银行内部分布式数据库

。分布式数据库则像是多个小型仓库组成的联盟，每个仓库都存储一部分数据，并且这些仓库之间通过网络紧密联系。当需要处理数据时，各个节点可以并行工作，共同完成任务。分布式数据库的优势强大的可扩展性分布式数据库的可和业务的连续性。分布式数据库的数据多节点存储和复制机制，使得金融交易系统在部分节点故障时，仍能正常运行，确保交易的顺利进行，保障金融业务的稳定开展。高效的高并发处理能力分布式数据库在处理高并发请求方面分布式数据库：数据管理的新变革分布式数据库是什么分布式数据库，从名字上可以拆解为：分布式+数据库，用一句话总结，就是由多个独立实体组成，并且彼此通过网络进行互联的数据库。在分布式数据库系统里，数据分散存储在多个物理位置不同的节点上，这些节点通过网络协同工作，共同提供数据库服务。与传统的集中式数据库相比，分布式数据库在架构和运行方式上有显著差异。集中式数据库就像是一个大型的中央仓库，所有的数据都扩展性是其关键优势之一。随着业务的发展，数据量和业务需求会不断增长，分布式数据库能够轻松应对这一挑战。它通过增加节点的方式来扩展系统的存储容量和处理能力，实现线性扩展。以互联网公司为例，在创业初期

升级：模块化设计：分布式数据库通常采用模块化的设计，各个节点可以独立进行维护和升级，不会影响整个系统的运行，降低了维护和升级的复杂性和风险。在线升级：可以在不影响系统正常运行的情况下，对部分节点进行升级分布式数据库是一种将数据存储在多个物理位置的数据库系统，它具有以下优势：可扩展性：水平扩展：可以通过增加更多的服务器节点来扩展系统的容量和性能，而不需要更换昂贵的硬件设备。这使得分布式数据库能够处理某个节点发生故障时，其他节点仍然可以继续提供服务，从而避免了单点故障，提高了系统的可用性.故障恢复：分布式数据库通常具备自动故障检测和恢复机制，能够在节点故障时快速切换到备用节点，减少系统的停机一致性保障：尽管数据分布在多个节点上，但分布式数据库通常采用一致性协议来确保数据在不同节点之间的一致性，即使在节点故障或网络分区的情况下，也能保证数据的完整性和一致性。成本效益：硬件成本低：可以使用普通的商用硬件来构建分布式数据库系统，而不需要昂贵的高端硬件设备，降低了硬件成本。资源利用率高：通过合理的资源分配和调度，可以充分利用各个节点的计算和存储资源，避免资源浪费，提高了系统的整体效率。易于维护和

分布式数据库引擎是分布式数据库系统的核心组件，负责管理和协调数据的存储、查询和事务处理等操作。以下是分布式数据库引擎的一些关键功能和性能优化策略：功能数据存储与管理分布式存储：将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据的存储和管理。数据复制与冗余：通过在多个节点上复制数据，确保数据的高可用性和容错能力。事务管理分布式事务：支持跨多个节点的事务管理，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。事务一致性协议：使用如一致性协议来保证事务的一致性。查询优化查询路由：根据数据分布情况，将查询请求路由到相应的节点，提高查询效率。执行计划生成：生成最优的分布式执行计划，以减少数据使用合适的索引类型和策略，提高查询效率，减少数据扫描范围。负载均衡将读写请求均匀分配到多个节点上，避免单个节点过载。缓存机制使用缓存技术减少对数据库的直接访问次数，提高查询速度。数据倾斜处理通过调整数据分布和分布键，解决数据倾斜问题，确保负载均衡。并行处理利用多个节点的并行计算能力，加速复杂查询和数据处理任务。应用场景电商平台：处理海量订单和用户数据，通过分片和复制提升性能和可靠性。金融行业：在支付、风控等场景中，提供一致性保障与故障恢复能力。物联网：管理大量设备产生的数据，提供高可用性和可扩展性。

小型企业的内部管理系统、简单的在线事务处理（OLTP）系统等。分布式数据库定义：分布式数据库是一个物理上分散但逻辑上集中的数据集，数据分布在不同的站点（或节点）上，并由分布式数据库管理系统进行统一控制。架构：分布式架构：数据和处理分布在多个节点上，这些节点可以位于不同的地理位置。每个节点可以独立处理一部分数据和请求。无单点故障：通过数据冗余和节点间的协调，分布式数据库可以避免单点故障，提高系统的数据库和分布式数据库在概念、架构、特点和适用场景等方面有显著的区别。以下是它们的主要对比：数据库定义：数据库是一个组织良好的数据集合，通常存储在计算机系统中，可以被多个用户访问和共享。它通过数据库，如大型互联网应用、大数据分析、分布式事务处理等。总结选择依据：数据规模和并发需求：如果数据量较小且并发请求不高，传统数据库可能更合适；如果需要处理大规模数据和高并发请求，分布式数据库是更好的选择。一致性要求：如果业务对数据一致性要求非常高，传统数据库可能更合适；如果可以接受一定的数据延迟和不一致性，分布式数据库可以提供更高的性能和可扩展性。系统复杂性和管理成本：分布式数据库的管理和维护相对复杂，需要考虑系统的复杂性和管理成本。

