业内较好的多模型数据库

向量搜索数据库是一种以向量为基础存储单元，具备高效检索向量能力的数据库。向量搜索数据库大多数适用于海量高维向量数据的存储和检索，对于传统关系型数据库无法胜任或效率较低的高维向量场景有较好的解决效果分布式向量数据库，支持存储、索引以及管理海量的向量式数据集，提供向量相似度检索、高密度向量聚类等能力，有效地解决了大模型在知识时效性低、输入能力有限、准确度低等问题，让大模型更高效率地存储和读取知识库，降低训练和推理成本，激发更多的AI应用场景。在赋予大模型拥有“长期记忆”的同时，还可以协助企业解决目前担忧的大模型数据隐私泄露问题。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo具备高可用、高性能。通过应用向量检索算法，量搜索数据库可以快速检索和匹配目标向量，不仅可以于向量相似度检索，还可以支持分类、聚类和推荐等应用场景。现在大型机构和企业广泛应用向量搜索数据库来挖掘和应用对企业有价值的数据信息，比如金融行业的推荐和欺诈检测，社交网络领域的知识图谱与舆情应用等等。星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo星环科技分布式向量数据库TranswarpHippo作为一款企业级云原生

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。传统的关系型数据库使用表格组织数据，通过进行查询和操作。然而，随着大数据和分布式计算的兴起，关系型数据库在某些场景下的性能和扩展性限。为了解决这些问题，NoSQL数据库应运而生，提供了更灵活、可扩展的数据模型和分布式架构。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

大模型数据库是随着人工智能技术发展而兴起的一种新型数据库。大模型数据库是一种能够存储、管理和处理大规模数据，并与大模型紧密结合、协同工作的数据库系统。它不仅要具备传统数据库的基本功能，还需要满足大训练数据量可达数亿甚至数十亿的文本数据，大模型数据库需要具备相应的存储容量和数据管理能力来容纳和处理这些数据。高效的数据检索与查询：为了满足大模型在推理阶段对数据的快速访问需求，大模型数据库需要提供高效类型丰富多样，包括结构化数据（如关系型数据）、半结构化数据（如JSON、XML等格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。大模型数据库需要能够支持多种数据类型和格式的存储、管理和查询，以便更好地为大模型提供数据支持。数据预处理与特征工程能力：在数据进入大模型之前，通常需要进行预处理和特征工程，如数据清洗、归一化、向量化等操作。大模型数据库可以内置一些数据预处理和特征工程的功能，以便更好地为大模型准备数据，提高模型的训练效果和性能。与大模型的紧密集成：大模型数据库需要与大模型进行紧密集成，提供方便的接口和工具，以便开发人员能够轻松地将数据库中的数据导入到模型中进行训练，以及在模型推理时能够

，同时利用数据复制机制在多个节点备份数据以保障可用性和可靠性。存储结构相对灵活，既能处理结构化数据，也能应对非结构化、半结构化数据，以适配不同应用场景和数据类型的多样化需求。关系型数据库：基于关系模型的环境下，事务管理相对简单，依靠数据库自身的事务处理机制，通过数据库引擎内部的功能就能较好地实现ACID特性，对单个数据库实例内的事务操作进行有效的管理和控制。可用性和容错性分布式数据库：凭借数据的以下是分布式数据库和关系型数据库在多个方面的区别：数据存储方式分布式数据库：数据分散存储在多个物理上相互分离的节点上，通过数据分片将数据按照一定规则（如范围、哈希等）划分成不同片段，分别存于不同节点，采用表格（由行和列组成）的形式来存储数据，表格之间通过主键、外键等机制建立关联关系。主要用于存储和管理结构化数据，对数据格式和结构有着较为严格的要求，数据类型需预先定义明确。可扩展性分布式数据库社交媒体平台用户数量和用户产生数据量的快速增长，通过增加服务器节点就能满足存储和运算需求。关系型数据库：可扩展性相对受限，通常在单机环境下，其存储容量受限于服务器硬件的存储设备大小，当数据量达到一定

关系型数据库和非关系型数据库的主要区别可以概括如下：数据模型：关系型数据库：基于关系模型，数据存储在表格中，通过行和列的形式组织，数据之间通过关系（外键）相互关联。非关系型数据库：不基于关系模型，更适合特定的数据模型。事务处理：关系型数据库：支持ACID事务，保证事务的可靠性。非关系型数据库：通常支持BASE原则，强调可用性和最终一致性。扩展性：关系型数据库：水平扩展（增加更多服务器）较为程度的数据不一致，以换取更高的可用性和性能。性能：关系型数据库：在处理复杂查询和事务时性能较好。非关系型数据库：在处理大量非结构化数据和高并发读写操作时性能较好。适用场景：关系型数据库：适合需要高度数据，数据存储方式多样，包括键值对、文档、宽列存储、图形数据库等。查询语言：关系型数据库：使用SQL作为查询语言，支持复杂的查询和事务处理。非关系型数据库：查询语言或接口各不相同，通常不如SQL强大，但更简单困难，通常采用垂直扩展（增加单个服务器的资源）。非关系型数据库：设计上更易于水平扩展，适合大规模分布式系统。一致性：关系型数据库：强调强一致性，数据更新后立即对所有事务可见。非关系型数据库：可能允许一定

