替换oracle数据库的产品

信创要求，不但可以替换国外的商业和开源大数据平台、数据库等基础软件产品，而且拥有大量成功的应用案例，为用户创造新的价值。星环KunDB替换Oracle与MySQL星环分布式交易型数据库KunDB可以在为了实现数量处理的智能化、多模态、平民化，星环科技推出众多创新产品，星环分布式交易型数据库KunDB、分析型数据库ArgoDB、分布式图数据库StellarDB、时序数据库TimeLyre等完全满足维风险等的挑战。新KunDB3.2版本融入星环科技多年的数据库研发经验，以满足金融业务极致稳定的要求为核心，在高可用、Oracle兼容、一体化、智能运维、多场景应用支持等方面能力进行了大幅提升，可支撑客户的数据库国产化替代，KunDB3.2提供了高度的Oracle兼容能力，包括完备的PL/SQL支持、SQL方言支持、应用框架支持、驱动支持等。同时，为了解决客户迁移过程中的痛点，KunDB在3.2版本水平，实现故障时RPO=0。星环ArgoDB替换Oracle/DB2/Teradata星环分布式数据库ArgoDB可以在批处理和OLAP、Adhoc分析等场景，替代Oracle/DB2/TD

和迁移，又为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库KunDB，在替代国外数据库方面，以高度兼容MySQL和Oracle，提供完整的关系型数据库的能力和高性能，以及国产化生态，在节省大量人力成本的同时，实现快速、安全地替换Oracle的目标。破解Oracle方言兼容性难题Oracle数据库发展较早，一方面，企业基于Oracle开发测试中个别的核心数据库源系统数据类型、语法兼容问题仅经过少量调整便能达成应用适配，节省大量人力成本，保障了数据库无损切割，实现了快速、安全地替换Oracle的目标。数据库作为提供数据存储与处理能力的数据库的国产化替代是IT系统国产化“顽固”的堡垒！对数据库领域应用广、市场份额大的Oracle数据库的替代更是一个攻坚战。所幸的是，不管是在传统的关系型数据库领域，还是新型的非关系型数据库领域，面对用户不断增加的新需求，国产数据库表现出更多的自信，开始慢慢替代不可一世的Oracle数据库。国产数据库的依靠自身的技术实力，化解了Oracle数据库替代中的一道道难关，既以低成本实现数据库国产化的替代

企业Oracle国产化替代面临如何平滑迁移Oracle、迁移后如何回切Oracle、迁移后性能如何不下降、如何简化数据库运维、如何保障数据安全的挑战。基于此，Oracle替换需要的国产数据库不仅要能高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。KunDB对Oracle语法各个方面高度兼容，成为业内领先的具备支撑Oracle业务迁移能力的国产数据库。KunDB高度兼容Oracle语法与自主原创的PL/SQL编译器，KunDB支持复杂PL/SQL程序，执行性能比解释执行提升一个数量级，解决了Oracle业务迁移到国产化数据库的核心痛点，为其他兼容性完善提供了基础。近日，KunDB3.2，可用于各行业国产化替代升级和分布式架构转型，帮助企业筑牢数字化发展根基。此外KunDB还以优异的成绩通过了工信部、央行、信通院等多项数据库权威测试认证，为用户提供高并发、高性能、高可靠的国产数据库产品。同时KunDB适配支持国产服务器、芯片、操作系统等软硬件生态，助力企业打造自主可控数据平台。够满足对象迁移、数据迁移、业务迁移、灾备回切，还需要具备更好的扩展性、更安全可靠、更易用的运维、兼容国产化生态等能力。KunDB是星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库，可低成本实现数据库国产化的

企业Oracle国产化替代面临如何平滑迁移Oracle、迁移后如何回切Oracle、迁移后性能如何不下降、如何简化数据库运维、如何保障数据安全的挑战。基于此，Oracle替换需要的国产数据库不仅要能高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。KunDB对Oracle语法各个方面高度兼容，成为业内领先的具备支撑Oracle业务迁移能力的国产数据库。KunDB高度兼容Oracle语法与自主原创的PL/SQL编译器，KunDB支持复杂PL/SQL程序，执行性能比解释执行提升一个数量级，解决了Oracle业务迁移到国产化数据库的核心痛点，为其他兼容性完善提供了基础。近日，KunDB3.2，可用于各行业国产化替代升级和分布式架构转型，帮助企业筑牢数字化发展根基。此外KunDB还以优异的成绩通过了工信部、央行、信通院等多项数据库权威测试认证，为用户提供高并发、高性能、高可靠的国产数据库产品。同时KunDB适配支持国产服务器、芯片、操作系统等软硬件生态，助力企业打造自主可控数据平台。够满足对象迁移、数据迁移、业务迁移、灾备回切，还需要具备更好的扩展性、更安全可靠、更易用的运维、兼容国产化生态等能力。KunDB是星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库，可低成本实现数据库国产化的

