信创数据库国产化名录

信创国产化数据库：自主可控的数字基石在数字化浪潮席卷全球的今天，数据库作为信息系统的核心组件，其重要性不言而喻。信创国产化数据库的崛起，不仅关乎技术自主，更是国家信息安全的重要保障。本文将带您了解国产化数据库的发展现状、技术特点及其在国家信创战略中的关键作用。从跟随到创新：国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以追溯到上世纪八十年代，经历了从无到有、从弱到强的艰辛历程。早期阶段，国内数据库市场国产化数据库在技术架构上呈现出多元化发展的特点。关系型数据库依然占据重要地位，同时在分布式、内存计算、多模数据处理等方面取得了显著突破。一些产品采用了存算分离的架构设计，能够更好地适应云计算环境；另一些则。同时，针对国内特殊的应用环境和业务需求，国产数据库在中文处理、复杂查询优化等方面也形成了自身特色。信创背景下的生态建设信创产业的发展为国产数据库提供了广阔舞台。在国家政策的引导下，从党政机关到关键行业，国产数据库的应用范围不断扩大。这一过程中，兼容适配成为重要课题。国产数据库厂商积极参与信创生态建设，与国产操作系统、中间件、应用软件等进行深度适配优化，共同打造完整的国产技术栈。

信创国产化数据库：自主可控的数字基石在数字化浪潮席卷全球的今天，数据库作为信息系统的核心组件，其重要性不言而喻。信创国产化数据库的崛起，不仅关乎技术自主，更是国家信息安全的重要保障。本文将带您了解国产化数据库的发展现状、技术特点及其在国家信创战略中的关键作用。从跟随到创新：国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以追溯到上世纪八十年代，经历了从无到有、从弱到强的艰辛历程。早期阶段，国内数据库市场国产化数据库在技术架构上呈现出多元化发展的特点。关系型数据库依然占据重要地位，同时在分布式、内存计算、多模数据处理等方面取得了显著突破。一些产品采用了存算分离的架构设计，能够更好地适应云计算环境；另一些则。同时，针对国内特殊的应用环境和业务需求，国产数据库在中文处理、复杂查询优化等方面也形成了自身特色。信创背景下的生态建设信创产业的发展为国产数据库提供了广阔舞台。在国家政策的引导下，从党政机关到关键行业，国产数据库的应用范围不断扩大。这一过程中，兼容适配成为重要课题。国产数据库厂商积极参与信创生态建设，与国产操作系统、中间件、应用软件等进行深度适配优化，共同打造完整的国产技术栈。

信创国产化数据库选型在信息技术应用创新（信创）战略背景下，数据库作为信息系统的核心组件，其国产化选型已成为各行业数字化转型中的关键议题。随着国际形势变化和技术自主可控需求提高，国产数据库正迎来前所未有的发展机遇。国产数据库发展现状近年来，国产数据库技术取得了长足进步，产品形态日益丰富。从技术路线看，主要分为关系型和非关系型两大类。关系型数据库在事务处理方面表现优异，能够满足金融、电信等对ACID特性要求严格的场景；非关系型数据库则在大数据处理、高并发读写等场景中展现出独特优势。在架构设计上，国产数据库既有基于开源代码深度优化的产品，也有完全自主研发的解决方案。部分产品已通过国际标准认证，在功能完整性、性能指标上逐步接近国际领先水平。同时，云原生数据库的兴起为国产数据库提供了弯道超车的机会。选型关键考量因素数据库选型需要综合考虑多方面因素。技术指标方面，应评估产品的SQL兼容性、事务处理能力、高可用机制、容灾备份方案等核心功能。性能表现需通过实际业务场景的压力测试来验证，包括并发处理能力、响应延迟等关键指标。安全性是信创项目的重点考量，需考察产品的数据加密、访问控制、审计日志等安全

