国内图数据库公司排名

国内图数据库排名图数据库作为专门处理高度关联数据的数据库类型，近年来在国内市场发展迅速。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用场景的爆发式增长，图数据库技术得到了前所未有的关注。国内图数据库发展概况中国图数据库市场起步相对较晚，但发展势头强劲。从技术路线来看，国内图数据库产品主要分为原生图数据库和基于其他数据库改造的图数据库两大类。原生图数据库专为图数据模型设计，在处理复杂关联查询时性能优势明显；而改造型图数据库则通常是在关系型或文档型数据库基础上添加图处理功能。从应用领域来看，国内图数据库已经在金融反欺诈、社交网络分析、物联网设备管理、企业知识图谱等多个场景落地。特别是在金融行业，图数据库需要权衡的因素。技术发展趋势国内图数据库技术正在向几个方向演进。首先是云原生化，越来越多的产品开始提供云服务版本，支持弹性伸缩和按需付费。其次是多模数据库的兴起，图数据库与其他数据模型的融合成为趋势能够有效识别复杂的欺诈网络，成为风险控制的重要工具。在电商领域，图数据库也被广泛应用于推荐系统和用户行为分析。图数据库评估维度评估图数据库的性能和适用性，需要从多个角度进行考量。查询性能是较直接的指标

图数据库的排名和领域、应用场景、性能要求等不同而不同，且随着技术的不断发展和市场的变化，排名和评价也可能随之变化。因此，在选择图数据库时，需要结合具体需求、实际情况和可行性进行综合考虑和评估。星环分布式图数据库StellarDBTranswarpStellarDB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、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB被国际权威研究分析机构Gartner列入2022年发布的《中国数据库市场指南》中，于2020年首批通过了中国信息通信研究院《图数据库基础能力图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日志审计、数据加密、计算资源管控、备份恢复等完备的企业级数据库功能。强大的可视化能力：StellarDB的可视化界面支持2D和3D的图可视化展示，集成批量导入、备份恢复、状态监控、参数配置、重建副本等图数据库常用功能。

国内图数据库排名图数据库作为专门处理高度关联数据的数据库类型，近年来在国内市场发展迅速。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用场景的爆发式增长，图数据库技术得到了前所未有的关注。本文将客观分析国内图数据库的发展现状，并探讨评估图数据库的几个关键维度。国内图数据库发展概况中国图数据库市场起步相对较晚，但发展势头强劲。从技术路线来看，国内图数据库产品主要分为原生图数据库和基于其他数据库改造的图数据库两大类。原生图数据库专为图数据模型设计，在处理复杂关联查询时性能优势明显；而改造型图数据库则通常是在关系型或文档型数据库基础上添加图处理功能。从应用领域来看，国内图数据库已经在金融反欺诈、社交网络分析能力都会影响开发效率。此外，运维复杂度、监控工具和社区支持也是实际部署时需要权衡的因素。技术发展趋势国内图数据库技术正在向几个方向演进。首先是云原生化，越来越多的产品开始提供云服务版本，支持弹性伸缩和需要专门的培训。同时，产品的成熟度和社区活跃度也会影响长期维护成本。建议企业在做出决策前进行充分的性能测试和概念验证。总结国内图数据库市场正处于快速发展期，各种技术路线和产品不断涌现。未来几年，随着

图数据库的排名和领域、应用场景、性能要求等不同而不同，且随着技术的不断发展和市场的变化，排名和评价也可能随之变化。因此，在选择图数据库时，需要结合具体需求、实际情况和可行性进行综合考虑和评估。星环分布式图数据库StellarDBTranswarpStellarDB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、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB被国际权威研究分析机构Gartner列入2022年发布的《中国数据库市场指南》中，于2020年首批通过了中国信息通信研究院《图数据库基础能力图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日志审计、数据加密、计算资源管控、备份恢复等完备的企业级数据库功能。强大的可视化能力：StellarDB的可视化界面支持2D和3D的图可视化展示，集成批量导入、备份恢复、状态监控、参数配置、重建副本等图数据库常用功能。

