图数据库收费

、限速、收费情况等）以及用户的个性化需求（如是否避开收费路段、是否优先选择高速等），为用户提供最优的出行路线。这种基于图数据库的智能路径规划不仅能够帮助个人节省出行时间，还能在宏观层面优化城市交通流量的图数据库：为智慧交通铺就“智能之路”智慧交通：现状与挑战智慧交通，作为交通领域与现代电子信息技术深度融合的产物，正逐步改变着我们的出行方式和城市的交通格局。它依托物联网、云计算、人工智能等前沿技术，对交通管理、运输以及公众出行等方面进行全方位管控与支撑，旨在构建一个安全、高效、便捷的交通体系。图数据库：解锁复杂关系的密码图数据库是一种专门设计用于处理图结构数据的数据库。在图数据库中，数据以节点，像人的姓名、年龄，车辆的型号、速度，以及关系的强度、时间等。图数据库在智慧交通中的多元应用交通流量分析与预测交通流量如同城市交通的脉搏，其变化直接反映了城市的运行状态。通过图数据库，我们可以将交通网神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）等，图数据库能够对历史交通流量数据进行深度挖掘。通过分析过去一段时间内的流量变化规律，以及不同时间段、天气条件、特殊事件等因素对流量的影响，建立精准的预测

图数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统。它以节点（代表实体）和边（代表实体之间的关系）为核心数据模型，能够高效地表示和处理复杂的关系型数据。图数据库的特点包括：直观的数据模型：图结构直观地反映了现实世界中的实体和关系，使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询：图数据库支持快速的关联查询和遍历，能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析，查询性能通常优于传统的关系型数据库。灵活性和可扩展性：数据模型灵活，可以动态地添加或修改节点、边和属性，无需预先定义固定的表结构，能够适应不断变化的数据需求.同时，许多图数据库支持分布式架构和水平扩展，能够处理大规模数据集。强大的关系分析能力：图数据库内置多种图算法，如最短路径、社区发现、图聚类等，能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系，适用于推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域。支持ACID事务和数据一致性：确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，保障数据的准确性和完整性。

图数据库入门在数据爆炸式增长的今天，传统的关系型数据库在处理复杂关系时逐渐显露出局限性。图数据库作为一种新兴的数据库类型，因其独特的存储和查询方式，正在成为处理高度互联数据的利器。什么是图数据库图数据库是一种以图论为基础构建的数据库系统。与传统数据库使用表格存储数据不同，图数据库使用节点、边和属性来表示和存储数据。节点代表实体（如人、地点或事物），边代表这些实体之间的关系，而属性则用于描述节点或边的特征。这种数据模型特别适合表示现实世界中复杂的网络关系。例如，在社交网络中，每个人可以表示为一个节点，而"朋友"关系则表示为连接这些节点的边。相比关系型数据库需要通过多表连接来查询关系，图数据库能够直接沿着关系路径进行遍历，大大提高了查询效率。图数据库的核心概念理解图数据库需要掌握几个基本概念。首先是节点，也称为顶点，它是图数据库中的基本数据单位，可以代表任何实体。每个节点可以拥有多个属性，这些属性以键值对的形式存储。其次是边，也称为关系，它连接两个节点并定义它们之间的关联。边可以是有方向的，也可以是无方向的，并且同样可以拥有自己的属性。这种设计使得关系在图数据库中成为"一等公民"，而

图数据库实现原理图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，图数据库以节点、边和属性作为基本数据结构，能够高效地表示和处理复杂的关系网络。本文将介绍图数据库的核心实现原理。存储结构图数据库的核心在于其特殊的存储结构设计。节点和边是图数据库中的两个基本元素。节点代表实体，如人、地点或事物；边则代表这些实体之间的关系。每个节点和边都可以附加属性，用于存储额外的信息。在物理存储层面，图数据库通常采用以下两种方式之一：原生图存储和非原生图存储。原生图存储专门为图结构优化，节点和边直接以图的形式存储在磁盘上，通常使用邻接表或索引邻接表的方式实现。非原生图存储则基于其他数据库系统（如关系型数据库或键值存储）构建图抽象层。索引与查询高效的索引是图数据库实现的关键。大多数图数据库会为节点类型、边类型和常用属性建立索引，以加速查询。一些还支持全文本索引和空间索引。图查询语言是用户与图数据库交互的接口。这类语言专门设计用于表达图遍历和模式匹配操作。典型的查询操作包括查找特定节点、沿着边遍历图、匹配子图模式以及执行图算法等。遍历算法图遍历是图数据库的核心操作。常见的