信创国产化数据库选型在信息技术应用创新（信创）战略背景下，数据库作为信息系统的核心组件，其国产化选型已成为各行业数字化转型中的关键议题。随着国际形势变化和技术自主可控需求提高，国产数据库正迎来前所未有的发展机遇。国产数据库发展现状近年来，国产数据库技术取得了长足进步，产品形态日益丰富。从技术路线看，主要分为关系型和非关系型两大类。关系型数据库在事务处理方面表现优异，能够满足金融、电信等对ACID特性要求严格的场景；非关系型数据库则在大数据处理、高并发读写等场景中展现出独特优势。在架构设计上，国产数据库既有基于开源代码深度优化的产品，也有完全自主研发的解决方案。部分产品已通过国际标准认证，在功能完整性、性能指标上逐步接近国际领先水平。同时，云原生数据库的兴起为国产数据库提供了弯道超车的机会。选型关键考量因素数据库选型需要综合考虑多方面因素。技术指标方面，应评估产品的SQL兼容性、事务处理能力、高可用机制、容灾备份方案等核心功能。性能表现需通过实际业务场景的压力测试来验证，包括并发处理能力、响应延迟等关键指标。安全性是信创项目的重点考量，需考察产品的数据加密、访问控制、审计日志等安全

信创国产化数据库：自主可控的数字基石在数字化浪潮席卷全球的今天，数据库作为信息系统的核心组件，其重要性不言而喻。信创国产化数据库的崛起，不仅关乎技术自主，更是国家信息安全的重要保障。本文将带您了解国产化数据库的发展现状、技术特点及其在国家信创战略中的关键作用。从跟随到创新：国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以追溯到上世纪八十年代，经历了从无到有、从弱到强的艰辛历程。早期阶段，国内数据库市场国产化数据库在技术架构上呈现出多元化发展的特点。关系型数据库依然占据重要地位，同时在分布式、内存计算、多模数据处理等方面取得了显著突破。一些产品采用了存算分离的架构设计，能够更好地适应云计算环境；另一些则。同时，针对国内特殊的应用环境和业务需求，国产数据库在中文处理、复杂查询优化等方面也形成了自身特色。信创背景下的生态建设信创产业的发展为国产数据库提供了广阔舞台。在国家政策的引导下，从党政机关到关键行业，国产数据库的应用范围不断扩大。这一过程中，兼容适配成为重要课题。国产数据库厂商积极参与信创生态建设，与国产操作系统、中间件、应用软件等进行深度适配优化，共同打造完整的国产技术栈。人才培养是生态建设的

信创国产化数据库：自主可控的数字基石在数字化浪潮席卷全球的今天，数据库作为信息系统的核心组件，其重要性不言而喻。信创国产化数据库的崛起，不仅关乎技术自主，更是国家信息安全的重要保障。本文将带您了解国产化数据库的发展现状、技术特点及其在国家信创战略中的关键作用。从跟随到创新：国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以追溯到上世纪八十年代，经历了从无到有、从弱到强的艰辛历程。早期阶段，国内数据库市场国产化数据库在技术架构上呈现出多元化发展的特点。关系型数据库依然占据重要地位，同时在分布式、内存计算、多模数据处理等方面取得了显著突破。一些产品采用了存算分离的架构设计，能够更好地适应云计算环境；另一些则。同时，针对国内特殊的应用环境和业务需求，国产数据库在中文处理、复杂查询优化等方面也形成了自身特色。信创背景下的生态建设信创产业的发展为国产数据库提供了广阔舞台。在国家政策的引导下，从党政机关到关键行业，国产数据库的应用范围不断扩大。这一过程中，兼容适配成为重要课题。国产数据库厂商积极参与信创生态建设，与国产操作系统、中间件、应用软件等进行深度适配优化，共同打造完整的国产技术栈。

信创国产化数据库：自主可控的数字基石在数字化浪潮席卷全球的今天，数据库作为信息系统的核心组件，其重要性不言而喻。信创国产化数据库的崛起，不仅关乎技术自主，更是国家信息安全的重要保障。本文将带您了解国产化数据库的发展现状、技术特点及其在国家信创战略中的关键作用。从跟随到创新：国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以追溯到上世纪八十年代，经历了从无到有、从弱到强的艰辛历程。早期阶段，国内数据库市场国产化数据库在技术架构上呈现出多元化发展的特点。关系型数据库依然占据重要地位，同时在分布式、内存计算、多模数据处理等方面取得了显著突破。一些产品采用了存算分离的架构设计，能够更好地适应云计算环境；另一些则。同时，针对国内特殊的应用环境和业务需求，国产数据库在中文处理、复杂查询优化等方面也形成了自身特色。信创背景下的生态建设信创产业的发展为国产数据库提供了广阔舞台。在国家政策的引导下，从党政机关到关键行业，国产数据库的应用范围不断扩大。这一过程中，兼容适配成为重要课题。国产数据库厂商积极参与信创生态建设，与国产操作系统、中间件、应用软件等进行深度适配优化，共同打造完整的国产技术栈。

