时空数据库 公司排名

图数据库的排名和领域、应用场景、性能要求等不同而不同，且随着技术的不断发展和市场的变化，排名和评价也可能随之变化。因此，在选择图数据库时，需要结合具体需求、实际情况和可行性进行综合考虑和评估。星环分布式图数据库StellarDBTranswarpStellarDB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、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。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。

图数据库公司排名：技术与市场格局解析图数据库作为近年来发展迅猛的数据库类型，凭借其处理复杂关系数据的独特优势，在金融、社交网络、推荐系统等领域获得了广泛应用。本文将从技术特点、应用场景和市场表现等领域，通过将图数据库作为PaaS服务推出，降低了企业使用门槛。新兴创业公司则专注于垂直领域或特定技术创新，如分布式架构优化、多模型数据库集成等，为市场带来了新鲜血液。这些公司虽然规模较小，但在某些技术指标知识图谱构建和药物发现应用；零售电商则需要强大的推荐引擎和客户360视图功能。企业在选型时应避免盲目追求排名，而应首先明确自身业务需求。对于需要处理高度关联数据且查询模式复杂的情况，图数据库确实能维度，分析当前图数据库领域的主要参与者，为读者提供一个客观的行业格局概览。图数据库的核心价值与技术特点与传统关系型数据库相比，图数据库采用了完全不同的数据组织方式。它以节点、边和属性为基础单元，直接存储实体间的关系，这使得在处理多跳查询和复杂网络分析时，性能可提高数个数量级。这种特性特别适合需要频繁处理关联关系的场景，如社交网络中的好友推荐、金融交易中的反欺诈分析等。现代图数据库通常具备几个关键技术

图数据库公司排名：技术与市场格局解析图数据库作为近年来发展迅猛的数据库类型，凭借其处理复杂关系数据的独特优势，在金融、社交网络、推荐系统等领域获得了广泛应用。本文将从技术特点、应用场景和市场表现等领域，通过将图数据库作为PaaS服务推出，降低了企业使用门槛。新兴创业公司则专注于垂直领域或特定技术创新，如分布式架构优化、多模型数据库集成等，为市场带来了新鲜血液。这些公司虽然规模较小，但在某些技术指标知识图谱构建和药物发现应用；零售电商则需要强大的推荐引擎和客户360视图功能。企业在选型时应避免盲目追求排名，而应首先明确自身业务需求。对于需要处理高度关联数据且查询模式复杂的情况，图数据库确实能维度，分析当前图数据库领域的主要参与者，为读者提供一个客观的行业格局概览。图数据库的核心价值与技术特点与传统关系型数据库相比，图数据库采用了完全不同的数据组织方式。它以节点、边和属性为基础单元，直接存储实体间的关系，这使得在处理多跳查询和复杂网络分析时，性能可提高数个数量级。这种特性特别适合需要频繁处理关联关系的场景，如社交网络中的好友推荐、金融交易中的反欺诈分析等。现代图数据库通常具备几个关键技术

图数据库的排名和领域、应用场景、性能要求等不同而不同，且随着技术的不断发展和市场的变化，排名和评价也可能随之变化。因此，在选择图数据库时，需要结合具体需求、实际情况和可行性进行综合考虑和评估。星环分布式图数据库StellarDBTranswarpStellarDB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、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。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。

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。

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。

时空数据库是一种以具有时间和空间维度特征数据为基本存储和处理单元的数据库，主要应用于物联网数据、轨迹数据的分析场景。时空数据库能够有效地管理、查询和分析具有时间和空间属性的数据。时空数据库被广泛应用于许多领域，包括交通管理、环境监测、城市规划和应急管理等时空数据库与传统关系数据库不同，它能够处理时间和空间维度的数据，具有更强大的查询和分析功能。在时空数据库中，数据存储的基本单元是对象，而对象有着时间和空间属性。例如，交通管理领域的时空数据库可以存储车辆位置、速度和方向等信息，环境监测领域的时空数据库可以存储传感器数据的时间和地点信息。时空数据库的主要特点包括：空间索引：空数据库使用空间索引来提高数据查询的效率。常用的空间索引方法包括R树和kd树等，可以快速定位到特定区域内的对象。时间索引：时空数据库使用时间索引来处理时间维度的数据。时间索引可以支持时间范围查询和时间序列分析等操作。空间分析：时空数据库可以进行各种空间分析操作，如空间关系查询、距离算和路径规划等。可以帮助用户快速找到特定区域内的对象，计算对象之间的距离，并进行路径规划和轨迹分析等。数据可视化：时空数据库可以将数据可视化

时空数据库是一种以具有时间和空间维度特征数据为基本存储和处理单元的数据库，主要应用于物联网数据、轨迹数据的分析场景。时空数据库能够有效地管理、查询和分析具有时间和空间属性的数据。时空数据库被广泛应用于许多领域，包括交通管理、环境监测、城市规划和应急管理等时空数据库与传统关系数据库不同，它能够处理时间和空间维度的数据，具有更强大的查询和分析功能。在时空数据库中，数据存储的基本单元是对象，而对象有着时间和空间属性。例如，交通管理领域的时空数据库可以存储车辆位置、速度和方向等信息，环境监测领域的时空数据库可以存储传感器数据的时间和地点信息。时空数据库的主要特点包括：空间索引：空数据库使用空间索引来提高数据查询的效率。常用的空间索引方法包括R树和kd树等，可以快速定位到特定区域内的对象。时间索引：时空数据库使用时间索引来处理时间维度的数据。时间索引可以支持时间范围查询和时间序列分析等操作。空间分析：时空数据库可以进行各种空间分析操作，如空间关系查询、距离算和路径规划等。可以帮助用户快速找到特定区域内的对象，计算对象之间的距离，并进行路径规划和轨迹分析等。数据可视化：时空数据库可以将数据可视化

TranswarpSpacture是星环自主研发的时空数据库。支持大规模矢量数据、时空轨迹数据、栅格瓦片数据的存储与计算，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、时空编码，并提供丰富的时空数据分析函数和算法支持。通过将各类业务复杂分析与查询下推到数据库层面执行，简化数据传输逻辑，让计算贴近存储，解放软件和业务层面的运行压力，并通过优化数据结构和算法、提供时空索引等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。TranswarpSpacture在时空数据存储、管理与计算等关键技术上不断探索突破。针对时空大数据结构复杂、种类繁多的特点，Spacture原生支持矢量、栅格、瓦片、轨迹等多种空间、时空数据模型，为泛在空间应用提供一体化空间数据的存储支撑。同时Spacture支持OGC标准，支持GeoSOT（全球剖分网格编码）与北斗网格技术大幅提升时空数据处理分析性能。Spacture已完成与主流国产CPU、服务器、操作系统的兼容适配认证，并且兼容PostgreSQL及其插件、postgis语法和主流GIS软件，充分满足PostgreSQL、PostGIS等国产化替换需求。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：