图数据库建设解决方案

解决方案。分布式图数据库可以将数据分布在多个节点上，提高存储容量和处理能力，同时保证数据的一致性和可用性。存储架构设计数据分区：根据业务需求和数据特点对图数据进行分区存储。例如，可以按照地域、业务类型反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这建立的关联等。边可以带有权重，如交易金额、交易频率等属性。二、图数据存储存储选型图数据库选择：根据数据规模、性能要求和应用场景选择合适的图数据库。分布式存储考虑：对于海量的图数据，可能需要采用分布式存储、信贷记录等）、行业共享黑名单、社交媒体数据（用于分析客户社交关系和行为模式）等。数据清洗与转换对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据和错误数据。图数据构建节点定义：将客户、账户、交易对象、设备或时间范围对节点和边进行分区，以便于快速查询和分析。索引构建：建立适当的索引来提高图数据的查询效率。例如，对经常查询的节点属性（如客户的信用评分、账户的余额范围等）和边的类型（如高风险交易类型）建立

图数据库公司哪家好在当今数据驱动的商业环境中，图数据库技术因其在处理复杂关系数据方面的独特优势而日益受到关注。面对市场上众多的图数据库供应商，企业该如何选择适合自己的解决方案？本文将从技术特性、应用的验证，才能确定哪种解决方案适合特定应用场景。未来，随着图计算技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，图数据库市场可能会进一步分化，出现更多针对垂直领域的专业化解决方案。企业选择时既要满足当前需求，也要为未来发展预留空间，在技术先进性和成熟稳定性之间找到平衡点。场景和评估标准等多个维度，为您提供客观的参考框架。图数据库的核心价值图数据库与传统关系型数据库的根本区别在于其数据模型。图数据库以节点、边和属性为基础构建数据关系，这种原生图存储方式特别适合处理高度互联的数据。社交网络中的好友关系、金融交易中的资金流向、物流系统中的配送路径，这些场景中的数据关系如果用传统表结构表示，往往需要复杂的多表连接查询，而图数据库可以轻松实现高效遍历。性能表现是图数据库的一大亮点。在处理深度链接查询时，图数据库的响应速度通常比关系型数据库快数倍甚至数百倍。这种性能优势随着数据量和关系复杂度的增加而愈加明显。此外，图数据库的灵活模式使其能够轻松适应业务变化，无需频繁修改数据

替代解决方案，在分布式数据库、大数据基础平台TDH、搜索引擎Scope、智能分析工具Sophon等方面有诸多国产化替代成功实践。数据平台架构亟需进行统一规划和治理。解决思路星环科技按照统一采集、统一存储、统一管控、统一应用的建设思路，基于云原生多模型数据库技术，构建全院级湖仓一体化大数据平台，打破传统Hadoop+MPP的混合。应用场景基于湖仓一体架构的新一代医院数据中心解决方案主要应用场景包括：临床数据中心（CDR）星环科技支持医院各生产系统到CDR实时数据同步，以及高并发、高性能查询，满足临床实时查询需求。通过多类型数据进行有效处理和高效检索，提供可视化自助分析探索工具，完成临床科研数据的快速统计和探索分析，满足医院科研的实际需要。同时具有AI分析、图谱构建分析等智能工具以及分布式图数据库系统，赋能知识图谱构建操作层提供SQL语法支持，可实现统一接口处理不同的业务和不同数据模型，避免HIS、EMR等核心业务系统在数据共享时“不堪重负”。方案架构星环科技基于多模型大数据平台统筹建设新一代医院湖仓一体数据中心，将

图数据库作为一种高效处理复杂关系数据的存储解决方案，在多个领域和场景中得到了广泛应用。以下是图数据库的主要应用场景及具体案例分析：1.社交网络分析社交网络中用户之间的关系错综复杂，图数据库能够高效地存储和查询这些关系。2.推荐系统推荐系统通过分析用户行为和偏好，提供个性化推荐。图数据库能够有效处理用户、项目和用户与项目间的关系。例如，通过用户偏好分析、项目相似度计算和协同过滤等操作，图数据库可以快速执行基于图的推荐算法。3.网络分析网络分析涉及通信网络、交通网络、供应链网络等。图数据库可以精确地表示网络结构，并高效分析网络流量和模式。例如，一家电信公司使用图数据库存储网络中的节点和边，并利用图形查询语言执行复杂的网络分析。4.生物信息学生物信息学中的基因、蛋白质、代谢途径等数据具有复杂的网状结构。图数据库能够存储和分析这些复杂的生物网络，支持基因表达分析、蛋白质互作网络和代谢途径探索等操作。5.地理信息系统（GIS）GIS用于捕捉、存储、分析和管理地理空间数据。图数据库提供了一种自然的方式来表示地理空间数据，支持路径查找、网络规划和空间分析等操作。6.欺诈检测欺诈检测需要分析交易数据

首选解决方案。关联数据的天然表达图数据库的核心优势在于它以自然的方式表示和存储关联数据。不同于传统关系型数据库使用表格和行列来组织数据，图数据库直接使用节点、边和属性来建模。节点代表实体（如人、地点或。虽然传统数据库在事务处理和简单查询方面仍有优势，但在处理复杂关联数据时，图数据库提供了更优雅和有效的解决方案。随着数据互联程度的不断提高，图数据库的应用前景将更加广阔。图数据库相比传统数据库有哪些优势？在当今数据驱动的世界中，数据库技术不断演进以满足各种复杂的数据处理需求。图数据库作为一种新兴的数据库类型，在处理关联数据方面展现出显著优势，正逐渐成为许多应用场景的关系，而图数据库只需创建"朋友"边直接连接两个用户节点，查询时无需繁琐的表连接操作。这种直接表示关系的能力大大简化了数据模型设计。有效的关联查询性能当处理深度关联查询时，图数据库展现出惊人的性能优势。传统关系型数据库在处理多表连接查询时，性能会随着连接数量的增加而急剧下降。而图数据库的查询速度与数据总量关系不大，主要取决于查询需要遍历的路径长度。例如，在查找"朋友的朋友的朋友"这类多层关系时，关系型

