主流的多模态数据库数据库

存储管理，对使用者屏蔽不同数据源的数据存储，降低业务数据管理难度。通过ArgoDB一体化多模数据库架构实现全数据，全场景，全融合，大限度降低企业TCO，打造面向数据模态融合扩展的湖仓集一体化平台。此外，基于ArgoDB打造的湖仓集一体方案可以无缝衔接AI技术，帮助业务挖掘更多数据价值。各种类型的数据进行集中存储、查询和处理，满足对结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理需求。TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的分布式数据库，基于多模型统一架构支持关系型存储，宽表存储先进技术能力，一站式满足OLAP、AETP、多模型融合分析、联邦计算、数据仓库、实时数仓、湖仓集一体等场景。2019年8月，ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。在架构上，ArgoDB基于存算解耦，实现了多模数据库的“四个统一”：统一的SQL编译引擎，支持SQL99/2003标准语法，兼容TD，Oracle，DB2等多种方言，对不同模式的数据提供统一接口，将多个操作访问入口变为一个入口，将多种数据库语言变为一种语言，降低开发和迁移成本，简化用户操作。统一的计算引擎，将多套计算引擎变为一套引擎，将多份计算资源变为一份资源，提供高性能的分析计算和执行效率

款数据库产品入选，包括分布式事务型数据库、分布式数据库、时序数据库、时空数据库、图数据库、搜索型数据库、多模数据库七大类别，涵盖数据库主流产品、数据库前沿产品、数据库服务、数据库安全、数据库生态社区等《中国数据库产业图谱（2024年）》是由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSATC601）发布的数据库产业全景图，旨在全面客观展现我国数据库产业中的关键领域、环节和代表企业。星环科技6领域。其中分布式数据库入选领航者。数据库生态社区方面，星环开发者社区为用户提供更高质量的学习、分享、交流环境。社区为用户准备了丰富的产品文档、解决方案等技术资料，用户可以按需进行选择学习和查看。同时，星环开发者社区还提供技术问答、支持等服务，同时欢迎用户加入论坛与一群志同道合的爱好者一起提问交流以及分享使用经验。此外，社区也会定期组织线上、线下的meetup、技术交流等丰富的社区活动，为用户提供良好的开发协作环境。

多模态数据存储指的是存储同时包含多种类型数据的系统。多模态数据可以包含文字、图像、音频、视频等多种形式的信息。在多模态数据存储中，需要考虑如何有效地存储和访问这些不同类型的数据。多模数据库ArgoDB“一库多用“TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的分布式数据库，基于多模型统一架构支持关系型存储，宽表存储、搜索引擎、事件存储、图存储、键值存储、时序数据存储等10种数据模型，多模态分析、联邦计算、数据仓库、实时数仓、湖仓集一体等场景。2019年8月，ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。在架构上，多模态数据库ArgoDB基于存算解耦，实现了多模态数据库的“四个统一”：统一的SQL编译引擎，支持SQL99/2003标准语法，兼容TD，Oracle，DB2等多种方言，对不同模式的数据提供统一接口，将多个操作访问入口变为一个入口，将多种数据库数据库ArgoDB满足多种数据模型处理场景和复杂业务需求。ArgoDB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OLAP、AETP、多模型融合

为了实现数量处理的智能化、多模态、平民化，星环科技推出众多创新产品，星环分布式交易型数据库KunDB、分析型数据库ArgoDB、分布式图数据库StellarDB、时序数据库TimeLyre等完全满足维风险等的挑战。新KunDB3.2版本融入星环科技多年的数据库研发经验，以满足金融业务极致稳定的要求为核心，在高可用、Oracle兼容、一体化、智能运维、多场景应用支持等方面能力进行了大幅提升，可支撑、实时离线一体化等难题。在多模能力方面，ArgoDB6.0统一SQL接口、统一计算引擎架构、统一存储管理，采用容器化底座，实现了多租户隔离。星环科技基于多模数据库ArgoDB打造的湖仓集一体架构，将原始引擎、完备的SQL支持、Oracle、TD等方言支持，保障了国产化替代的落地。某农商行采用星环科技分布式数据库ArgoDB建设了新一代湖仓一体平台，平滑替代了原Teradata一体机，实现了多数据平台计算、可视化交互、深度图学习、多模型数据库等产品多方位的能力升级，以高水平的产品能力和图智能持续赋能业务生产以及应用创新，为国产化图数据应用提供高水平产品解决方案。StellarDB5.0对计算模型进行

主流的图数据库在数据管理领域，图数据库正逐渐成为处理复杂关系数据的首选工具。与传统的表格型数据库不同，图数据库以节点和边为基础结构，能够直观地表示和高效地查询实体间的多层次关系，这种特性使其在社交模式，而不必关心底层如何实现。这种语言设计大大降低了查询复杂关系的难度，使得业务人员也能相对容易地表达多跳查询和路径查找。性能表现上，图数据库针对关系遍历进行了深度优化。传统数据库在处理多表连接时性能可分为几种主要类型。原生图数据库从存储引擎到查询处理都专门为图结构设计，通常提供较好的性能和扩展性，尤其擅长处理复杂的多跳查询。另一种是基于其他数据库引擎构建的图数据库，它们利用现有存储系统添加图处理方法也用于网络安全领域，通过分析访问关系图发现异常行为。知识图谱构建与管理同样依赖图数据库技术。从多源异构数据中提取的实体和关系，通过图数据库可以形成统一的知识网络，支持语义搜索、智能问答等应用。总体而言，图数据库凭借其独特的关系处理能力，正在重塑数据管理方式。从早期的小众技术到如今的主流选择，图数据库的发展反映了数据复杂度提高带来的技术革新需求。随着应用场景不断拓展，图数据库有望在更多领域展现其价值。

