控制等技术来协调不同节点

计算资源，从而支撑业务的持续发展。这种扩展方式既灵活又高效，无需像传统集中式数据库那样，在面临性能瓶颈时，进行大规模的硬件升级和系统重构。出色的高可用性高可用性是分布式数据库的另一大显著优势。在分布式数据库中，数据被存储在多个节点上，并且通常会采用数据复制机制，将数据副本存储在不同的节点。这就意味着，即使某个节点出现故障，其他节点上的数据副本仍然可用，系统可以自动切换到其他正常节点，保证数据的可用性和业务的连续性。分布式数据库的数据多节点存储和复制机制，使得金融交易系统在部分节点故障时，仍能正常运行，确保交易的顺利进行，保障金融业务的稳定开展。高效的高并发处理能力分布式数据库在处理高并发请求方面分布式数据库：数据管理的新变革分布式数据库是什么分布式数据库，从名字上可以拆解为：分布式+数据库，用一句话总结，就是由多个独立实体组成，并且彼此通过网络进行互联的数据库。在分布式数据库系统里，数据分散存储在多个物理位置不同的节点上，这些节点通过网络协同工作，共同提供数据库服务。与传统的集中式数据库相比，分布式数据库在架构和运行方式上有显著差异。集中式数据库就像是一个大型的中央仓库，所有的数据都

分布式数据库是一种将数据存储在多个物理节点上，通过分布式管理系统实现数据的统一访问和管理，具备高可扩展性、高可用性、强容错性和良好的并发控制能力的数据库系统。分布式数据库具有以下几个显著特点：数据，其他节点可以接管其工作，继续提供服务，从而实现高可用性。故障转移：分布式数据库管理系统能够自动检测节点故障，并将故障节点上的任务和数据迁移到其他正常节点上，确保系统的连续运行。容错性节点容错：单个节点的故障不会导致整个系统的崩溃，其他节点可以继续正常工作，系统整体的容错能力较强。网络容错：即使部分网络连接出现问题，分布式数据库仍然可以利用其他可用的网络路径来完成数据传输和通信，保证系统的正常运行操作一个集中式数据库一样来访问和管理数据。可扩展性水平扩展：分布式数据库可以通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能，这种水平扩展方式可以有效应对数据量和访问量的增长，而不需要对现有节点进行大规模的。并发控制分布式事务管理：在分布式数据库中，事务可能涉及多个节点上的数据操作，需要进行复杂的并发控制和事务管理，以保证数据的一致性和完整性。锁机制和版本控制：采用分布式锁机制和版本控制等技术来协调不同节点

某个节点发生故障时，其他节点仍然可以继续提供服务，从而避免了单点故障，提高了系统的可用性.故障恢复：分布式数据库通常具备自动故障检测和恢复机制，能够在节点故障时快速切换到备用节点，减少系统的停机商用硬件来构建分布式数据库系统，而不需要昂贵的高端硬件设备，降低了硬件成本。资源利用率高：通过合理的资源分配和调度，可以充分利用各个节点的计算和存储资源，避免资源浪费，提高了系统的整体效率。易于维护和和维护，提高了系统的可用性和稳定性。支持多种数据模型：多样化数据存储：分布式数据库可以支持多种数据模型，如关系型、键值存储、文档存储、列存储等，满足不同业务场景和数据类型的需求。数据兼容性：可以方便地与其他系统进行数据集成和交换，提高了系统的灵活性和可扩展性。分布式数据库是一种将数据存储在多个物理位置的数据库系统，它具有以下优势：可扩展性：水平扩展：可以通过增加更多的服务器节点来扩展系统的容量和性能，而不需要更换昂贵的硬件设备。这使得分布式数据库能够处理一致性保障：尽管数据分布在多个节点上，但分布式数据库通常采用一致性协议来确保数据在不同节点之间的一致性，即使在节点故障或网络分区的情况下，也能保证数据的完整性和一致性。成本效益：硬件成本低：可以使用普通的

某个节点发生故障时，其他节点仍然可以继续提供服务，从而避免了单点故障，提高了系统的可用性.故障恢复：分布式数据库通常具备自动故障检测和恢复机制，能够在节点故障时快速切换到备用节点，减少系统的停机商用硬件来构建分布式数据库系统，而不需要昂贵的高端硬件设备，降低了硬件成本。资源利用率高：通过合理的资源分配和调度，可以充分利用各个节点的计算和存储资源，避免资源浪费，提高了系统的整体效率。易于维护和和维护，提高了系统的可用性和稳定性。支持多种数据模型：多样化数据存储：分布式数据库可以支持多种数据模型，如关系型、键值存储、文档存储、列存储等，满足不同业务场景和数据类型的需求。数据兼容性：可以方便地与其他系统进行数据集成和交换，提高了系统的灵活性和可扩展性。分布式数据库是一种将数据存储在多个物理位置的数据库系统，它具有以下优势：可扩展性：水平扩展：可以通过增加更多的服务器节点来扩展系统的容量和性能，而不需要更换昂贵的硬件设备。这使得分布式数据库能够处理一致性保障：尽管数据分布在多个节点上，但分布式数据库通常采用一致性协议来确保数据在不同节点之间的一致性，即使在节点故障或网络分区的情况下，也能保证数据的完整性和一致性。成本效益：硬件成本低：可以使用普通的

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•...

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。...

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：

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...

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

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

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。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...