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB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。凭借优异的产品性能和出色的落地表现，StellarDB获得了多家行业权威机构认可，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《图数据库基础能力评测》，并支持国产化硬件和操作系统部署。

图数据库概念在数据管理领域，图数据库正逐渐成为一种重要的技术选择。与传统数据库不同，图数据库专注于数据之间的关系表达和处理，为复杂互联的数据提供了更自然的表示方式和更高效的查询能力。什么是图数据库图数据库是一种专门设计用来存储、管理和查询图结构数据的数据库系统。它基于图论这一数学分支，将数据表示为节点（也称为顶点）和边（也称为关系）的集合。节点代表实体或对象，边则代表这些实体之间的连接或关系。这种数据模型能够直观地反映现实世界中事物之间的复杂关联。与传统的关系型数据库相比，图数据库的特点是"关系优先"的设计理念。在关系型数据库中，关系需要通过外键等机制来建立，查询复杂关系时需要执行多次表连接操作；而在图数据库中，关系作为一等公民被直接存储，查询时可以直接遍历这些预存的关系，大大提高了处理效率。图数据库的核心组成图数据库主要由三个基本元素构成：节点、边和属性。节点是图数据库中的基本单位拥有属性，这是以键值对形式存储的附加信息。属性使得图数据库能够存储丰富的语义信息，而不仅仅是结构数据。例如，在社交网络的图中，"人"节点可以有"姓名"、"年龄"等属性，"认识"关系边可以有"认识时间

图数据库选型是一个复杂的过程。通过明确需求、评估候选数据库、实际测试与验证以及选择合适的图数据库产品等步骤，可以为您的项目选择最合适的图数据库。一、明确需求首先，您需要明确项目的具体需求，包括数据类型、数据量、查询类型、并发用户数等。这些因素将直接影响图数据库的选择。‌数据类型‌：确定您需要存储的数据是结构化、半结构化还是非结构化数据，以及数据之间的关联关系是否复杂。‌数据量‌：预估项目现在和未来的数据量和生成速度，以确定数据库的存储和处理需求。‌查询类型‌：了解您的查询需求，如是否需要多跳查询、实时查询等。图数据库在关联关系的分析中有天然的优势，适合处理复杂的关系查询。‌并发用户数‌：确定数据库必须支持的最大用户数或连接数，并了解需求在高峰和低峰时期的波动。二、评估候选数据库在明确需求后，您可以开始评估候选的图数据库。以下是一些关键的评估指标：‌技术路线‌：了解图数据库的技术路线，如数据模型、架构模型、负载支持等。‌性能‌：通过基准测试程序来评估数据库的性能，包括读写速度、查询响应时间等。‌可扩展性‌：选择具有良好可扩展性的图数据库，以满足未来数据量和业务复杂度的增长。‌安全性

图数据库是一种以图这种数据结构为基础的数据库管理系统。图由节点和关系组成，节点代表实体，关系代表实体间的关联方式。图数据库以高效存储和查询图数据为设计原理，将数据间的关系和数据本身同样重要地存储起来，使其能够快速响应复杂关联查询。图存储、图查询和图计算是图数据库的核心能力。图存储：图数据库的核心组件之一，负责数据的持久化存储。图存储是将数据以图的方式进行组织和存储，以实现更高效的数据管理和查询。图查询：图查询是指以图的方式对数据进行查询和访问。在图数据库中，查询操作可以通过对图中的顶点和边进行搜索、过滤和聚合等操作来实现。图查询语言通常基于图形遍历算法。图计算：图计算是指以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。通过将问题转化为图模型，图计算可以更直观地表示对象之间的关系，从而获得以往用扁平化的视角很难得到的结果。图计算系统软件通常以分布式架构实现，支持大规模数据的处理和分析。

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

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、...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...