基于mysql的图数据库

中信证券基于图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG重构了企业图谱及相关应用，其系统架构如下图所示。新系统满足了企业级的系统建设要求，在业务易用性，计算性能及统一资源管理等方面取得较多的应用成果。通过对比neo4j社区版构建的图谱系统以及基于星环科技图数据库构建的图谱平台，中信证券在诸多方面有了较多提升，主要为架构提升，性能优化，业务易用等3个方面。通过分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG，中信证券打造了全新的图谱管理平台，实现了一站式的运维管理，调度管理和权限管理等，部分应用效果与neo4j社区版相比，性能有了较大提升，并在业务易用性方面也有了长足进步。下一步，中信证券将继续推进图谱平台的深入应用，打造一站式图计算和机器学习融合平台

图数据库的原理主要基于图论，它以点（节点）和边为基础存储单元，旨在高效存储和查询图数据。图数据库基本概念‌点（节点）‌：在图数据库中，点代表实体，如人员、企业、账户等。每个点都可以存储各种属性，如用户名、电子邮件地址等。‌边‌：边代表实体之间的关系，这些关系可以是有向的，也可以是无向的。边还可以有权重，表示关系的强度或重要性。图数据库数据结构图数据库采用图数据结构来存储数据，这种结构直接存储了节点之间的依赖关系。与关系型数据库相比，图数据库不需要通过外键或连接表来表示关系，而是将关系作为数据的一部分进行存储。这种数据结构使得图数据库能够快速响应复杂关联查询。图数据库工作原理‌存储‌：图数据库将节点和边存储为图结构中的元素。节点存储实体数据，边存储关系数据。同时，节点和边都可以附加属性，以提供更多上下文信息。‌查询‌：图数据库通常提供专门的图查询语言。这些查询语言允许用户通过节点和边的关系来查询数据。由于关系已经提前存储到数据库中，因此查询过程非常高效。‌分析‌：图数据库还支持复杂的图分析操作，如路径查找、社区发现、影响力分析等。这些操作可以帮助用户深入理解数据之间的关系，并发现潜在的

图数据库（GraphDatabase）是一种基于图形数据模型与图算法的数据库，基于图模型来表示和存储数据，图模型由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体之间的关系，图数据库的所能存储和查询的内容不只是节点和它们之间的关系，还包括了这些关系的属性信息。相比关系型数据库，图数据库更擅长表达个体之间的关联及复杂的关系网络，其中包括节点和边上的各种属性信息。因此，图数据库在社交网络、推荐系统、金融界、医疗卫生、物流等领域有广泛的应用。以下是图数据库的相关术语：图：图是由节点/顶点和边缘/关系组成的数据结构。表示不同数据元素之间的连接。节点/顶点：节点或顶点表示图数据库中的实体或对象。可以存储与其的额外信息。例如，人员节点可能具有姓名、年龄或职业属性。路径：路径是一系列连接的节点和边缘，表示图中的特定路线或连接。允许通过边界定义的关系从一个节点到另一个节点。图形查询语言：图形数据库通常有自己的查询语言，优化了遍历和查询图形数据。这些查询语言允许您执行创建、读取、更新和删除节点、边缘和属性，以及查询图中的关系和模式。

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系网，能够更好的满足用户的需求。可扩展性：图数据库和其他数据库一样，可以可扩展，也可以在多个节点上运行，从而通过分布式处理来提高性能和可靠性。这种方式能够减少对单个系统的压力，从而提升了整个系统的

关系的技术趋势。当前，对图数据库的需求应用场景不断增多。从计算和分析数据的角度来看，图数据库的性能比传统数据库提升了百倍以上。在金融、电信等多个领域都面临着巨大的需求。基于数据关联特征和问题相似性图数据库的应用原理是通过查询和分析连接数据，建立关联并对海量数据进行分析和挖掘。与其他类型的数据库相比，图数据库具有操作便捷、数据直观、存储模式灵活和应用场景丰富等优势。因此，图数据库是未来处理复杂数据，典型的图数据库应用场景包括：反欺诈、推荐引擎、知识图谱、主数据管理、地理空间分析和社交网络等。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、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析表现，StellarDB获得了多家行业权威机构认可，中国信通院重磅发布的2022大数据十大关键词，星环科技作为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。此前更是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。

