数据共享 数据交易

不同的本质特点。数据交易涉及到许多复杂的问题，包括数据所有权、管理权、使用权、收益权、隐私权和安全保护等。数据共享：又被称为数据共享服务，是指在不改变数据所有权和管理权的前提下，提供数据访问和使用等服务多数是使用权的交易和服务定价，而所有权的交易较为罕见。在共享经济中，使用权通常比所有权更为重要，即“不为我所有，但为我所用”。数据共享服务通过数据脱敏、API访问、沙箱运行、安全多方计算、联邦学习等方式推动数据的共享和使用，实现数据使用权的交易，解决数据开放共享和合理使用的难题，从而形成良好的数据共享生态环境。、运输、保险、银行和海关等行业之间进行信息交换与处理，以达到完成全部以贸易为中心的业务过程的目的。使用EDI可以有效地减少纸面单证，因此也被称为“无纸交易”。数据开放：以特定的方式免费提供给数据需求方和数据用途（法律规定除外）。数据交易：数据交易的设计参考了实物商品的交易机制，将数据作为商品进行买卖，主要是以所有权交易为主。数据作为一种无形商品，其本身和权益可以被复制、传播和分离，与实物商品有着

不同的本质特点。数据交易涉及到许多复杂的问题，包括数据所有权、管理权、使用权、收益权、隐私权和安全保护等。数据共享：又被称为数据共享服务，是指在不改变数据所有权和管理权的前提下，提供数据访问和使用等服务多数是使用权的交易和服务定价，而所有权的交易较为罕见。在共享经济中，使用权通常比所有权更为重要，即“不为我所有，但为我所用”。数据共享服务通过数据脱敏、API访问、沙箱运行、安全多方计算、联邦学习等方式推动数据的共享和使用，实现数据使用权的交易，解决数据开放共享和合理使用的难题，从而形成良好的数据共享生态环境。、运输、保险、银行和海关等行业之间进行信息交换与处理，以达到完成全部以贸易为中心的业务过程的目的。使用EDI可以有效地减少纸面单证，因此也被称为“无纸交易”。数据开放：以特定的方式免费提供给数据需求方和数据用途（法律规定除外）。数据交易：数据交易的设计参考了实物商品的交易机制，将数据作为商品进行买卖，主要是以所有权交易为主。数据作为一种无形商品，其本身和权益可以被复制、传播和分离，与实物商品有着

过程中的交易关系或买卖关系，也包括这些数据交易的场所或领域。数据要素交易的类型：数据要素交易可以分为开放、共享、交易三种流通形式。其中，数据交易是指提供方有偿提供数据，需求方支付获取费用，主要以货币作为数据要素交易是指在数据要素市场中，数据作为商品进行交易和购买的过程。以下是关于数据要素交易的几个关键点：数据要素市场的定义：数据要素市场包括数据交易行为以及数据交易场所两重含义。它涵盖了数据价值化交换媒介的数据单向流通形式。数据要素交易的流程：数据要素交易流程包括数据资源、数据要素、数据资产和数据产品的层级分解。数据产品是经过采集、加工和分析后，可直接用于交易的数据或数据服务，也是数据交易流程中的主要流通对象。技术应用：区块链、隐私计算、多方安全计算等技术可以应用于数据要素流通交易业务中，以解决数据交易中的数据溯源、隐私保护、数据流通追溯等关键问题。法律框架：数据要素市场体制机制仍不完善，但已有政策指出要培育数据要素市场，并提出“数据要素市场”要求“不断健全数据要素市场体系和制度规则”。数据要素交易的挑战：数据要素市场运行机制中存在问题，如数据基础设施及技术支撑不足，需要依赖云服务

不同的本质特点。数据交易涉及到许多复杂的问题，包括数据所有权、管理权、使用权、收益权、隐私权和安全保护等。数据共享：又被称为数据共享服务，是指在不改变数据所有权和管理权的前提下，提供数据访问和使用等服务多数是使用权的交易和服务定价，而所有权的交易较为罕见。在共享经济中，使用权通常比所有权更为重要，即“不为我所有，但为我所用”。数据共享服务通过数据脱敏、API访问、沙箱运行、安全多方计算、联邦学习等方式推动数据的共享和使用，实现数据使用权的交易，解决数据开放共享和合理使用的难题，从而形成良好的数据共享生态环境。、运输、保险、银行和海关等行业之间进行信息交换与处理，以达到完成全部以贸易为中心的业务过程的目的。使用EDI可以有效地减少纸面单证，因此也被称为“无纸交易”。数据开放：以特定的方式免费提供给数据需求方和数据用途（法律规定除外）。数据交易：数据交易的设计参考了实物商品的交易机制，将数据作为商品进行买卖，主要是以所有权交易为主。数据作为一种无形商品，其本身和权益可以被复制、传播和分离，与实物商品有着

