性价比好的向量数据库技术

后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量。云原生技术，支持弹性扩缩容：星环分布式向量数据库Hippo采用全面容器化部署，支持服务的弹性扩缩容，同时具备多租户和强大的资源管控能力。高扩展性，海量向量数据存储：与直接利用各类算法lib不同，星环向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库。向量数据库基于向量相似性搜索，可以处理更多非结构化数据，比如图像和音频。在机器学习和深度学习中，数据通常以向量形式表示，因此向量数据库被广泛应用于这些领域。向量数据库哪个好？星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景

中国首个《向量数据库技术要求》标准正式实施，为向量数据库的研发、测试和选型提供了重要的参考依据，推动中国人工智能产业的持续发展。在人工智能时代，向量数据作为基础数据形式，记录了事物的多个维度特征。向量数据库借助向量索引等技术，能够通过模糊匹配进行近似查找，从而以快速度找到符合需求的数据，极大地提高了人工智能系统的数据检索和处理效率。今年以来，随着人工智能大模型的爆发式发展，行业对向量数据库的需求也进一步增加，使得向量数据库的关注度持续上升。然而，长期以来，向量数据库在技术架构、查询语言、使用成本等方面缺乏行业共识，亟待解决一些关键问题。为了推动行业形成对向量数据库基础能力的基本共识，推动向量包含了基本功能、运维管理、安全性、兼容性、扩展性、高可用性以及工具生态7大能力域共47个测试项，被分为27个必选项和20个可选项。这将为向量数据库的研发、测试和选型提供重要的参考依据。这一标准的实施将进一步推动中国人工智能产业的高质量发展，促进向量数据库技术的进步和应用普及。数据库技术产业发展和规模化应用，中国信通院云计算与大数据研究所依托中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会和信通院数据库应用创新实验室，联合50多家企业专家共同编制了《向量数据库技术要求》。该标准

速度就越慢。不过，一个好的系统可以提供超快的搜索速度和近乎完美的精确度。下面是向量数据库的常用流程：编制索引：向量数据库使用PQ、LSH或HNSW等算法为向量建立索引。这一步将向量映射到数据结构中向量数据库对向量进行操作，因此其优化和查询方式与传统数据库截然不同。在传统数据库中，通常会查询数据库中的行，这些行的值通常与我们的查询完全匹配。在向量数据库中，我们应用相似度量来查找与我们的查询相似的向量。向量数据库使用不同算法的组合，这些算法都参与了近似近邻搜索。这些算法可快速、准确地检索所查询向量的邻域。由于向量数据库提供的是近似结果，我们主要考虑的是准确性和速度之间的权衡。结果越准确，查询，从而加快搜索速度。查询：向量数据库将索引查询向量与数据集中的索引向量进行比较，以找到近的相邻向量（应用该索引使用的相似度量）后处理：在某些情况下，向量数据库会从数据集中检索终近邻，并对其进行后处理，以返回终结果。这一步可以包括使用不同的相似性度量对近邻进行重新排序。

星环科技向量数据库-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检索以及高密度向量聚多进程架构与GPU加速，可以充分发挥并行检索能力；同时支持多类索引，满足不同业务场景;支持检索速度和内存使用的特定优化，支持寄存器级算法优化。多模型联合分析：基于多模型统一技术架构，向量数据与关系型数据类等问题。Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性检索：传统搜索引擎更偏向于词、句的精确查询，Hippo通过向量引擎提供自然语言处理能力，可以更好的支持基于语义的查询分析，让查询更满足人性化的需求。语音、图像、视频检索：通过机器学习分析，各类数据可以被抽象成高维向量特征，Hippo则可以将所有特征构建成高效的向量索引，用户可以基于向量索引实现数据的相似性检索，可以覆盖各类AI场景，如人脸识别、语音识别、视频指纹等。个性化推荐：Hippo支持与各类深度

相似度搜索或“向量搜索”是向量数据库常见的用例。向量搜索将索引中多个向量的接近程度与搜索查询或主题项进行比较。为了找到相似的匹配项，可以使用用于创建向量嵌入的相同机器学习嵌入模型，将主题项或查询转换为向量。向量数据库比较这些向量的接近度以找到接近的匹配项，并提供相关的搜索结果。向量数据库应用的一些示例包括：语义搜索：在搜索文本和文档时，传统的词法搜索只能进行精确匹配，而语义搜索则更注重与搜索查询等非结构化数据很难用传统数据库来描述。用户可以使用相似的对象和机器学习模型来查询向量数据库，以便更轻松地比较和找到相似的匹配项。重复数据删除和记录匹配：对于需要删除重复项或进行记录匹配的应用程序，向量数据库可以使用机器学习模型来确定相似性，避免不准确或人工的分类工作。推荐和排名引擎：相似的项目通常提供好的建议。例如，在电子商务领域，推荐相似或相关产品、内容或服务可以帮助消费者发现他们可能原来没有考虑过的项目。异常检测：向量数据库可以找到与其他对象非常不同的异常值。对于IT运营、安全威胁评估和欺诈检测等领域，异常检测非常有价值。除了上述应用之外，向量数据库还具有以下关键功能：高性能和高扩展性

