分布式交易型数据库的专业公司

中再次落地,从而加速分布式数据库的研发效率。采用新一代的基于分布式计算的数据库技术,自主研发了分布式交易型数据库KunDB和分布式数据库ArgoDB。基于KunDB与ArgoDB的数据库解决方案,为基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。TranswarpKunDB-星环分布式交易型数据库TranswarpKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的分布式交易型数据库,提供完整的关系型数据库的分布式关系型数据库有哪些？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、分布式事务等基础技术和专利,相关的技术优势可以在关系数据库数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库,能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构,提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足数据企业核心业务数据库升级改造、核心分析系统建设、创新应用开发国产化替代等业务场景提供完备的能力支撑。TranswarpArgoDB-星环分布式数据库TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的面向

什么是分布式交易型数据库？分布式交易型数据库是指把一个交易型数据库分布在多台服务器上，使得多台服务器上的交易型数据库协同工作，以实现多个并发操作的高性能、高并发性、强数据一致性和可扩展性等特性。在分布式交易型数据库中，每台服务器上都有一份数据，交易型数据库会自动地将数据同步到其他节点中，以保证数据的一致性。国产分布式交易型数据库-KunDBKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容SQL，保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上，充分，KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据库测试、央行数据库标准测试等多项权威测试认证满足高并发、大数据量的交易型业务场景，能够实现MySQL，Oracle等传统主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署，满足国产化部署需求。此外

分布式交易型数据库指实时的、面向应用的分布式数据库，响应及时性要求很高，具备快速读写单行数据的能力，同时保证数据完整性。分布式交易型数据库是一种专注于处理高并发实时交易的分布式数据库系统。它主要用于需要高响应性能和数据完整性的应用场景，例如金融交易、电子商务等。分布式交易型数据库具备以下特点：实时性要求高：它需要满足实时性要求，能够快速响应用户提交的交易请求，即时处理数据更新。面向应用：它提供了。数据完整性保证：它采用一系列机制来保证数据的完整性，如多副本数据复制、数据冗余和容错机制，确保数据的可靠性和一致性。分布式交易型数据库通常会采用分布式架构和高可用技术，使用分布式事务协议来处理跨节点的数据更新操作，利用缓存技术和预读预写等优化策略提高读写性能。同时，它还需要具备水平扩展和负载均衡等能力，以适应大规模的数据和用户访问需求。星环分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技自主研发的分布式交易型数据库，具备高度兼容Oracle和MySQL、高可用、高性能、集中式与分布式一体化等特性，为企业核心业务系统提供完备的国产化数据库能力支撑。基于自研内存数据库引擎

星环科技分布式交易型数据库KunDB就不错。星环分布式交易型数据库KunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容SQL，保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上，充分满足高并发、大数据量的交易型业务场景，能够实现MySQL，Oracle等传统、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据库测试、央行数据库标准测试等多项权威测试认证，入选了Gartner《中国数据库市场指南》、爱分析《中国分析型数据库市场一体化实时AETP，同时提供高性能交易与分析服务能力作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技自成立以来，一直致力于国产化数据库的自主研发，通过不断打磨产品和技术，KunDB已成为具有完全自主知识产权主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署，满足国产化部署需求。此外，KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理

分析技术六个方面。星环分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技自主研发的分布式交易型数据库，具备高度兼容Oracle和MySQL、高可用、高性能、集中式与分布式一体化等特性平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，积累了31项核心技术，主要体现在分布式技术、SQL编译技术、数据库技术、多模型数据的统一处理技术、基于容器的数据云技术以及大数据开发与智能关键业务处理、高并发查询、分布式改造、交易分析混合的数据中台等复杂场景，在金融、政务、能源、医疗、交通、教育等多个行业应用，为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用的国产化数据库产品。KunDB以优异的成绩，为企业核心业务系统提供完备的国产化数据库能力支撑。基于自研内存数据库引擎，KunDB单机TPC-C达到188万tpmC，同时性能扩展比超90%，可实现Oralce和MySQL的国产化替代，满足企业通过了工信部、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。在近日