信创国产化数据库：自主可控的数字基石在数字化浪潮席卷全球的今天，数据库作为信息系统的核心组件，其重要性不言而喻。信创国产化数据库的崛起，不仅关乎技术自主，更是国家信息安全的重要保障。本文将带您了解国产化数据库的发展现状、技术特点及其在国家信创战略中的关键作用。从跟随到创新：国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以追溯到上世纪八十年代，经历了从无到有、从弱到强的艰辛历程。早期阶段，国内数据库市场国产化数据库在技术架构上呈现出多元化发展的特点。关系型数据库依然占据重要地位，同时在分布式、内存计算、多模数据处理等方面取得了显著突破。一些产品采用了存算分离的架构设计，能够更好地适应云计算环境；另一些则。同时，针对国内特殊的应用环境和业务需求，国产数据库在中文处理、复杂查询优化等方面也形成了自身特色。信创背景下的生态建设信创产业的发展为国产数据库提供了广阔舞台。在国家政策的引导下，从党政机关到关键行业，国产数据库的应用范围不断扩大。这一过程中，兼容适配成为重要课题。国产数据库厂商积极参与信创生态建设，与国产操作系统、中间件、应用软件等进行深度适配优化，共同打造完整的国产技术栈。

信创国产化数据库名单近年来，随着信息技术的快速发展和国家信息安全战略的深入推进，信创产业（信息技术应用创新产业）已成为推动我国数字经济发展的重要引擎。数据库作为信息系统的核心组件，其国产化进程备受关注。本文将介绍当前信创国产化数据库的发展现状及相关名单情况。信创产业背景信创产业是在国际形势变化和国内技术需求双重驱动下形成的战略性新兴产业。它涵盖了从芯片、操作系统到中间件、数据库等基础软硬件的全产业链。数据库作为存储和管理数据的核心系统，在金融、电信、政务等关键领域具有不可替代的作用。长期以来，我国数据库市场被国外产品主导，存在安全隐患和技术依赖风险。推动数据库国产化，对于保障国家信息安全创新，有的则完全自主研发核心技术。与此同时，云计算、人工智能等新技术的融合也为国产数据库带来了差异化竞争优势。信创数据库名单概况信创数据库名单是由相关产业联盟和主管部门共同推动的认证体系。该名单旨在筛选出符合信创要求、具备自主创新能力的数据库产品，为行业用户提供选型参考。入选名单的产品需要满足多项严格标准，包括自主可控程度、安全性能、兼容适配能力等。名单中的数据库产品覆盖了多种技术架构和应用

信创国产化数据库名单近年来，随着信息技术的快速发展和国家信息安全战略的深入推进，信创产业（信息技术应用创新产业）已成为推动我国数字经济发展的重要引擎。数据库作为信息系统的核心组件，其国产化进程备受关注。本文将介绍当前信创国产化数据库的发展现状及相关名单情况。信创产业背景信创产业是在国际形势变化和国内技术需求双重驱动下形成的战略性新兴产业。它涵盖了从芯片、操作系统到中间件、数据库等基础软硬件的全产业链。数据库作为存储和管理数据的核心系统，在金融、电信、政务等关键领域具有不可替代的作用。长期以来，我国数据库市场被国外产品主导，存在安全隐患和技术依赖风险。推动数据库国产化，对于保障国家信息安全创新，有的则完全自主研发核心技术。与此同时，云计算、人工智能等新技术的融合也为国产数据库带来了差异化竞争优势。信创数据库名单概况信创数据库名单是由相关产业联盟和主管部门共同推动的认证体系。该名单旨在筛选出符合信创要求、具备自主创新能力的数据库产品，为行业用户提供选型参考。入选名单的产品需要满足多项严格标准，包括自主可控程度、安全性能、兼容适配能力等。名单中的数据库产品覆盖了多种技术架构和应用

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...

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•...

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...

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。

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

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

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。...