数据全生命 周期

数据全生命周期管理是一个企业管理数据的完整流程，涵盖了数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等环节。在数据全生命周期管理中，数据创造开始，经过不同阶段的操作，终被销毁或者保留。数据全生命周期和隐私性。数据全生命周期管理是企业管理数据的重要流程，是企业提高数据价值和决策效率的基础。数据全生命周期管理需要从数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等方面进行规范和控制，保证数据的完整性、安全性和可靠性，从而为企业提供有力的数据支撑和决策依据。星环科技（股票代码：688031）致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与管理有助于企业保障数据的完整性和安全性，提高数据的价值和应用效率。数据集成：数据集成是将不同源的数据融合成一个全面的视图。数据集成的过程需要确保数据准确、规范和完整，保证整合后的数据具有一致性和可信度，以便后续的数据处理分析。数据存储：数据存储是将数据保存在计算机等媒介中的过程。在数据存储过程中，需要对数据的存储方式、存储时间、存储规格等进行规范，以保证数据的安全性，完整性和可靠性。数据治理：数据

数据全生命周期管理是一个企业管理数据的完整流程，涵盖了数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等环节。在数据全生命周期管理中，数据创造开始，经过不同阶段的操作，终被销毁或者保留。数据全生命周期和隐私性。数据全生命周期管理是企业管理数据的重要流程，是企业提高数据价值和决策效率的基础。数据全生命周期管理需要从数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等方面进行规范和控制，保证数据的完整性、安全性和可靠性，从而为企业提供有力的数据支撑和决策依据。星环科技（股票代码：688031）致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与管理有助于企业保障数据的完整性和安全性，提高数据的价值和应用效率。数据集成：数据集成是将不同源的数据融合成一个全面的视图。数据集成的过程需要确保数据准确、规范和完整，保证整合后的数据具有一致性和可信度，以便后续的数据处理分析。数据存储：数据存储是将数据保存在计算机等媒介中的过程。在数据存储过程中，需要对数据的存储方式、存储时间、存储规格等进行规范，以保证数据的安全性，完整性和可靠性。数据治理：数据

数据全生命周期是指一个数据从被创建到被废弃的整个过程，这个过程常常分为集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等阶段。这些阶段有序地组成了数据的完整生命周期，与此同时，数据在这些阶段中的变化和演变也技术来挖掘数据中的潜在关系和模式。数据流通：数据流通是指在生命周期的各个阶段中，数据被流通和分享的过程。在数据流通中，需要考虑数据的安全和隐私性，以确保数据不被滥用或误用。数据全生命周期是数据管理和分析的基础，无论是数据存储、分析还是应用，都需要遵循生命周期的各个阶段来确保数据的有效性和价值。影响着数据的质量、分析价值以及商业价值。数据集成：数据集成是将来自不同源头的数据的过程。在这个过程中，数据需要被抽取、转换和装载到目标系统中，以实现数据的统一性。同时，这个过程中也需要考虑传输和转换中的数据安全和完整性。数据存储：数据存储是指从数据集成后，将数据存储在相应的系统和平台中，包括关系型数据库、数据仓库、数据湖和云存储等。在数据存储阶段中，需要确定数据存储的存储策略和存储介质等。数据治理：数据治理是指对数据进行管理、规范和控制的过程，以确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性。数据治理需要考虑安全策略、访问控制、数据合规性和数据质量等。数据建模：数据建模是指根据业务需求和分析目的

数据全生命周期是指一个数据从被创建到被废弃的整个过程，这个过程常常分为集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等阶段。这些阶段有序地组成了数据的完整生命周期，与此同时，数据在这些阶段中的变化和演变也技术来挖掘数据中的潜在关系和模式。数据流通：数据流通是指在生命周期的各个阶段中，数据被流通和分享的过程。在数据流通中，需要考虑数据的安全和隐私性，以确保数据不被滥用或误用。数据全生命周期是数据管理和分析的基础，无论是数据存储、分析还是应用，都需要遵循生命周期的各个阶段来确保数据的有效性和价值。影响着数据的质量、分析价值以及商业价值。数据集成：数据集成是将来自不同源头的数据的过程。在这个过程中，数据需要被抽取、转换和装载到目标系统中，以实现数据的统一性。同时，这个过程中也需要考虑传输和转换中的数据安全和完整性。数据存储：数据存储是指从数据集成后，将数据存储在相应的系统和平台中，包括关系型数据库、数据仓库、数据湖和云存储等。在数据存储阶段中，需要确定数据存储的存储策略和存储介质等。数据治理：数据治理是指对数据进行管理、规范和控制的过程，以确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性。数据治理需要考虑安全策略、访问控制、数据合规性和数据质量等。数据建模：数据建模是指根据业务需求和分析目的

数据全生命周期管理是一个企业管理数据的完整流程，涵盖了数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等环节。在数据全生命周期管理中，数据创造开始，经过不同阶段的操作，终被销毁或者保留。数据全生命周期和隐私性。数据全生命周期管理是企业管理数据的重要流程，是企业提高数据价值和决策效率的基础。数据全生命周期管理需要从数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等方面进行规范和控制，保证数据的完整性、安全性和可靠性，从而为企业提供有力的数据支撑和决策依据。星环科技（股票代码：688031）致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与管理有助于企业保障数据的完整性和安全性，提高数据的价值和应用效率。数据集成：数据集成是将不同源的数据融合成一个全面的视图。数据集成的过程需要确保数据准确、规范和完整，保证整合后的数据具有一致性和可信度，以便后续的数据处理分析。数据存储：数据存储是将数据保存在计算机等媒介中的过程。在数据存储过程中，需要对数据的存储方式、存储时间、存储规格等进行规范，以保证数据的安全性，完整性和可靠性。数据治理：数据