星环科技TranswarpHippo分布式向量数据库解决方案TranswarpHippo分布式向量数据库解决方案方案旨在支持多样化机器学习模型生成的海量向量数据，满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等需求，为人工智能时代多元化应用场景提供有力支持，为企业业务加速发展提供助力。基于第四代英特尔®至强®可扩展处理器的TranswarpHippo分布式向量数据库解决方案通过软硬件深度融合，“答非所问”的现象，而专属大模型又存在训练时间较长，算力需求较高等问题。通过引入向量数据库，实现大模型+向量数据库的架构为企业解决上述问题提供了有效的解决方案。星环科技自主研发的企业级云原生分布式向量，实现了高性能、高经济性、高扩展性的统一，满足大模型时代海量、高维向量的存储和计算需求，为用户构建高性能向量数据库系统和大语言模型场景提供了重要依据和选型方向。大语言模型正迅速地应用于各行各业，改变数据库TranswarpHippo，支持存储、索引以及管理来自深度神经网络或者各类机器学习模型所生成的海量向量数据，能够很好的满足企业针对海量向量数据的高实时性查询、检索、召回等场景，有力地支撑个性化推荐

图数据库用于生产如何选择？在当今数据驱动的时代，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。当企业考虑将图数据库投入生产环境时，如何选择合适的解决方案成为关键问题。本文将从多个维度探讨生产环境中图数据库的选择标准。理解图数据库的核心特性图数据库与传统关系型数据库的根本区别在于其数据模型。图数据库以节点、边和属性为基础构建数据，节点代表实体，边表示实体间关系，属性则描述这些元素的特征。这种结构天然适合表达和查询复杂关系网络。在生产环境中，图数据库通常展现出对关联查询的卓越性能，尤其是多跳查询（即通过多个关系连接查找数据）。当数据间关系成为分析重点时，图数据库的优势尤为明显。评估生产需求选择图数据库前，必须明确生产环境的具体需求。数据规模是首要考量因素，包括节点和边的预期数量，以及未来增长趋势。不同图数据库对大规模图数据的处理能力差异显著。查询模式同样重要。需要分析生产环境中常见的查询类型，是侧重局部图遍历还是全局图分析？频繁写入还是以读取为主？这些因素直接影响数据库选型。一致性要求也不容忽视。生产系统是否需要强一致性，还是可以接受最终一致性？不同图数据库在ACID特性支持程度

多年的星环科技基于星环分布式数据库ArgoDB+KunDB，打造了基于临床数据中心的联合解决方案，助力临床数据中心实现了不同临床类型数据统一存储，同时支持诊断数据、影像数据等实时数据接入，并可秒级完成数据类型的数据，这些系统独立建设、缺乏集成、元数据不统一和标准不统一，给数据的查询和处理带来重重困难。基于星环科技多模型数据库ArgoDB建设的临床数据中心底层大数据平台，将医院中各种类型的数据（例如电子随着医疗卫生信息化建设进程的不断加快，医疗数据的规模也在迅猛增长。然而，由于医疗数据的特殊性和复杂性，导致海量医疗数据无法高效、准确地被提取和使用。为了帮助医院解决医疗数据处理难题，在大数据领域深耕加工，应对多种维度数据查询请求可毫秒级响应，提升问诊效率。目前医疗大数据方案已经在众多三甲医院落地。以国内某三甲医院为例，经过十多年的信息化建设，该医院已经初步建立了HIS（医院信息系统）、LIS（实验室信息管理系统）、PACS（影像归档和通信系统）、电子病历等多套信息系统，并积累了大量的临床数据。除了结构化、半结构化数据，还有海量、高价值的医疗影像等非结构化数据。为了存储、查询和处理这些不同

诸多领域落地，形成了非常成熟的大数据应用解决方案，加速企业数字化转型进程。金融解决方案：在金融领域，大数据产品发挥着重要的作用，星环科技借助大数据云平台TDC、分布式数据库ArgoDB和AI平台智能城市建设、供应链管理、风险管理、健康医疗、育等领域的应用系统，提升生产力和效率。大数据解决方案常采用的技术包括数据仓库、数据挖掘数据可视化、机器学习、人工智能等。通过这些技术，可以将各种数据源整合基础设施建设发展的必然趋势。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术，融合发电侧原有要素，向业务侧提供智慧新能源解决方案，驱动业务流程和管理模式的重塑与重构，建设新能源数据生态大数据解决方案是指针对企业、政府和组织等各类机构的大规模数据处理问题提出的方案、技术和策略。可以帮助组织更好地管理和应用大数据，实现数据挖掘、分析和预测等业务目标。例如，可以基于大数据解决方案开发在一起，进行数据清洗、预处理和分析，提供洞察和决策支持。同时，大数据解决方案也涉及到数据安全、数据隐私、数据治理等方的问题。星环大数据解决方案星环科技大数据解决方案在金融、交通、政府、医疗、能源、教育等

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...