主流数据中台性能对比

图数据库性能对比在当今数据驱动的世界中，图数据库因其处理复杂关系数据的独特能力而日益受到关注。与传统关系型数据库相比，图数据库在社交网络分析、推荐系统、知识图谱等领域展现出明显优势。然而，不同图；另一些则设计了高效的分区策略，能线性扩展到数十亿节点。结论图数据库性能对比是复杂的多维问题，没有绝对优劣之分。实际选型需结合数据规模、查询模式、一致性要求和硬件环境综合考量。基准测试可以提供参考，但真实数据库之间的性能差异显著，理解这些差异对技术选型至关重要。图数据库的基本架构图数据库的核心架构决定了其性能基础。主流图数据库主要分为原生图数据库和非原生图数据库两大类。原生图数据库专为图数据模型设计，存储和查询都围绕图结构优化，通常采用免索引邻接技术，使遍历操作接近常数时间复杂度。非原生图数据库则在传统数据库基础上构建图处理层，虽然灵活性较高，但在处理深度遍历时往往性能不足。存储引擎是影响性能的关键处理器；而另一些则专注于单线程性能，减少上下文切换开销。基准测试维度对比图数据库性能需考虑多个维度。读取性能通常通过邻居查询、路径查找和子图匹配来衡量。写入性能则关注顶点/边插入、删除和更新的吞吐量

图数据库和关系型数据库性能对比在当今数据驱动的时代，数据库技术不断演进，其中图数据库和关系型数据库是两种重要的数据管理方式。它们在性能表现上各有特点，适用于不同的应用场景。本文将从多个维度对比这两种数据，多表连接操作会导致性能显著下降。图数据库则采用节点、边和属性来表示数据，节点代表实体，边表示实体间的关系。这种原生存储关系的方式使得在处理高度互联数据时具有天然优势，避免了昂贵的连接操作。查询性能对比数据库快数百倍。写入性能分析在数据写入方面，关系型数据库通常提供ACID事务保证，写入性能受事务隔离级别和索引维护成本影响较大。批量插入操作在关系型数据库中可以通过优化达到较高吞吐量。图数据库的写入性能库的性能差异。数据模型差异关系型数据库采用表格结构存储数据，通过行和列来组织信息，表之间通过外键建立关联。这种结构在处理结构化数据和需要严格一致性的事务时表现出色。然而，当数据间的关系变得复杂时。例如查找"朋友的朋友"这类两度关系，关系型数据库需要多次表连接，而图数据库则通过指针跳转直接遍历关系，性能差异随着关系深度的增加而扩大。测试表明，在三度及以上关系查询中，图数据库的响应时间可能比关系型

[摘要]星环科技研发总监吕程发布了新的大数据平台TDH产品架构和性能对比，用硬科技向大家展示了属于星环科技自主研发的产品家族和技术思路。5月21-23日，由星环科技主办的第三届前沿科技论坛在上海举行，本次论坛以“科技，让城市更美好”为主题。会上，星环科技研发总监吕程发布了新的大数据平台TDH产品架构和性能对比，用硬科技向大家展示了属于星环科技自主研发的产品家族和技术思路。星环科技自成立之初，就结构化数据格式的存储和检索，单机容量可达50TB。Search中的时空数据库模块为空间数据和时空数据提供高效的存储、检索和分析计算服务，提供针对轨迹类型的复杂查询，支持地理信息检索。星环科技创始人、CEO集中在大数据平台的研发上，随着产品家族的不断完善，2018年星环科技发布了分布式数据库ArgoDB，分布式图数据库StellarDB，大数据产品版图更加完善。第三届前沿科技论坛现场，星环科技发布了新的大数据产品架构图，将分布式数据库ArgoDB，分布式图数据库StellarDB纳入TDH大数据平台，更新之后的大数据平台采用统一的计算引擎和存储引擎，可以处理所有类型数据，适配各种应用场景，TDH成为

数据中台数据仓库数据湖：现代企业数据管理的三大支柱在数字化转型浪潮中，企业数据管理架构不断演进，形成了数据中台、数据仓库和数据湖三大主流解决方案。这三种架构各有特点，相互补充，共同构成了现代企业湖的灵活性与数据仓库的严谨性结合起来。而数据中台则在这一基础上，进一步解决了数据应用和共享的问题。随着技术发展，三者界限正变得模糊。数据仓库开始支持更多数据类型，数据湖加强了治理能力，数据中台则不经过提取、转换和加载（ETL）的过程，确保数据格式统一、质量可靠。这种架构的优势在于查询性能高、数据一致性强，特别适合生成固定格式的报表和进行复杂的业务分析。财务报告、销售分析等需要高度准确性和一致性的、物联网设备生成的海量多样化数据。它解决了数据仓库无法处理非结构化数据的痛点，为数据科学家提供了丰富的原材料。但数据湖也面临挑战，如缺乏数据治理可能导致"数据沼泽"，以及查询性能不如数据仓库高效等问题。数据中台：数据能力的"调度中心"数据中台是近年来兴起的概念，它不是简单的存储系统，而是一套将数据变为服务的能力体系。数据中台位于前台业务和后台数据系统之间，通过统一的数据服务接口，将数据能力快速赋

