宽表数据库的搭建
Transwarp Hyperbase是星环科技自主研发的实时NoSQL宽表数据库。Hyperbase支持百万级高并发、毫秒级低延时业务需求,可以在普通廉价服务器集群上高效支持企业的高并发精确查询与范围查询、流处理应用、全文搜索以及高并发非结构化数据检索,同时支持以标准SQL为接口的高效数据访问,帮助用户快速开发历史数据查询、业务在线检索等应用。
宽表数据库的搭建 更多内容
复杂多变的数据成为各单位机构面临的一大难题。基于上述的挑战,星环推出了TranswarpHyperbaseNoSQL宽表数据库,用来满足企业级用户经济灵活高效地管理数据的需求。Hyperbase能够随着信息时代的到来,数据已逐渐成为金融、企业、政府、运营商等单位机构的重要决策依据。以传统关系型数据库为代表的技术由于性能,成本,可扩展性等缺陷,很难满足爆炸式数据增长的需要,如何经济高效地管理海量轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩,从而进一步提升集群的运行速度以及处理能力,轻松应对百万级高并发的查询业务。Hyperbase支持以标准SQL为接口的高效数据访问,并提供高效的数据迁移工具,不仅能大幅度降低企业级用户数据应用变更和数据平台迁移的实施成本,还满足了用户在统一的数据平台上同时支撑新老业务的需求,大幅度降低了企业的运维成本。

简单、更便捷的进行大数据分析。为了满足更多用户在存储以及高并发点查方面的需求,此次TDH社区版推出了星环科技自主研发的NoSQL宽表数据库TranswarpHyperbase。TranswarpHyperbase介绍Hyperbase是什么TranswarpHyperbase是星环科技自主研发的NoSQL宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。支持结构化数据,及文本、图像、视频、对象等实时处理应用的需求。传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题(分库分表也不能很好解决),很难实现横向扩展,纵向扩展的空间也比较有限。Hyperbase能够轻易地通过在集群中增加或者Hyperbase关系数据库已经流行很多年,尽管Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题,但是,受限于MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制,使得Hadoop无法满足大规模数据减少硬件数量来实现性能的伸缩,提升集群的运行速度以及处理能力,轻松应对百万级高并发的查询业务。不同于传统的关系型数据库,Hyperbase采用列式存储模式,每个列族都由几个文件保存,不同列族的文件是

被一起查询的相关数据。当前DB-Engine中宽表NoSQL数据库的排名如下表,可以看到受欢迎的主要是Cassandra、HBase和Azure上的CosmosDB。接下来我们将介绍一下HBase的情况。HBase是一个面向列的分布式NoSQL数据库,是GoogleBigtable框架的开源实现,能够响应随机、实时的数据检索需求。HBase主要的存储和处理对象是大宽表,存储模式可以兼容本地存储机制确保数据库容错能力。通常的适用场景为:面向多版本、稀疏的、半结构化和结构化的数据高并发写入/查询的OLTP业务。HBase的数据模型由不同的逻辑概念构成,包括:表、行、行键、列、列族、单元、时间戳。表。Document类似于关系型数据中行的概念,一个Document包含每一个Field中与之相应的数据值。Type类似数据库中的表级别概念,而Index是Elasticsearch中大的数据单位,与SQL的对于写密集型应用,每天写入量巨大,数据增长量无法预估,且对性能和可靠性要求非常高,普通关系型数据库无法满足其需求。对于全文搜索和数据分析这类对查询性能要求极高的场景也是如此。为了进一步满足上面两类