企业Oracle国产化替代面临如何平滑迁移Oracle、迁移后如何回切Oracle、迁移后性能如何不下降、如何简化数据库运维、如何保障数据安全的挑战。基于此，Oracle替换需要的国产数据库不仅要能高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。KunDB对Oracle语法各个方面高度兼容，成为业内领先的具备支撑Oracle业务迁移能力的国产数据库。KunDB高度兼容Oracle语法与自主原创的PL/SQL编译器，KunDB支持复杂PL/SQL程序，执行性能比解释执行提升一个数量级，解决了Oracle业务迁移到国产化数据库的核心痛点，为其他兼容性完善提供了基础。近日，KunDB3.2，可用于各行业国产化替代升级和分布式架构转型，帮助企业筑牢数字化发展根基。此外KunDB还以优异的成绩通过了工信部、央行、信通院等多项数据库权威测试认证，为用户提供高并发、高性能、高可靠的国产数据库产品。同时KunDB适配支持国产服务器、芯片、操作系统等软硬件生态，助力企业打造自主可控数据平台。够满足对象迁移、数据迁移、业务迁移、灾备回切，还需要具备更好的扩展性、更安全可靠、更易用的运维、兼容国产化生态等能力。KunDB是星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库，可低成本实现数据库国产化的

企业Oracle国产化替代面临如何平滑迁移Oracle、迁移后如何回切Oracle、迁移后性能如何不下降、如何简化数据库运维、如何保障数据安全的挑战。基于此，Oracle替换需要的国产数据库不仅要能高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。KunDB对Oracle语法各个方面高度兼容，成为业内领先的具备支撑Oracle业务迁移能力的国产数据库。KunDB高度兼容Oracle语法与自主原创的PL/SQL编译器，KunDB支持复杂PL/SQL程序，执行性能比解释执行提升一个数量级，解决了Oracle业务迁移到国产化数据库的核心痛点，为其他兼容性完善提供了基础。近日，KunDB3.2，可用于各行业国产化替代升级和分布式架构转型，帮助企业筑牢数字化发展根基。此外KunDB还以优异的成绩通过了工信部、央行、信通院等多项数据库权威测试认证，为用户提供高并发、高性能、高可靠的国产数据库产品。同时KunDB适配支持国产服务器、芯片、操作系统等软硬件生态，助力企业打造自主可控数据平台。够满足对象迁移、数据迁移、业务迁移、灾备回切，还需要具备更好的扩展性、更安全可靠、更易用的运维、兼容国产化生态等能力。KunDB是星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库，可低成本实现数据库国产化的

和迁移，又为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库KunDB，在替代国外数据库方面，以高度兼容MySQL和Oracle，提供完整的关系型数据库的能力和高性能，以及国产化生态，在节省大量人力成本的同时，实现快速、安全地替换Oracle的目标。破解Oracle方言兼容性难题Oracle数据库发展较早，一方面，企业基于Oracle开发测试中个别的核心数据库源系统数据类型、语法兼容问题仅经过少量调整便能达成应用适配，节省大量人力成本，保障了数据库无损切割，实现了快速、安全地替换Oracle的目标。数据库作为提供数据存储与处理能力的数据库的国产化替代是IT系统国产化“顽固”的堡垒！对数据库领域应用广、市场份额大的Oracle数据库的替代更是一个攻坚战。所幸的是，不管是在传统的关系型数据库领域，还是新型的非关系型数据库领域，面对用户不断增加的新需求，国产数据库表现出更多的自信，开始慢慢替代不可一世的Oracle数据库。国产数据库的依靠自身的技术实力，化解了Oracle数据库替代中的一道道难关，既以低成本实现数据库国产化的替代

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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。...

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•...

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

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

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"}...

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...

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。

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