分布式数据仓库结构

分布式数据仓库是一种数据存储和处理架构，它将大量的数据分布式存储在多个计算节点上，并利用并行计算技术高效地进行数据处理和分析。以下是分布式数据仓库的一些关键特点和技术细节：数据分布：分布式数据仓库将数据分散存储在多个物理或逻辑节点上，这样可以提高数据的可靠性和可用性，并且可以根据需要动态扩展存储容量。高可用性：通过在多个节点上复制数据，分布式数据仓库能够确保即使某个节点发生故障，其他节点也能够继续提供服务，保证系统的稳定性和可靠性。高性能：利用并行计算技术，分布式数据仓库能够同时处理多个计算任务和数据块，显著提高系统的处理能力和性能。可扩展性强：分布式数据仓库能够根据需要动态增加或减少实现这一过程的关键。架构设计：分布式数据仓库的架构设计主要包括数据存储层、数据处理层和数据访问层。数据存储层负责数据的分布存储和管理，数据处理层负责数据的分布式计算和处理，数据访问层负责数据的查询和访问。云化：分布式数据仓库可以通过云计算技术实现数据仓库的云端部署和管理，提高系统的弹性和扩展性，并降低管理和维护成本。技术深度：分布式数据库技术是分布式系统的前沿技术，它通过将数据分散存储在多个物理节点上，利用网络通信实现数据的共享和透明访问，解决了单机数据库的扩展性问题。

分布式数据仓库是一种将数据分散存储在多个节点上的数据仓库架构，旨在提高数据处理的性能、可扩展性和可靠性。以下是分布式数据仓库的详细解释：特点高可扩展性：通过增加更多的节点，可以轻松扩展数据仓库的存储。计算层：支持并行计算，多个节点同时处理查询请求。协调层：负责节点之间的通信和协调，确保数据的一致性和查询的正确性。访问层：提供统一的接口，用户可以通过SQL或其他查询语言访问分布式数据仓库中的数据和计算能力，以应对不断增长的数据量和查询负载。高性能：分布式架构允许并行处理查询请求，多个节点同时工作，显著提高数据处理速度和查询响应时间。高可用性：通过数据冗余和节点备份，确保即使部分节点出现故障，数据仓库仍然可以正常运行，提高系统的可靠性和可用性。灵活性：支持多种数据存储和计算引擎，可以根据不同的业务需求选择合适的组件和配置。架构数据存储层：数据分散存储在多个节点上，每个节点负责存储部分数据源的数据，支持跨系统的数据查询和分析。企业级数据仓库：支持企业级数据管理和分析，提供高性能和高可用性，适用于大型企业和组织。

数据仓库的结构通常包括以下几个主要组成部分：数据源层：这是数据仓库的起点，包含了企业内部各种异构的数据源，如关系数据库、非关系数据库、文件系统、Web数据等。这些数据源是数据仓库数据的原始来源，也是，是数据从源系统到数据仓库的桥梁。数据仓库层：这是数据仓库的核心部分，负责存储经过ETL处理后的数据。数据仓库层通常采用星型模式、雪花模式或混合模式等数据结构来组织数据，以便支持高效的数据查询和分析。同时，数据仓库层还具备数据压缩、索引优化、分区管理等高级功能，以提高数据存储和查询的性能。数据集市层：数据集市层是数据仓库的延伸和补充，它根据特定的业务需求和数据使用场景，从数据仓库层中提取和整合相关分析、数据挖掘等，它们直接与用户交互，提供数据查询、分析和可视化等功能。元数据中心：元数据中心负责管理数据仓库中的元数据信息，包括数据集的描述、属性、关系等信息。通过元数据中心，可以实现对数据仓库中数据的全面了解和管理。数据服务：数据仓库提供了多种数据服务，如数据查询、数据分析、数据挖掘等。这些数据服务帮助业务部门更好地了解客户需求，制定更精准的营销策略，提高银行的业务效益。数据安全与权限管理：在数据仓库

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、查询和海量数据3D图展示能力。StellarDB帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureTranswarpSpacture是星环科技推出的一款分布式时空数据库，支持空间地理、时空轨迹、遥感影像等海量数据的存储、查询、分析和挖掘服务。Spacture具备高性能数据读写和分析能力。支持OGC标准图形类型和空间关系，兼容常见的控等场景。星环分布式时序数据库-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技推出的一款时序数据库，提供海量时间序列数据的高效压缩存储和高性能分析服务。TimeLyre

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，一站式满足数据仓库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

存储：分布式环境中的元数据分散在各个节点上，需要通过元数据采集工具将其收集并存储在统一的元数据仓库中，以便进行集中管理和查询。元数据血缘分析：通过对元数据的血缘关系进行分析，追踪数据的来源和流向，了解数据分布式数据治理是一种针对分布式数据环境的综合性管理方法，旨在确保分布式数据的质量、安全性、一致性和可用性等，以下是具体介绍：数据治理架构与模型去中心化架构：与传统的集中式数据治理不同，分布式数据治理采用去中心化的架构，不存在单一的控制中心，而是通过多个节点之间的协作和共识机制来实现数据的管理和决策。数据治理模型：建立适合分布式环境的数据治理模型，如区块链技术中的分布式账本模型，通过密码学技术和共识算法确保数据的一致性和不可篡改。数据质量管理数据清洗与转换：在分布式环境下，数据来源广泛且格式多样，需要进行有效的清洗和转换，去除噪声和异常数据，统一数据格式，提高数据的准确性和可用性。数据一致性保障：通过分布式事务处理、数据同步机制等，确保不同节点上的数据在更新和操作过程中的一致性，避免数据冲突和不一致性问题。数据安全与隐私保护加密技术：采用加密算法对分布式数据进行加密处理，确保数据在传输和

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)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年标准发布以来，全球首个通过官方审计的软件厂商。2016年2月，公司被Gartner选入数据仓库及数据管理分析魔力象限，位于远见者象限，在前瞻性维度上优于Cloudera、Hortonworks等美国主流大数据平台厂商，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

分布式向量索引是一种将向量数据和索引结构分布到多台机器上进行高效并行检索的技术。它可以处理大规模的向量数据，通过将数据分布到多台计算机集群上，使得各计算机可以并行处理，以提高索引和检索的速度。分布式找到相似的结果，再通过一定的评价指标将搜索结果进行排序。为了实现分布式向量索引，需要在多台机器中创建索引，其中每台机器都是索引的一部分。这些索引通常是树形或哈希类型的，用于划分数据集并加速检索。当进行向量索引常用在深度学习、搜索引擎、荐系统等领域，以召回和排序方式来搜索与用户查询向量似的向量集合，以实现相关的功能。例如，在搜索引擎中，用户输入的搜索词可能会被转换成向量，然后和数据库中的向量进行比对查询时，用户的查询向量会被分发到整个机器集群中，每个节点都会计算查询向量与其索引结构相似的向量，然后从这些节点中返回相似的结果，再通过终的评价器进行合并和排序。

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：

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"}...

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。

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

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...

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

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•...

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