多模型数据库是一种在统一、综合的平台下同时支持多种不同的数据模型的数据库，数据模型可包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型，键值模型，图模型），多模型数据库拥有一种或多种查询语言。传统的模型和分布式架构。多模型数据库的出现可以认为是将关系型数据库和NoSQL数据库的优点集中起来，以应对不同的数据需求。它能够同时存储和管理多种数据模型，使得开发人员可以根具体的应用场景选择适合的数据模型。在多模型数据库中，每个数据模型都有其专门的存储引擎和查询语言。例如，在支持文档模型的多模型数据库中，可以通过类似于MongoDB的查询语言来执行文档检索和更新操作。而在支持键值模型的数据库中，可以使用类似于Redis的命令来进行键值对的操作。多模型数据库的优势在于它能够灵活地适应不同的数据需求。由于不同的数据模型适用于不同的场景，开发人员可以根据具体的需求选择适合的数据模型，而无需通过整合不同的数据库来解决多样化的数据问题。这样可以极大地简化开发和维护过程，并提高系统的灵活性和性能。此外，多模型数据库还可以提供更好的数据一致性和可靠性。通过统一的平台和多种数据模型的支持，可以更方便地进行数据的

用户体验。随着数据量增长，数据库的扩展能力也很重要，好的向量数据库应能线性或近线性地扩展。准确性方面，虽然ANN算法牺牲了部分精度，但优秀实现能在可接受的精度损失下提供显著性能提高。多模态支持也越来越受主流向量数据库一览在人工智能和机器学习快速发展的今天，向量数据库作为一种专门用于存储、检索和分析高维向量数据的数据库类型，正变得越来越重要。与传统的关系型数据库不同，向量数据库专注于处理由深度学习进行相似性搜索。这种算法牺牲了少量精度以换取更高的查询速度，使得在大规模数据集上进行实时相似性搜索成为可能。常见的ANN算法包括基于树的算法、基于图的算法和基于量化的算法等。主流向量数据库类型当前市场上重视，能够处理文本、图像等多种数据类型向量的数据库更具优势。开发者体验也不容忽视，包括API设计、SDK质量、文档完整性等。此外，生产环境所需的持久化、故障恢复、监控等功能都是企业级应用必须考虑的要素模型生成的嵌入向量，为相似性搜索、推荐系统、图像识别等应用提供了有效解决方案。向量数据库的基本原理向量数据库的核心在于其能够有效处理高维向量数据。当文本、图像或音频通过深度学习模型处理后，会被转换为数学

图数据库与关系型数据库优势在当今数据驱动的世界中，数据库技术不断演进，以满足不同场景下的数据处理需求。图数据库和关系型数据库作为两种主流的数据管理方式，各自拥有独特的优势和应用场景。理解它们的区别和了截然不同的数据模型，以节点、边和属性来表示和存储数据。这种原生图存储方式特别适合处理高度互联的数据，能够直观地反映现实世界中实体间复杂的关系网络。在处理多跳查询和深度关系分析时，图数据库展现出惊人的优势，对于选择合适的技术方案至关重要。关系型数据库的核心优势关系型数据库基于表格模型，使用行和列来组织数据，已有超过四十年的发展历史。其优势在于数据的一致性和完整性。通过ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务特性，关系型数据库确保了数据操作的可靠性，这在金融交易、库存管理等关键业务场景中尤为重要。结构化查询语言（SQL）作为关系型数据库的标准接口，提供了强大的数据操作能力。复杂的多表连接、聚合函数和子查询等功能，使得处理高度结构化的数据变得直观而高效。对于需要频繁进行复杂计算和报表生成的业务系统，关系型数据库展现出无可替代的优势。关系型数据库还具备良好的标准化和成熟度。经过数十年的发展

主流图数据库信创图数据库作为数据库领域的重要分支，近年来在信创产业中扮演着越来越关键的角色。与传统的关系型数据库不同，图数据库以节点、边和属性为基础存储单元，专门为处理高度互联数据而设计，在社交网络计算结果。这种设计理念使得图数据库在处理多跳查询、路径发现等复杂关系运算时，性能往往比关系型数据库高出几个数量级。图数据库通常采用白板友好的数据模型，直观地以点、边形式表示实体及其关系，大大减少了业务人员与完善的多租户隔离、细粒度访问控制、数据加密等能力，特别是在处理敏感关系数据时，如金融交易网络或政府关系图谱。审计日志与溯源功能也必不可少。性能与规模方面，信创项目往往涉及海量数据。优秀的图数据库应能支持、金融风控、知识图谱等领域展现出独特优势。图数据库的核心特点图数据库的显著特征是其原生图存储与处理能力。它将数据间的关系提高为与数据实体同等重要的地位，而非像传统数据库那样将关系作为查询时的临时技术人员的沟通成本。同时，其灵活的设计允许数据模型随业务需求自然演进，避免了关系型数据库中频繁的altertable操作。信创环境下的技术考量在信创背景下，图数据库的选择与使用需要综合考虑多方面因素

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...