数据库的分布式事务

分布式数据库事务是指在分布式系统中，多个服务或节点之间协同完成的事务操作。由于这些操作涉及多个独立的系统或数据库，分布式事务需要解决数据一致性和协调复杂性等问题。以下是分布式事务的一些关键概念和解步骤失败，则执行补偿操作。本地消息表：在数据库中新增一个消息表，用于存放消息，通过异步发送消息来实现分布式事务。Seata框架：提供多种事务模式（如AT、TCC、SAGA和XA），帮助解决分布式事务的一致性问题。完整性约束。隔离性（Isolation）：事务的执行不会被其他事务干扰，尽管在分布式系统中实现完全的隔离性较为困难。持久性（Durability）：一旦事务提交，其结果将永久保存，即使系统发生故障可靠性。TCC（Try-Confirm-Cancel）：通过预留资源、尝试执行、确认执行和回滚执行四个阶段来实现分布式事务的一致性。SAGA模式：将长事务拆分为多个本地短事务，由事务协调器协调，如果某个决方案：核心概念ACID特性：原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。一致性（Consistency）：事务完成后，系统中的数据应保持一致，满足所有的业务规则和数据

分布式数据库事务是指在分布式系统中，多个服务或节点之间协同完成的事务操作。由于这些操作涉及多个独立的系统或数据库，分布式事务需要解决数据一致性和协调复杂性等问题。以下是分布式事务的一些关键概念和解步骤失败，则执行补偿操作。本地消息表：在数据库中新增一个消息表，用于存放消息，通过异步发送消息来实现分布式事务。Seata框架：提供多种事务模式（如AT、TCC、SAGA和XA），帮助解决分布式事务的一致性问题。完整性约束。隔离性（Isolation）：事务的执行不会被其他事务干扰，尽管在分布式系统中实现完全的隔离性较为困难。持久性（Durability）：一旦事务提交，其结果将永久保存，即使系统发生故障可靠性。TCC（Try-Confirm-Cancel）：通过预留资源、尝试执行、确认执行和回滚执行四个阶段来实现分布式事务的一致性。SAGA模式：将长事务拆分为多个本地短事务，由事务协调器协调，如果某个决方案：核心概念ACID特性：原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。一致性（Consistency）：事务完成后，系统中的数据应保持一致，满足所有的业务规则和数据

分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。分布式事务处理一直都是分布式数据库中的难题。星环科技的Inceptor实现了对ORC表的分布式事务处理。模式选择默认情况下Inceptor关闭TransactionMode，要对ORC表进行事务处理，需要通过下面的开关打开ORC表对应的TransactionMode相分离的，所以它不能检测到被修改过的行的当前状态。但是主事务能够检测到已经执行过的自治事务的结果。要创建一个自治事务，您必须在匿名块的高层或者存储过程、函数、数据包或触发的定义部分中，使用PL/SQL：SETtransaction.type=inceptor;1.1.事务的提交和回滚事务处理指令为BEGINTRANSACTION（开始事务），COMMIT（提交事务）和ROLLBACK（回滚/撤回事务）。对ORC表的事务事务处理指令。Inceptor会自动执行。Inceptor支持在事务中执行一个或多个子事务。Inceptor提供两种执行子事务的方式：嵌套事务(NestedTransaction)和自治事务

分布式数据库引擎是分布式数据库系统的核心组件，负责管理和协调数据的存储、查询和事务处理等操作。以下是分布式数据库引擎的一些关键功能和性能优化策略：功能数据存储与管理分布式存储：将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据的存储和管理。数据复制与冗余：通过在多个节点上复制数据，确保数据的高可用性和容错能力。事务管理分布式事务：支持跨多个节点的事务管理，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。事务一致性协议：使用如一致性协议来保证事务的一致性。查询优化查询路由：根据数据分布情况，将查询请求路由到相应的节点，提高查询效率。执行计划生成：生成最优的分布式执行计划，以减少数据使用合适的索引类型和策略，提高查询效率，减少数据扫描范围。负载均衡将读写请求均匀分配到多个节点上，避免单个节点过载。缓存机制使用缓存技术减少对数据库的直接访问次数，提高查询速度。数据倾斜处理通过调整数据分布和分布键，解决数据倾斜问题，确保负载均衡。并行处理利用多个节点的并行计算能力，加速复杂查询和数据处理任务。应用场景电商平台：处理海量订单和用户数据，通过分片和复制提升性能和可靠性。金融行业：在支付、风控等场景中，提供一致性保障与故障恢复能力。物联网：管理大量设备产生的数据，提供高可用性和可扩展性。