数据库产品，目前已在各行各业成功替代Oracle、DB2、Teradata等国外产品。星环分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技自主研发的分布式交易型数据库，具备高度兼容-TranswarpArgoDBTranswarpArgoDB是星环科技自主研发的分布式分析型闪存数据库，可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等超90%，可实现Oralce和MySQL的国产化替代，满足企业关键业务处理、高并发查询、分布式改造、交易分析混合的数据中台等复杂场景，在金融、政务、能源、医疗、交通、教育等多个行业应用，为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用的国产化数据库产品。国产分布式数据库星环分布式向量数据库-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，支持存储，索引以及管理海量的向量式数据集，能够高效的解决向量相似度数据的高实时性检索等场景。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和

常见的交易型数据库-KunDBKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容SQL，保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上，充分满足高并发、大数据量的交易型业务场景，能够实现MySQL，Oracle等传统主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署，满足国产化部署需求。分布式交易型数据库KunDB优势：SQL兼容&ACID：支持标准SQL并兼容MySQL、Oracle方言及生态优秀的水平扩展能力以及高并发特征，轻松处理高并发、大流量的访问，使数据库性能不再成为系统瓶颈。高可用与分布式双模式：提供高可用和分布式两种部署模式，高可用部署模式提供多存储节点组件高可用存储，完整兼容MySQL；分布式模式底层提供水平分片的分布式存储，高度兼容MySQL和Oracle，支持分布式查询。高可用模式和分布式模式部署后可简易的切换。私有化部署与云化支持：数据库分布式架构与容器技术结合实现

)及境外专利8项。公司基于分布式架构的大数据基础平台、分析型数据库产品已达到业界先进水平，相关产品已通过国际知名组织TPC的TPC-DS基准测试并通过了官方审计，公司也是该基准测试自2006年标准发布为从集中式到分布式，从关系型到非关系型。星环科技作为大数据企业，分布式数据库产品技术领先。在分布式领域，公司专利众多且技术领先。截至2022年6月30日，公司已获授权境内专利77项(其中发明专利74项分布式数据库相对于集中式数据库仍处于发展阶段，具有以下优点：可存储数据模型类别多，易于拓展、叠加存储介质;可处理高并发任务，计算速度快;本质上是提高了数据备份的安全。从发展来看，数据库技术的演变历史平台厂商，是Gartner发布该魔力象限以来首个进入该魔力象限的中国公司。2022年6月，公司多个产品或子产品入选Gartner发布的《中国数据库管理系统供应商识别指南》，在识别的8类数据库管理系统产品中，公司入选产品覆盖其中7类，是覆盖超过7类或以上产品的四家厂商之一，以及覆盖多模数据库的厂商之一。

分布式关系型数据库是一种将数据分散存储在多个物理或逻辑节点上的数据库系统，它具有以下特点和应用场景：特点：数据分布存储：数据被分散存储在多个节点上，通过网络连接来实现数据的共享和访问。高可扩展性数据一致性问题，确保在不同节点间的数据保持一致。支持SQL查询：许多分布式关系型数据库支持SQL查询，便于数据操作和事务管理。水平扩展：通过数据分片实现水平扩展，提高系统的整体性能和可用性。应用，提供高可用性和可扩展性。大数据分析：通过对海量数据的分布式存储和查询，快速获取有价值的信息，支持数据挖掘和机器学习等技术。场景：互联网和电子商务平台：处理大量用户生成的数据和实时互动，需要高并发处理能力和数据的快速读写。金融行业：在支付、转账等金融交易中，需要保证数据的一致性和事务性。物联网：满足设备之间的连接和数据交换需求：能够通过增加节点来扩展存储容量和处理能力，以应对数据量的增长。高并发性：支持大量并发访问，适用于需要高并发处理的场景。高可用性：通过数据复制和故障转移机制，提高系统的可用性和容错性。数据一致性：需要解决

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。...

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...

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

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：

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...

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":...

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。