和提高存储效率，一些向量数据库采用了压缩技术。压缩算法：这些算法通过消除数据中的冗余和重复信息，来减少向量数据的大小。常见的压缩算法包括有损压缩和无损压缩。有损压缩在压缩过程中会损失一定的精度，但通常可以获得更高的压缩比；而无损压缩则能够在保持数据完整性的前提下进行压缩。大规模数据集优化：在处理大规模数据集时，压缩技术显得尤为重要。通过合理地应用压缩算法，向量数据库可以显著减少存储空间的使用，降低存储成本。同时，压缩后的数据还可以提高数据传输和处理的效率，进一步提升整个系统的性能。向量数据库是专门用于高效地存储、查询和管理向量数据的数据库。而向量存储，作为向量数据库的核心组成部分，其设计和优化直接影响到数据库的性能和效率。数据结构向量数据库在存储向量数据时，通常会采用特定的具有固定维度的向量集合。这些平面数据结构简单直观，但在处理大规模数据集时，可能会面临性能瓶颈。特定向量存储引擎：为了克服平面数据结构的局限性，一些向量数据库采用了特定的向量存储引擎。这些引擎针对向量数据的特性进行了优化，提供了更高效的存储和查询性能。它们通常采用更加复杂的数据结构，如稀疏矩阵、树形结构或图结构，以充分利用向量的稀疏性和空间分布特性。压缩技术在存储向量数据时，为了减少存储空间的需求

向量数据库是一种非常重要的数据库类型，其核心技术包括向量存储和索引。向量存储指将向量数据以特定的格式存储在数据库中，使其便于查询和管理向量数据通常都是高维度的，如图像、音频、文本、时间序列等数据分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持，因此其存储和处理都比较复杂，需要采用特殊的处理方式。与传统的关系型数据表格不同，向量数据通常以向量的形式存储在向量数据库中。这种存储方式能够提高查询效率，并支持更丰富的查询操作，能够满足不同类型的数据处理需求，从而提高数据库的性能和应用效果。向量索引是向量数据库中非常重要的一部分，其目的是将高维度的向量数据转化为低维度的索引数据，并将索引数据存储在数据库中。通过向量索引，我们能够向量数据映射到低

星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。优势特点：与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。云原生技术，支持弹性扩缩容。星环分布式向量数据库Hippo采用全面容器化部署，支持服务的弹性扩缩容，同时具备多租户和强大的资源管控能力。基于星环分布式向量数据库Hippo，可以有效地解决大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题。通过将新资料、专业知识、个人习惯等海量信息向量存储在星环分布式向量数据库Hippo中，可以极大地拓展大模型的应用边界，让大模型保持信息实时性，并能够动态调整，使大模型拥有“长期记忆”。此外，通过星环分布式向量数据库

用户提供稳定可靠的服务。更好的数据可视化：向量数据库可以将高维向量数据进行降维和映射，得到可视化的结果。通过可视化工具和技术，用户可以直观地展示向量数据之间的关联性和结构，帮助用户理解和分析数据。这种数据向量数据库相较于传统数据库的优势，包括高效的向量查询、良好的扩展性、更好的数据可视化和机器学习支持。高效的向量查询：向量数据库能够高速进行相似性搜索，快速找到和给定查询向量相似的向量数据。通过降维和索引优化，实现高效的近似搜索，适用于大数据和复杂数据类型。相比传统数据库的基于关系型表的查询，向量数据库的查询操作更加灵活，能够针对向量数据进行更精准的检索，大大提高了查询的效率和准确性。良好的扩展性：向量数据库具有良好的扩展性，能够处理大规模数据集并支持高并发的查询请求。通过水平扩展和分布式架构，向量数据库可以实现数据的并行处理和快速查询。这使得它能够适应不断增长的数据量和更加复杂的应用场景，为可视化的能力使得向量数据库在数据挖掘和可视化分析领域具有重要的应用价值。更好的机器学习支持：向量数据库不仅可以存储和查询向量数据，还提供了丰富的机器学习支持。它可以与机器学习算法和框架进行无缝集成

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...