不同的本质特点。数据交易涉及到许多复杂的问题，包括数据所有权、管理权、使用权、收益权、隐私权和安全保护等。数据共享：又被称为数据共享服务，是指在不改变数据所有权和管理权的前提下，提供数据访问和使用等服务多数是使用权的交易和服务定价，而所有权的交易较为罕见。在共享经济中，使用权通常比所有权更为重要，即“不为我所有，但为我所用”。数据共享服务通过数据脱敏、API访问、沙箱运行、安全多方计算、联邦学习等方式推动数据的共享和使用，实现数据使用权的交易，解决数据开放共享和合理使用的难题，从而形成良好的数据共享生态环境。、运输、保险、银行和海关等行业之间进行信息交换与处理，以达到完成全部以贸易为中心的业务过程的目的。使用EDI可以有效地减少纸面单证，因此也被称为“无纸交易”。数据开放：以特定的方式免费提供给数据需求方和数据用途（法律规定除外）。数据交易：数据交易的设计参考了实物商品的交易机制，将数据作为商品进行买卖，主要是以所有权交易为主。数据作为一种无形商品，其本身和权益可以被复制、传播和分离，与实物商品有着

不同的本质特点。数据交易涉及到许多复杂的问题，包括数据所有权、管理权、使用权、收益权、隐私权和安全保护等。数据共享：又被称为数据共享服务，是指在不改变数据所有权和管理权的前提下，提供数据访问和使用等服务多数是使用权的交易和服务定价，而所有权的交易较为罕见。在共享经济中，使用权通常比所有权更为重要，即“不为我所有，但为我所用”。数据共享服务通过数据脱敏、API访问、沙箱运行、安全多方计算、联邦学习等方式推动数据的共享和使用，实现数据使用权的交易，解决数据开放共享和合理使用的难题，从而形成良好的数据共享生态环境。、运输、保险、银行和海关等行业之间进行信息交换与处理，以达到完成全部以贸易为中心的业务过程的目的。使用EDI可以有效地减少纸面单证，因此也被称为“无纸交易”。数据开放：以特定的方式免费提供给数据需求方和数据用途（法律规定除外）。数据交易：数据交易的设计参考了实物商品的交易机制，将数据作为商品进行买卖，主要是以所有权交易为主。数据作为一种无形商品，其本身和权益可以被复制、传播和分离，与实物商品有着

过程中的交易关系或买卖关系，也包括这些数据交易的场所或领域。数据要素交易的类型：数据要素交易可以分为开放、共享、交易三种流通形式。其中，数据交易是指提供方有偿提供数据，需求方支付获取费用，主要以货币作为数据要素交易是指在数据要素市场中，数据作为商品进行交易和购买的过程。以下是关于数据要素交易的几个关键点：数据要素市场的定义：数据要素市场包括数据交易行为以及数据交易场所两重含义。它涵盖了数据价值化交换媒介的数据单向流通形式。数据要素交易的流程：数据要素交易流程包括数据资源、数据要素、数据资产和数据产品的层级分解。数据产品是经过采集、加工和分析后，可直接用于交易的数据或数据服务，也是数据交易流程中的主要流通对象。技术应用：区块链、隐私计算、多方安全计算等技术可以应用于数据要素流通交易业务中，以解决数据交易中的数据溯源、隐私保护、数据流通追溯等关键问题。法律框架：数据要素市场体制机制仍不完善，但已有政策指出要培育数据要素市场，并提出“数据要素市场”要求“不断健全数据要素市场体系和制度规则”。数据要素交易的挑战：数据要素市场运行机制中存在问题，如数据基础设施及技术支撑不足，需要依赖云服务

数据要素交易是指买卖双方在数据交易平台上进行的数据买卖活动，包括数据产品的交易和数据服务的交易。在数据要素交易中，数据卖方将收集和整理的数据通过数据交易平台出售给数据买方，买方则利用这些数据进行特定目的的分析和处理。同时，数据交易平台也需要遵守相关的法律法规和交易规则，确保交易的合法性和公平性。目前，数据交易平台正在快速发展，但仍存在一些问题，如数据安全和隐私保护、数据交易规则和标准缺乏等。未来的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。生态协作快速落地：星环是上海数据交易所首批“数商”，目前已有，需要进一步完善相关法律法规和技术手段，促进数据要素市场的健康发展。为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期数百家合作伙伴、数千个落地案例。支持实体部署、云上部署等多种方式，能够快速部署应用。权威认证保障数据隐私安全：星环参与多项行业标准及白皮书的编写，进行发布并署名。产品拥有多项信通院认证证书，2021年更

数据要素交易是指买卖双方在数据交易平台上进行的数据买卖活动，包括数据产品的交易和数据服务的交易。在数据要素交易中，数据卖方将收集和整理的数据通过数据交易平台出售给数据买方，买方则利用这些数据进行特定目的的分析和处理。同时，数据交易平台也需要遵守相关的法律法规和交易规则，确保交易的合法性和公平性。目前，数据交易平台正在快速发展，但仍存在一些问题，如数据安全和隐私保护、数据交易规则和标准缺乏等。未来的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。生态协作快速落地：星环是上海数据交易所首批“数商”，目前已有，需要进一步完善相关法律法规和技术手段，促进数据要素市场的健康发展。为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期数百家合作伙伴、数千个落地案例。支持实体部署、云上部署等多种方式，能够快速部署应用。权威认证保障数据隐私安全：星环参与多项行业标准及白皮书的编写，进行发布并署名。产品拥有多项信通院认证证书，2021年更

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"}...

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":...

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。

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...

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