图数据库公司排名：技术与市场格局解析图数据库作为近年来发展迅猛的数据库类型，凭借其处理复杂关系数据的独特优势，在金融、社交网络、推荐系统等领域获得了广泛应用。本文将从技术特点、应用场景和市场表现等领域，通过将图数据库作为PaaS服务推出，降低了企业使用门槛。新兴创业公司则专注于垂直领域或特定技术创新，如分布式架构优化、多模型数据库集成等，为市场带来了新鲜血液。这些公司虽然规模较小，但在某些技术指标知识图谱构建和药物发现应用；零售电商则需要强大的推荐引擎和客户360视图功能。企业在选型时应避免盲目追求排名，而应首先明确自身业务需求。对于需要处理高度关联数据且查询模式复杂的情况，图数据库确实能维度，分析当前图数据库领域的主要参与者，为读者提供一个客观的行业格局概览。图数据库的核心价值与技术特点与传统关系型数据库相比，图数据库采用了完全不同的数据组织方式。它以节点、边和属性为基础单元，直接存储实体间的关系，这使得在处理多跳查询和复杂网络分析时，性能可提高数个数量级。这种特性特别适合需要频繁处理关联关系的场景，如社交网络中的好友推荐、金融交易中的反欺诈分析等。现代图数据库通常具备几个关键技术

图数据库公司排名：技术与市场格局解析图数据库作为近年来发展迅猛的数据库类型，凭借其处理复杂关系数据的独特优势，在金融、社交网络、推荐系统等领域获得了广泛应用。本文将从技术特点、应用场景和市场表现等领域，通过将图数据库作为PaaS服务推出，降低了企业使用门槛。新兴创业公司则专注于垂直领域或特定技术创新，如分布式架构优化、多模型数据库集成等，为市场带来了新鲜血液。这些公司虽然规模较小，但在某些技术指标知识图谱构建和药物发现应用；零售电商则需要强大的推荐引擎和客户360视图功能。企业在选型时应避免盲目追求排名，而应首先明确自身业务需求。对于需要处理高度关联数据且查询模式复杂的情况，图数据库确实能维度，分析当前图数据库领域的主要参与者，为读者提供一个客观的行业格局概览。图数据库的核心价值与技术特点与传统关系型数据库相比，图数据库采用了完全不同的数据组织方式。它以节点、边和属性为基础单元，直接存储实体间的关系，这使得在处理多跳查询和复杂网络分析时，性能可提高数个数量级。这种特性特别适合需要频繁处理关联关系的场景，如社交网络中的好友推荐、金融交易中的反欺诈分析等。现代图数据库通常具备几个关键技术

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。星环科技也通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。在全球著名咨询机构Gartner近期发布的《图数据库管理系统市场指南》中，星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表厂商之一。星环科技作为图数据库公司的代表，凭借先进的技术赢得了广泛的认可和好评。相信在不久的将来，星环科技将进一步深入发掘图数据库市场的潜力，为用户提供更好的技术解决方案。用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。星环科技也通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。在全球著名咨询机构Gartner近期发布的《图数据库管理系统市场指南》中，星环科技也被列为图数据库管理系统全球代表厂商之一。星环科技作为图数据库公司的代表，凭借先进的技术赢得了广泛的认可和好评。相信在不久的将来，星环科技将进一步深入发掘图数据库市场的潜力，为用户提供更好的技术解决方案。用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱

传播分析等场景发挥着重要作用。同时，作为国内领先的企业级大数据基础软件公司，星环科技是国内同时具备图数据库、知识图谱平台、图挖掘应用开发能力的企业，其全栈自研的图技术能力可以助力企业快速挖掘图数据价值日前，墨天轮公布了2022年度数据库奖项评选获奖名单，星环科技荣获“年度图数据库”。“2022年度图数据库”评选标准是通过墨天轮排行榜排名、生态建设、专利数、顶会论文数、市场份额、入选国际权威报告等38个综合指标遴选出来，奖项代表了该产品在图数据库中具有强大的号召力和凝聚力。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与服务，构建明日数据世界。自成立以来，星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，在推动国产数据库产业发展的过程中发挥了重要作用。在图数据库领域，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在金融、政府和社交网络等领域得到广泛应用，特别是在某地客户电信关系图谱场景实现了万亿边规模的存储和稳定运行，真正意义上将万亿级图数据库能力应用落地

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。

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。...

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

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•...

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

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...

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":...

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