解锁分布式图数据库：数据世界的新“图”破分布式图数据库是什么？分布式图数据库，是一种基于分布式系统架构的数据库，它专门用于存储和处理大规模的图数据。与传统数据库不同，分布式图数据库以图的结构来组织和人物的出生地、事件的发生时间等）就是边。通过分布式图数据库，我们能快速查询和分析这些知识之间的联系，为智能问答、语义搜索等应用提供强大支持。分布式图数据库的独特优势分布式图数据库之所以在当今数据驱动的导致性能和可维护性显著下降。而分布式图数据库则像是一位灵动的舞者，能够轻松应对复杂关系的挑战。它采用节点和边的结构，直观地表达复杂的关系网络，并通过图算法进行高效计算。在社交网络中，用户之间的朋友关系、兴趣小组等信息，使用图数据库可以快速查询和分析。通过简单的图遍历操作，就能找到某个用户的所有好友，以及好友的共同兴趣，这大大提升了系统的响应速度和用户体验。在推荐系统中，图数据库可以快速找到用户与量的增长速度犹如火箭升空，迅猛而不可阻挡。分布式图数据库凭借其高度的可扩展性，成为了应对大数据挑战的有力武器。它能够处理从小型到大型的数据集，随着数据量的增长，可以通过横向扩展的方式，增加更多的节点和边

定义所有数据需求的项目。直观的可视化展示由于图数据库本身就基于图形理论，其数据结构天然适合可视化展示。节点和边的图形表示使得复杂的关系网络能够以直观的方式呈现，帮助用户快速理解数据中的模式和异常。这一图数据库的特点在数据管理领域，图数据库正逐渐成为一种重要的技术选择。与传统的数据库不同，图数据库以独特的方式组织和处理数据，特别适合表达和查询复杂的关系网络。本文将介绍图数据库的几个关键特点，帮助读者理解其优势和应用场景。以关系为中心的数据模型图数据库显著的特点是它以关系作为数据组织的核心。在图数据库中，数据被表示为节点和边的集合。节点代表实体，如人物、地点或事物；边则代表这些实体之间的关系。这种直观的表达方式使得图数据库能够自然地映射现实世界中错综复杂的关联网络。相比之下，传统的关系型数据库需要通过多表连接来表达关系，这在处理深层关系时往往效率低下。高效的关联查询能力图数据库在设计上优化了关系遍历操作。当需要查询"朋友的朋友"或"供应链中的多级供应商"这类多跳关系时，图数据库能够以近乎恒定的时间完成查询，不受关系深度的影响。这种特性使得图数据库在社交网络分析、推荐系统、欺诈检测等需要

图数据库查询是图数据库的核心功能之一，它利用图数据模型的特点，能够高效地处理和分析具有复杂关系的数据。以下是图数据库查询的一些基本原理和方法：查询原理基于图结构的遍历：图数据库查询主要依赖于对图结构。路径查询能够返回具有特定关系路径的节点和边。子图查询：用于查找满足特定条件的子图结构。子图查询可以看作是由多条路径查询所构成的，能够描述更复杂的图结构。属性查询：基于节点或边的属性进行查询。图数据库可以对节点和边的属性建立索引，从而提高属性查询的效率。查询优化索引优化：为节点和边的属性创建索引，可以加快基于属性值的查询速度。图模式优化：合理设计节点和边的标签、类型和属性结构，可以减少查询时需要遍历的节点和边的数量。查询优化器：图数据库中的查询优化器可以根据查询的语义和查询计划选择最优的执行策略。的遍历。通过遍历节点和边，可以快速地获取与查询条件相关的数据。例如，在社交网络中，要找到某个人的朋友的朋友，图数据库可以直接从该人节点出发，沿着“朋友”关系边进行两层遍历，而不需要像关系型数据库那样进行复杂的JOIN操作。模式匹配：图查询语言通常支持模式匹配功能，允许用户定义图的子结构模式，然后在图数据库中查找与该模式匹配的子图。查询方法路径查询：包括最短路径查询、环路路径查询、模板路径查询等

更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。