分布式数据库引擎是分布式数据库系统的核心组件，负责管理和协调数据的存储、查询和事务处理等操作。以下是分布式数据库引擎的一些关键功能和性能优化策略：功能数据存储与管理分布式存储：将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据的存储和管理。数据复制与冗余：通过在多个节点上复制数据，确保数据的高可用性和容错能力。事务管理分布式事务：支持跨多个节点的事务管理，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。事务一致性协议：使用如一致性协议来保证事务的一致性。查询优化查询路由：根据数据分布情况，将查询请求路由到相应的节点，提高查询效率。执行计划生成：生成最优的分布式执行计划，以减少数据使用合适的索引类型和策略，提高查询效率，减少数据扫描范围。负载均衡将读写请求均匀分配到多个节点上，避免单个节点过载。缓存机制使用缓存技术减少对数据库的直接访问次数，提高查询速度。数据倾斜处理通过调整数据分布和分布键，解决数据倾斜问题，确保负载均衡。并行处理利用多个节点的并行计算能力，加速复杂查询和数据处理任务。应用场景电商平台：处理海量订单和用户数据，通过分片和复制提升性能和可靠性。金融行业：在支付、风控等场景中，提供一致性保障与故障恢复能力。物联网：管理大量设备产生的数据，提供高可用性和可扩展性。

分布式数据库引擎是分布式数据库系统的核心组件，负责管理和协调数据的存储、查询和事务处理等操作。以下是分布式数据库引擎的一些关键功能和性能优化策略：功能数据存储与管理分布式存储：将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据的存储和管理。数据复制与冗余：通过在多个节点上复制数据，确保数据的高可用性和容错能力。事务管理分布式事务：支持跨多个节点的事务管理，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。事务一致性协议：使用如一致性协议来保证事务的一致性。查询优化查询路由：根据数据分布情况，将查询请求路由到相应的节点，提高查询效率。执行计划生成：生成最优的分布式执行计划，以减少数据使用合适的索引类型和策略，提高查询效率，减少数据扫描范围。负载均衡将读写请求均匀分配到多个节点上，避免单个节点过载。缓存机制使用缓存技术减少对数据库的直接访问次数，提高查询速度。数据倾斜处理通过调整数据分布和分布键，解决数据倾斜问题，确保负载均衡。并行处理利用多个节点的并行计算能力，加速复杂查询和数据处理任务。应用场景电商平台：处理海量订单和用户数据，通过分片和复制提升性能和可靠性。金融行业：在支付、风控等场景中，提供一致性保障与故障恢复能力。物联网：管理大量设备产生的数据，提供高可用性和可扩展性。

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分布式数据库事务一致性是指在分布式系统中，事务在多个节点上进行操作时，确保所有节点的数据最终达到一致的状态。这通常通过以下几种机制来实现：事务一致性的概念在分布式数据库中，事务一致性是指当多个事务并发执行或者在分布式环境下跨多个节点执行时，数据库仍然要保持数据的完整性和准确性。事务是一个逻辑工作单元，它包含一系列的操作，这些操作要么全部成功执行，要么全部不执行。对于分布式数据库而言，由于数据存储）：也称为严格一致性。在强一致性的分布式数据库中，任何读取操作总是返回最新写入的值。这意味着无论数据存储在哪个节点，无论数据是如何分布的，当一个事务成功提交后，所有后续的读取操作都会立即看到这个更新。弱之前的状态。分布式事务协议（如TCC-Try-Confirm-Cancel）Try阶段：尝试执行事务，这个阶段主要是对业务资源进行预留。Confirm阶段：如果Try阶段所有操作都成功，就进在多个节点上，情况更加复杂。实现事务一致性的技术两阶段提交（2PC-Two-PhaseCommit）准备阶段（PreparePhase）：事务协调者向所有参与事务的节点发送准备请求。参与者接收到请求后

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...

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

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。

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...

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...

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：