数据全生命周期管理是一个企业管理数据的完整流程，涵盖了数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等环节。在数据全生命周期管理中，数据创造开始，经过不同阶段的操作，终被销毁或者保留。数据全生命周期和隐私性。数据全生命周期管理是企业管理数据的重要流程，是企业提高数据价值和决策效率的基础。数据全生命周期管理需要从数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等方面进行规范和控制，保证数据的完整性、安全性和可靠性，从而为企业提供有力的数据支撑和决策依据。星环科技（股票代码：688031）致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与管理有助于企业保障数据的完整性和安全性，提高数据的价值和应用效率。数据集成：数据集成是将不同源的数据融合成一个全面的视图。数据集成的过程需要确保数据准确、规范和完整，保证整合后的数据具有一致性和可信度，以便后续的数据处理分析。数据存储：数据存储是将数据保存在计算机等媒介中的过程。在数据存储过程中，需要对数据的存储方式、存储时间、存储规格等进行规范，以保证数据的安全性，完整性和可靠性。数据治理：数据

数据全生命周期是指一个数据从被创建到被废弃的整个过程，这个过程常常分为集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等阶段。这些阶段有序地组成了数据的完整生命周期，与此同时，数据在这些阶段中的变化和演变也技术来挖掘数据中的潜在关系和模式。数据流通：数据流通是指在生命周期的各个阶段中，数据被流通和分享的过程。在数据流通中，需要考虑数据的安全和隐私性，以确保数据不被滥用或误用。数据全生命周期是数据管理和分析的基础，无论是数据存储、分析还是应用，都需要遵循生命周期的各个阶段来确保数据的有效性和价值。影响着数据的质量、分析价值以及商业价值。数据集成：数据集成是将来自不同源头的数据的过程。在这个过程中，数据需要被抽取、转换和装载到目标系统中，以实现数据的统一性。同时，这个过程中也需要考虑传输和转换中的数据安全和完整性。数据存储：数据存储是指从数据集成后，将数据存储在相应的系统和平台中，包括关系型数据库、数据仓库、数据湖和云存储等。在数据存储阶段中，需要确定数据存储的存储策略和存储介质等。数据治理：数据治理是指对数据进行管理、规范和控制的过程，以确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性。数据治理需要考虑安全策略、访问控制、数据合规性和数据质量等。数据建模：数据建模是指根据业务需求和分析目的

数据全生命周期是指一个数据从被创建到被废弃的整个过程，这个过程常常分为集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等阶段。这些阶段有序地组成了数据的完整生命周期，与此同时，数据在这些阶段中的变化和演变也技术来挖掘数据中的潜在关系和模式。数据流通：数据流通是指在生命周期的各个阶段中，数据被流通和分享的过程。在数据流通中，需要考虑数据的安全和隐私性，以确保数据不被滥用或误用。数据全生命周期是数据管理和分析的基础，无论是数据存储、分析还是应用，都需要遵循生命周期的各个阶段来确保数据的有效性和价值。影响着数据的质量、分析价值以及商业价值。数据集成：数据集成是将来自不同源头的数据的过程。在这个过程中，数据需要被抽取、转换和装载到目标系统中，以实现数据的统一性。同时，这个过程中也需要考虑传输和转换中的数据安全和完整性。数据存储：数据存储是指从数据集成后，将数据存储在相应的系统和平台中，包括关系型数据库、数据仓库、数据湖和云存储等。在数据存储阶段中，需要确定数据存储的存储策略和存储介质等。数据治理：数据治理是指对数据进行管理、规范和控制的过程，以确保数据的正确性、完整性、可靠性和安全性。数据治理需要考虑安全策略、访问控制、数据合规性和数据质量等。数据建模：数据建模是指根据业务需求和分析目的

解锁数据全生命周期管理：企业数字化转型的关键密码全生命周期，究竟包含什么？（一）数据采集：开启数据之旅数据采集是数据全生命周期的起点，它就像是企业的“触角”，广泛地收集来自各方的信息。数据的来源丰富或损坏。（六）数据销毁：告别无用数据当数据不再具有价值或超出了保留期限时，就需要进行数据销毁。数据销毁是数据全生命周期管理的最后一环，也是保障数据安全的重要措施。如果无用数据不及时销毁，不仅会占多样，内部系统是重要的数据源泉之一，涵盖了企业的业务系统、财务系统、客户关系管理系统（CRM）等。外部渠道同样不容忽视，互联网上的公开数据、社交媒体平台上的用户言论、市场调研机构发布的报告等，都是宝贵的数据资源。在数据采集过程中，精准性和合法性至关重要。精准采集意味着要明确采集目标，避免收集到无关或冗余的数据，提高数据质量。（二）数据存储：为数据找个“家”采集到的数据需要一个合适的存储“家”，不同的存储方式各具特点和适用场景。传统存储方式，如硬盘阵列、磁带库等，在数据安全性和稳定性方面表现出色，适合存储对安全性要求极高、访问频率较低的重要数据，如企业的财务报表、核心业务数据备份等。然而，传统

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：

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

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"}...

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。

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...

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