关系型数据库的应用场景

关系型数据库应用场景广泛，列举如下：商业应用：例如金融、零售、制造业、物流等，需要处理大量的结构化数据。例如商业应用中需要存储客户信息、交易数据等，这些数据可以被很好地组织和规范化，并且使用SQL数据仓库通常采用关系型数据库进行存储和管理，这些数据库可以提供强大的查询和分析功能，并且能够通过数据挖掘和机器学习等技术来进行大数据的分析和处理。关系型数据库应用场景非常广泛，并且经过长期的发展和应用CRM类的系统，需要对企业的各个方面数据进行管理和分析，例如销售、采购、库存、人力资源等，这些数据可以通过关系型数据库进行分析、统计和报表生成。大型网站：例如在线社交、搜索引擎、新闻门户等，需要处理大量的用户数据和交互数据，这些数据需要以高效、一致的方式存储和处理，并能够进行快速查询和分析。例如Facebook、阿里巴巴、谷歌等网络巨头，均基于关系型数据库进行数据管理和处理。数据仓库和报表：企业，已经成为企业和组织进行数据管理和处理的主流技术之一。星环分布式关系型数据库星环科技在基础软件产品领域积累多年,在大数据平台TDH的研发过程中积累了大量的SOL、PL/SOL、数据库优化器、分布式事务等

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图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技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

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图数据库和关系型数据库各有其独特的优势，适用于不同的应用场景。以下是它们各自的优势对比：图数据库的优势处理复杂关系：图数据库特别擅长处理复杂的关系数据。它将数据表示为节点和边，能够直观地反映实体之间的关系，适合社交网络、推荐系统、知识图谱等场景。查询效率高：在处理关系密集型查询时，图数据库通过遍历节点和边的方式，可以快速获取数据，避免了关系型数据库中复杂的JOIN操作。数据模型灵活：图数据库不要，用户可以通过SQL进行灵活的数据查询和操作。事务处理能力强：关系型数据库具有强大的事务处理能力，适合需要进行复杂事务操作的场景。成熟稳定：关系型数据库技术成熟，产品稳定可靠，拥有丰富的生态系统和广泛的社区支持。易于维护和管理：由于其结构化的特点，关系型数据库易于维护和管理，适合长期稳定运行的业务。非常适合进行可视化展示，使得数据关系更加直观。支持实时分析：图数据库支持实时分析，能够快速对大量数据进行复杂的关系分析。关系型数据库的优势数据一致性：关系型数据库强调ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），能够确保数据的一致性和完整性。结构清晰：采用表格形式存储数据，数据结构清晰易懂，通过外键等约束可以很好地管理和维护数据。支持SQL：SQL是一种标准的查询语言，几乎所有的关系型数据库都支持

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图数据库和关系型数据库各有其独特的优势，适用于不同的应用场景。以下是它们各自的优势对比：图数据库的优势处理复杂关系：图数据库特别擅长处理复杂的关系数据。它将数据表示为节点和边，能够直观地反映实体之间的关系，适合社交网络、推荐系统、知识图谱等场景。查询效率高：在处理关系密集型查询时，图数据库通过遍历节点和边的方式，可以快速获取数据，避免了关系型数据库中复杂的JOIN操作。数据模型灵活：图数据库不要，用户可以通过SQL进行灵活的数据查询和操作。事务处理能力强：关系型数据库具有强大的事务处理能力，适合需要进行复杂事务操作的场景。成熟稳定：关系型数据库技术成熟，产品稳定可靠，拥有丰富的生态系统和广泛的社区支持。易于维护和管理：由于其结构化的特点，关系型数据库易于维护和管理，适合长期稳定运行的业务。非常适合进行可视化展示，使得数据关系更加直观。支持实时分析：图数据库支持实时分析，能够快速对大量数据进行复杂的关系分析。关系型数据库的优势数据一致性：关系型数据库强调ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），能够确保数据的一致性和完整性。结构清晰：采用表格形式存储数据，数据结构清晰易懂，通过外键等约束可以很好地管理和维护数据。支持SQL：SQL是一种标准的查询语言，几乎所有的关系型数据库都支持

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

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。...

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"}...

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

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

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：

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...

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•...

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。