数据平台与数据中台：现代企业数据管理的双翼在数字化转型浪潮中，数据已成为企业的核心资产。如何有效管理和利用这些数据，成为企业面临的重要课题。数据平台和数据中台作为两种主流的数据管理架构，虽然名称相似"、"订单"等业务实体的含义和关系，而非仅仅关注这些数据的存储格式和处理性能。这种业务导向的设计使得数据更易于理解和应用。两者关系与选择建议数据平台和数据中台并非相互替代，而是互补关系。数据平台是数据中台但应用场景相对固定的企业；而数据中台则适合业务变化快、需要频繁创新且对数据敏捷性要求高的企业。在实际建设中，许多企业采取了渐进式路径：先构建稳健的数据平台解决基础问题，再逐步向数据中台演进。无论选择哪种架构，核心目标都是让数据流动起来，创造业务价值。数据应用的深入，传统数据平台逐渐暴露出数据孤岛、重复建设、响应迟缓等问题。数据中台：数据资产化与服务的进化数据中台是对传统数据平台的升级和扩展，它不仅关注数据的技术处理，更强调数据的业务价值实现。数据中台的核心思想是将数据视为企业资产，通过标准化、服务化的方式，让数据能够快速、灵活地支撑前端业务创新。数据中台通常包含统一的数据资产目录、数据开发工具、数据服务总线等组件。它通过建立统一的数据标准和

数据中台数据库选型在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的核心基础设施。作为数据中台的"心脏"，数据库系统的选型直接关系到整个数据中台的性能、扩展性和运维成本。本文将探讨数据中台库类型往往难以满足所有需求，混合架构成为主流选择。常见做法是将关系型数据库用于事务处理，配合专用数据库处理特定场景。这种多模数据库架构能够兼顾不同业务需求，但增加了系统复杂度和集成难度。数据中台建设中数据库选型的关键考量因素。数据中台对数据库的核心需求数据中台不同于传统数据仓库或单一业务系统，它对数据库提出了更多要求。首先需要支持海量数据的存储和处理能力，能够应对企业快速增长的数据规模。其次要求高并发访问性能，满足多业务线同时访问的需求。第三需要良好的扩展性，能够根据业务需求灵活扩容。还需要考虑数据一致性、安全性和灾备能力等企业级特性。主要数据库类型比较当前市场上有多种数据库类型可供选择，各有其适用场景。关系型数据库以其强大的事务处理能力和严格的数据一致性保证，仍然是许多核心业务的首选。但其横向扩展能力有限，面对海量数据时可能面临性能瓶颈。非关系型数据库在扩展性和灵活性方面表现突出，能够

平台上的性能对比数据。1.Inceptor架构TranswarpInceptor是基于Spark的分析引擎，如图1所示，从下往上有三层架构：下面是存储层，包含分布式内存列式存储，将TranswarpHolodesk配置在PCIE-SSD上，并与普通磁盘表以及DB2来做性能对比测试。终测试数据如图5所示：图5：某运营商Holodesk性能测试结果在纯粹的count测试一项个SQL案例，因此我们只能运行这19个SQL，实验证明这部分查询在Impala上全部正常运行完成。图7是所有的测试集合的性能对比图。图中纵坐标小于1表述测试案例中ClouderaImpala性能超过验证存储结构对性能的影响，我们将HDFS构建在SSD上并选用某基准测试来做了进一步的性能对比，结果如图4所示：采用文本格式，PCI-ESSD带来的性能提升仅1.5倍；采用专为内存和SSD设计的当前Hadoop技术蓬勃发展，用于解决大数据的分析难题的技术平台开始涌现。Spark凭借性能强劲、高度容错、调度灵活等技术优势已渐渐成为主流技术，业界大部分厂商都提供了基于Spark的技术方案和产品

数据仓库与数据中台哪个好在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着如何有效管理和利用海量数据的挑战。数据仓库和数据中台作为两种主流的数据管理架构，常常被拿来比较。那么，究竟哪一种更好？本文将从概念、特点完善，拥有标准化的建模方法和成熟的工具链。它特别适合处理结构化数据，支持复杂的分析查询，能够为企业提供一致的历史数据视图。此外，数据仓库在数据质量和一致性方面有着严格的控制机制。数据中台：新型的解决方案。数据中台的核心价值在于敏捷性和复用性。它将企业数据资产进行标准化、组件化封装，形成可共享的数据服务能力。业务部门可以像搭积木一样快速组合这些数据服务，而不必每次都从底层数据开始构建。这种模式大大缩短了数据价值实现的周期，支持业务的快速创新和试错。数据中台的优势还包括更好的实时处理能力、更强的扩展性以及对多源异构数据的包容性。它不仅关注历史数据分析，更注重将数据能力直接嵌入到业务流程中数据服务理念数据中台是近年来兴起的一种数据管理理念，它强调以业务场景为导向，通过统一的数据资产化和服务化，快速响应前端业务需求。数据中台不是一个具体的技术产品，而是一套包含组织架构、流程规范和工具平台的整体

"业务骨架"，通过将各业务线共用的核心能力（如用户管理、订单处理、支付结算等）抽象出来，形成可共享的业务组件。业务中台的目标是避免重复建设，提高业务敏捷性，支持前台业务的快速创新和迭代。功能组成对比数据中湖、数据仓库等技术。数据处理流程往往包括批处理和流处理两种模式，以满足不同场景下的数据分析需求。数据中台还需要强大的元数据管理和数据血缘追踪能力，确保数据可信度和可追溯性。业务中台的技术架构则更关注高尤为重要。应用场景区分数据中台的应用场景主要集中在数据分析领域。典型应用包括客户360度视图、精准营销、风险控制、运营分析和预测性维护等。当企业需要基于数据进行智能决策或个性化服务时，数据中台的价值就数据中台与业务中台的区别在数字化转型的浪潮中，数据中台和业务中台作为两大核心架构概念，常常被企业同时提及，却又容易混淆。这两者虽然都带有"中台"二字，但它们的定位、功能和应用场景有着本质区别。本文将系统性地解析数据中台与业务中台的不同之处，帮助读者更好地理解这两种架构模式。概念定位差异数据中台的核心定位是数据的汇聚、治理和价值挖掘。它像企业的"数据大脑"，负责将分散在各个业务系统中的数据进行统一

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...