国产分布式数据库星环分布式向量数据库-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，支持存储，索引以及管理海量的向量式数据集，能够高效的解决向量相似度支持数据高速读写，每秒处理数十万条记录和数百次查询。TimeLyre帮助用户快速开发各类业务与设备的实时监控、实时预警、实时故障诊断等应用。星环分布式数据库数据的高实时性检索等场景。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、查询和海量数据3D图展示能力。StellarDB帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureTranswarpSpacture是星环科技推出的一款分布式时空数据库，支持空间地理、时空轨迹、遥感影像等海量数据的存储、查询、分析和挖掘服务。Spacture具备高性能数据读写和分析能力。支持OGC标准图形类型和空间关系，兼容常见的

分布式数据库相对于集中式数据库仍处于发展阶段，具有以下优点：可存储数据模型类别多，易于拓展、叠加存储介质;可处理高并发任务，计算速度快;本质上是提高了数据备份的安全。从发展来看，数据库技术的演变历史为从集中式到分布式，从关系型到非关系型。星环科技作为大数据企业，分布式数据库产品技术领先。在分布式领域，公司专利众多且技术领先。截至2022年6月30日，公司已获授权境内专利77项(其中发明专利74项)及境外专利8项。公司基于分布式架构的大数据基础平台、分析型数据库产品已达到业界先进水平，相关产品已通过国际知名组织TPC的TPC-DS基准测试并通过了官方审计，公司也是该基准测试自2006年标准发布平台厂商，是Gartner发布该魔力象限以来首个进入该魔力象限的中国公司。2022年6月，公司多个产品或子产品入选Gartner发布的《中国数据库管理系统供应商识别指南》，在识别的8类数据库管理系统产品中，公司入选产品覆盖其中7类，是覆盖超过7类或以上产品的四家厂商之一，以及覆盖多模数据库的厂商之一。

和可运维性保证，满足自主可控的数据系统建设的需求。KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据库中再次落地,从而加速分布式数据库的研发效率。采用新一代的基于分布式计算的数据库技术,自主研发了分布式交易型数据库KunDB和分布式数据库ArgoDB。基于KunDB与ArgoDB的数据库解决方案,为企业核心业务数据库升级改造、核心分析系统建设、创新应用开发国产化替代等业务场景提供完备的能力支撑。TranswarpArgoDB-星环分布式数据库TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的面向分布式关系型数据库有哪些？星环科技在基础软件产品领域积累多年,在大数据平台TDH的研发过程中积累了大量的SOL、PL/SOL、数据库优化器、分布式事务等基础技术和专利,相关的技术优势可以在关系数据库数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库,能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构,提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足数据

解决这些问题的关键技术。而分布式数据库节点，作为分布式数据库系统的核心组成部分，承担着存储和处理数据的重要职责。简单来说，分布式数据库节点是分布式数据库系统中负责存储和处理数据的独立单元。它可以是一台解锁分布式数据库节点：数据世界的超级引擎分布式数据库节点是什么？在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，传统的单机数据库在面对海量数据存储和高并发处理时，往往显得力不从心。分布式数据库应运而生，成为物理服务器，也可以是运行在物理服务器上的一个进程或线程。多个节点通过网络相互连接，协同工作，共同构成一个完整的分布式数据库系统。而分布式数据库通过将这些数据分散存储在多个节点上，每个节点只负责存储和处理整个过程。分布式数据库节点的工作原理分布式数据库节点之所以能够高效地处理海量数据和高并发请求，离不开其独特的工作原理。这其中，数据分片、数据复制和分布式事务处理是三个关键的环节。数据分片数据分片是分布式数据库的核心能力之一，它将数据库横向扩展到多个物理节点上，把表数据按照特定的分片规则水平切分成若干片段（shard），使这些数据片段分布在不同物理节点上。常见的分片策略包括范围分片、哈希分片、按键

分布式数据库是一种数据库管理系统，它将数据分散存储在多个物理或逻辑节点上，这些节点可能分布在不同的地理位置。分布式数据库的主要目标是提供更好的数据可用性、扩展性、性能和容错能力。以下是分布式数据库的一些关键特点：数据分布：数据被存储在多个节点上，这些节点可以是物理服务器或虚拟机，它们通过网络连接。透明性：对用户来说，分布式数据库看起来像一个单一的、集中式的数据库，用户无需关心数据实际存储的位置。可扩展性：分布式数据库可以通过增加更多的节点来扩展存储容量和处理能力，以应对数据量的增长。高可用性：通过数据复制和故障转移机制，分布式数据库提高了系统的可用性和容错性。负载均衡：请求可以分散到不同的节点上，以平衡负载并提高性能。数据一致性：分布式数据库需要解决数据一致性问题，确保在不同节点间的数据保持一致。分布式事务：支持跨多个节点的事务处理，确保事务的ACID属性。网络依赖性：分布式数据库的节点数据的可用性和灾难恢复能力。分布式查询优化：查询需要在多个节点上进行优化和执行，以减少网络传输和提高查询效率。多租户支持：分布式数据库可以支持多个租户，每个租户可能有自己的数据隔离需求。

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万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...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...