宽表数据库价格一般多少

坚实的技术能力保障。数据归集,打破各部门数据壁垒：打通异构数据库,帮助客户归集多部门全量、增量数据,形成统一存储的多源异构数据湖。数据治理,提升数据可用价值：利用数据治理产品,帮助客户进行数据全一般来说，智慧政务包括智能办公、智能监管、智能服务、智能决策四大领域。而以上所有服务的构建，都需要一个强大的数字底座来提供计算、存储、算法等基础能力支撑。星环科技（星环信息科技）通过智慧政务数字底座。其优势具体体现在：数字底座,打造坚实的技术保障：提供自主研发、技术可控的多模态大数据存储计算引擎、大数据开发平台、人工智能分析平台、数据云平台以及各类数据库产品,打造数字底座,为智慧政务业务服务提供生命周期管理。通过数据轻度治理,形成标准化数据资源;通过数据深度治理,形成如人口、法人、房屋等基础库、主题库或专题库,盘活数据资产,提升数据价值。数据分析,实现数据智能化：结合数据资产和智能算法,利用数据可以为政府数字化转型建设提供这些基础能力支撑，归集业务数据优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事

计算的核心，MPP数据库有多种数据分片方式，主要包括3大类：Hash模式一般适用于事实表或大表，根据一条记录的某个字段或组合字段的hash值将数据分散到某个节点上，hash函数可以有多种方式。通过根据。均匀分布模式一般适用于一些过程中的临时表，在对表的数据的持久化过程中按照均匀分布的方式在每个数据库节点上均匀写入数据。这个模式下数据库的IO吞吐可以得到大化利用，无论是读取还是写入，仅适合表只做一次读写的场景。全复制模式一般适合记录数比较少的表，一般情况下在各个数据库节点都完整的存储一份数据。这类表一般情况下用于大量的分析类场景，事务类操作比较少，因此虽然存储上有明显的浪费，但是在分析性场景下不再需要随着企业数据量的增多，为了配合企业的业务分析、商业智能等应用场景，从而驱动数据化的商业决策，分析型数据库诞生了。由于数据分析一般涉及的数据量大，计算复杂，分析型数据库一般都是采用大规模并行计算或者、管理和分析数据，一般存储的数据类型多，时间维度长，主要配合企业的业务分析、商业智能等应用场景，驱动数据化的商业决策。由于数据分析一般涉及的数据量大，计算复杂，分析型数据库一般都是采用大规模并行计算或者

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。

随着数字化时代的到来，数据已经成为企业不可或缺的重要资产。那么，什么样的数据才能被认为是企业的资产，进而被纳入财务报表呢？一般来说，数据资产是否具备“入表”，需要满足三项基本判断要素：由过去的交易或的日常经营活动中，数据资源的权属关系可能比较复杂，如银企之间的业务往来就是数据互换的过程，权属关系存在交叉。但一般来说，通过双方协议或法律规定，企业可以实现对这些数据资源的有效控制。这种控制不仅体现在数据之一是它们具备产生经济利益的潜力。数据具备产生经济利益的潜力，就可以认定为资产。数据资源带来的经济利益可以是直接的，如专业数据服务商通过出售数据资源获取经济利益；也可以是间接的，如企业通过利用数据资源事项形成、为企业所控制、预期能够为企业带来经济利益。由过去的交易或事项形成：数据资产的形成往往源于企业过去的交易或事项。这些交易或事项可以是企业外部购买的数据资源，也可以是企业在生产经营过程中自行积累的数据。无论是外购还是内部生成，这些数据都代表了企业在过去某个时点的经济行为或决策结果，因此符合会计准则中关于资产“由过去的交易或事项形成”的要求。为企业所控制：数据资产的控制权通常归属于企业。在企业

书籍的目录，将书籍内容按照关键字排序，方便读者快速查找特定内容。数据库索引同样是将表中的数据按照某种规则排序，并建立对应的数据结构，从而使查询变快。一般情况下，数据库索引是通过树或哈希表这两种数据结构来数据库索引：索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。数据库索引是数据库中用于加速数据检索的一种数据结构，可以提高数据库的查询效率。索引可以理解为实现的。建立了适当的索引，数据库系统就可以优化数据库的查询性能，从而提高系统的响应速度和并发能力。在数据库中，索引的作用是为了快速定位和查找表中的数据。相比于全表扫描，使用索引可以大大提高查询效率。例如，在一张包含10000行数据的表中，如果不使用索引，系统需要逐行扫描所有数据才能找到满足查询条件的行。如果使用了索引，通过索引可以快速缩小查询范围，只需要访问几百行数据就可以得到结果，大大降低了查询的时间消耗。

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

方式：表4.2.1：一般流程图说明编号步骤步骤描述步骤1开始ArgoDB数据库管理员发现故障，收集故障详细信息。步骤2故障定位根据故障影响范围及严重程度，定位紧急程度。定位方法请参考故障类型判断。步骤3当TranswarpArgoDB出现故障时，对于一般故障（非紧急故障）的处理流程如下图所示：图4.2.1：故障处理一般流程图以下向您提供流程图说明，帮助您更加清楚的了解故障处理一般流程的含义及实现紧急故障判断该故障是否为紧急故障。步骤4应急处理流程如果该故障为紧急故障，则触发故障应急处理流程。步骤5故障排查，确定故障类型。根据ArgoDB数据库故障诊断排查要点，依次排查此故障涉及的具体来源，并SLA流程提交请参考《SLA制度及流程》。或者返回步骤5，重新进行故障排查处理，寻找其他被遗漏的原因，再依次进行处理等后续工作。步骤9记录处理过程当故障经过测试已经成功清除之后，需要故障处理人员对整个处理过程进行记录归档，方便后续进行复盘及预防。步骤10结束至此，ArgoDB故障的一般处理流程到此结束。确定解决思路。具体故障排查方法和推荐排查次序，请参考故障排查方式。步骤6故障处理根据故障排查确定的故障根本原因，进行故障处理。具体故障处理方法，请参考5至8章节。处理故障过程中按需进行备份恢复、数据

方式：表4.2.1：一般流程图说明编号步骤步骤描述步骤1开始ArgoDB数据库管理员发现故障，收集故障详细信息。步骤2故障定位根据故障影响范围及严重程度，定位紧急程度。定位方法请参考故障类型判断。步骤3当TranswarpArgoDB出现故障时，对于一般故障（非紧急故障）的处理流程如下图所示：图4.2.1：故障处理一般流程图以下向您提供流程图说明，帮助您更加清楚的了解故障处理一般流程的含义及实现紧急故障判断该故障是否为紧急故障。步骤4应急处理流程如果该故障为紧急故障，则触发故障应急处理流程。步骤5故障排查，确定故障类型。根据ArgoDB数据库故障诊断排查要点，依次排查此故障涉及的具体来源，并SLA流程提交请参考《SLA制度及流程》。或者返回步骤5，重新进行故障排查处理，寻找其他被遗漏的原因，再依次进行处理等后续工作。步骤9记录处理过程当故障经过测试已经成功清除之后，需要故障处理人员对整个处理过程进行记录归档，方便后续进行复盘及预防。步骤10结束至此，ArgoDB故障的一般处理流程到此结束。确定解决思路。具体故障排查方法和推荐排查次序，请参考故障排查方式。步骤6故障处理根据故障排查确定的故障根本原因，进行故障处理。具体故障处理方法，请参考5至8章节。处理故障过程中按需进行备份恢复、数据

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

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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、...