行业资讯
搭建数据仓库
):存储特定主题或业务领域的数据,数据经过进一步的聚合和优化,支持特定部门或业务领域的深入分析和报表生成。2.各层搭建步骤ODS层搭建连接数据库:使用ETL工具连接到源数据库。创建目标表:在ODS层:使用SQL的Merge语句进行数据合并,适用于数据量较大的场景。DM层搭建建立目标宽表:在DM层创建宽表,用于存储聚合后的数据。计算指标:使用SQL或数据分析工具计算业务指标,如订单数、订单金额等源层:包含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。ETL层:负责从数据源层抽取数据,进行必要的清洗、转换和加载操作,以确保数据的一致性、准确性和完整性。ODS层创建与源数据结构相似的表,用于存储操作数据。数据抽取:定期从源系统抽取数据,可以使用全量抽取或增量抽取的方式。DW层搭建数仓模型设计:设计数据仓库的模型,通常采用星型模式、雪花模式或混合模式。创建目标表。3.技术选型数据库:选择适合的数据库系统。ETL工具:选择高效的ETL工具。消息队列:使用消息队列进行数据的实时传输和缓冲。流处理框架:使用流处理框架进行实时数据处理。4.实时数仓架构对于需要实时数据

行业资讯
搭建本地向量数据库
搭建本地向量数据库:开启数据管理的新篇章在人工智能和大数据时代,向量数据库正成为数据管理领域的一颗新星。这种新型数据库能够高效处理非结构化数据,为AI应用提供强大的数据支持。搭建本地向量数据库,不仅云端传输带来的安全风险,同时能够根据业务需求进行深度定制和优化。二、搭建本地向量数据库的关键步骤硬件配置是搭建向量数据库的基础。建议选择高性能CPU和大容量内存,因为向量计算对计算资源要求较高。存储设备推荐使用SSD,以确保快速的数据读写速度。软件环境搭建需要选择合适的操作系统和依赖库。数据导入与索引构建是核心环节。需要将原始数据通过预训练模型转化为向量,然后选择合适的索引算法。三、本地向量数据库重要支撑。搭建本地向量数据库是一个系统工程,需要综合考虑硬件、软件、算法等多个因素。随着技术的不断进步,向量数据库将在更多领域发挥重要作用,推动数据管理向智能化方向发展。企业应该抓住这一技术机遇,构建自己的向量数据库系统,为未来发展奠定坚实基础。能够满足企业对数据安全的需求,还能根据特定场景进行深度优化,是构建智能系统的关键一步。一、向量数据库:数据管理的新范式向量数据库与传统数据库有着本质区别。它采用向量化存储方式,将文本、图像、音频等非

行业资讯
多模态数据库
各种类型的数据进行集中存储、查询和处理,满足对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理需求。TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的分布式数据库,基于多模型统一架构支持关系型存储,宽表存储。中国信通院在数据库发展研究报告(2021年)》中指出,在后关系型数据库阶段,数据结构越来越灵活多样、业务类型越来越复杂多变,为应对此类现状,越来越多的用户选择通过多模型数据库实现“一库多用“,将先进技术能力,一站式满足OLAP、AETP、多模型融合分析、联邦计算、数据仓库、实时数仓、湖仓集一体等场景。2019年8月,ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。在架构上,ArgoDB基于存算解耦,实现了多模数据库的“四个统一”:统一的SQL编译引擎,支持SQL99/2003标准语法,兼容TD,Oracle,DB2等多种方言,对不同模式的数据提供统一接口,将多个操作访问入口变为一个入口,将多种数据库语言变为一种语言,降低开发和迁移成本,简化用户操作。统一的计算引擎,将多套计算引擎变为一套引擎,将多份计算资源变为一份资源,提供高性能的分析计算和执行效率

行业资讯
搭建时空分布数据库
搭建时空分布数据库:连接过去、现在与未来的数据之桥在数字时代,数据不仅具有价值属性,更具有时空属性。时空分布数据库作为一种新型数据库技术,能够同时处理空间位置信息和时间序列信息,为智慧城市、环境监测、交通管理等领域提供强大的数据支撑。这种数据库的搭建,正在重新定义我们理解和利用数据的方式。一、时空数据的独特价值时空数据是带有地理位置标记和时间戳的数据集合,它记录了事物在时空维度上的变化轨迹。在,能够实时监测生态环境变化,预警环境风险;在智慧交通中,可以优化交通信号控制,缓解城市拥堵。随着5G技术的普及和物联网设备的广泛应用,时空分布数据库将在更多领域发挥重要作用。搭建时空分布数据库不仅是、技术架构解析时空分布数据库采用分布式架构设计,主要包括数据采集层、存储引擎层、计算分析层和应用服务层。数据采集层通过物联网设备、GPS终端等获取时空数据;存储引擎层采用时空索引技术,实现数据的高效存储和检索;计算分析层提供时空查询、轨迹分析、模式识别等核心功能;应用服务层通过API接口向各类应用系统提供服务。这种架构设计确保了系统的高可用性和可扩展性。三、关键技术突破时空分布数据库的核心技术突破

行业资讯
搭建数据库方案
搭建数据库方案:从零开始构建数据基石在信息化时代,数据库已成为各类应用系统不可或缺的核心组件。无论是企业管理系统、电子商务平台,还是移动应用程序,都需要数据库来存储和管理数据。本文将为您详细介绍搭建数据库的方案,帮助您构建可靠的数据存储基础。一、需求分析与规划在搭建数据库之前,首先需要进行详细的需求分析。这包括确定数据类型(结构化、半结构化或非结构化)、数据量预估、访问频率、并发用户数等关键控制策略,设置强密码策略,启用加密通信。定期进行安全审计,及时安装安全补丁。制定完善的备份策略,包括全量备份和增量备份,并定期进行恢复演练。建立监控系统,实时监控数据库性能指标,设置告警阈值。搭建指标。同时要考虑数据安全性、备份恢复、性能优化等需求。基于这些分析结果,制定数据库的容量规划、架构设计和实施方案。二、数据库选型根据需求分析结果,选择合适的数据库类型。关系型数据库适合处理结构化数据,保证数据一致性和完整性;NoSQL数据库适合处理海量非结构化数据,具有高扩展性和灵活性。对于需要实时分析的场景,可以考虑NewSQL数据库。同时要考虑数据库的成熟度、社区支持、运维成本等因素。三、系统架构设计数据库

行业资讯
国产化数据库
多种场景。分布式宽表数据库-HyperbaseHyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。Hyperbase支持结构化数据,及文本、图像、视频、对象等非帮助用户快速开发热点数据缓存、高并发数据存储、实时或限时业务支持等应用。分布式宽表数据库-HyperbaseHyperbase是星环科技研发的分布式宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求-TimelyreTimeLyre是星环科技研发的企业级国产分布式时序数据库,基于星环夯实的大数据技术底座,针对金融行业对海量、高频的时序数据存储、处理和分析以及大量衍生因子的计算、策略回测的需求,通过严谨的技术框架搭建与国产化数据库是指由中国企业自主研发的数据库管理系统,目的是降低对于国外数据库软件的依赖,提升国家信息安全和技术自主创新能力。国产化数据库通常具有以下特点:自主研发:由中国企业自主研发,具有完全。安全可控:有助于提升国家的信息安全和数据安全。相比国外数据库软件,国产化数据库避免可能存在的安全隐患和后门问题。技术支持:通常由国内企业提供技术支持和售后服务。这可以提高响应速度,并且能够更好地针对
猜你喜欢

行业资讯
数据中台推荐供应商
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...

行业资讯
国产数据库有哪些?
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

行业资讯
省市级碳排放监测服务平台建设方案
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...

行业资讯
图数据库的应用场景
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与...

行业资讯
图计算平台代表厂商
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB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,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;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;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...

行业资讯
企业级AI能力运营平台
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...

行业资讯
什么是分布式时空数据库?
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

行业资讯
数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

行业资讯
电力行业数字化转型服务商
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、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,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

行业资讯
数据安全实践案例
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...