应用场景。基础架构差异传统数据库通常采用表格形式存储数据，遵循严格的行列结构。它们基于关系模型或键值对等经典范式，数据以离散的字段和记录形式存在。这种结构特别适合存储财务记录、客户信息等结构化数据，查询向量数据库vs传统数据库在当今数据爆炸的时代，数据库技术正经历着前所未有的变革。传统数据库已经服务了几十年，而新兴的向量数据库则以其独特的优势在特定领域崭露头角。这两种数据库各有千秋，适用于不同的时通过精确匹配或范围查找来检索信息。向量数据库则采用完全不同的存储方式。它将数据表示为高维空间中的向量，每个向量由一系列数字组成，捕捉数据的特征和关系。这种表示方法特别适合非结构化数据，如图像、音频、文本等。向量数据库的核心在于能够计算向量之间的相似度，而非传统意义上的精确匹配。查询方式的根本区别传统数据库的查询语言（如SQL）允许用户通过精确条件查找数据。例如"查找所有年龄大于30岁的客户"这样的查询，系统会返回完全符合条件的记录。这种查询方式对结构化数据非常有效，但面对复杂模式识别任务时就显得力不从心。向量数据库的查询本质上是相似性搜索。给定一个查询向量，系统会找出数据库中与之相似的向量

大模型知识库使用向量数据库还是图数据库?在构建大模型知识库时，选择合适的数据库技术尤为重要。当前主要有两种数据库类型备受关注：向量数据库和图数据库。这两种技术各有特点，适用于不同的应用场景。向量数据库是专门为处理高维向量数据而设计的。它能够有效存储和检索以向量形式表示的数据，这种表示方式正是现代大模型处理信息的核心方法。当大模型将文本、图像或其他类型的数据转换为嵌入向量后，向量数据库可以快速找到语义上相似的条目。这种能力使得向量数据库特别适合用于大模型的记忆扩展、上下文检索等任务。它的优势在于相似性搜索的快速性，即使面对数十亿级别的向量数据，也能保持较快的查询速度。图数据库则以不同的方式组织数据，它专注于实体之间的关系。在图数据库中，数据以节点和边的形式存储，节点代表实体，边代表实体间的关系。这种结构天然适合表示复杂的关联网络，如社交网络、知识图谱等。对于需要深度推理和关系挖掘的大模型关系查询方面效率更高，尤其是当需要遍历复杂关系网络时。在可扩展性方面，向量数据库通常更容易水平扩展，而图数据库的扩展往往面临更多挑战。数据模型方面，向量数据库使用简单的向量集合，结构相对扁平；图数据库则

结论并执行相应处理。时序数据库可以较高性能地存储、查询和处理时序数据，并具有数据模型灵活、处理时序化数据更高效的特点，已成为行业内必不可少的数据管理工具。各种国产的时序数据库也不断涌现。星环分布式时序数据库序列数据进行高效的查询和分析，以满足行业内的需求。在金融交易领域，时序数据库的应用非常广泛。股票、期货市场中的交易数据具有极高的时效性、时序性和大量性，对于海量的股票交易数据进行分析，时序数据库可以时序数据库是一种以具有时间标签特征（按照时间顺序变化）的数据作为基本存储和处理单元的数据库，主要应用于金融交易数据分析、传感器数据分析等场景。时序数据库是一种以时间序列数据为基础的数据库管理系统，主要用于管理大量、快速、有序的时序数据。时间序列数据通常具有时间维度和数值维度，比如股票的价格变化、气象站的气温和湿度、工业生产过程中的传感器数据等等。不同于传统的关系型数据库，时序数据库专注于对时间对历史数据进行综合性的查询和分析，为数据分析师们准确预测股票走势和风险提供了支持。在工业生产领域，时序数据库也能发挥重要作用。在制造过程中，有很多工业机器和设备会不断产生各种类型的数据，如温、压、力等

大模型知识库是基于大语言模型的智能系统，用于整合企业内部的各类信息资源，如文档、数据、专业知识等，形成结构化的知识体系。这些知识库能够支持智能问答、文档检索、决策支持等功能，帮助企业提高效率和决策质量。技术应用：大模型知识库结合了人工智能技术，如自然语言处理（NLP）、检索增强生成（RAG）等，能够理解和生成高质量的文本内容，适应企业特定业务场景。数据来源：知识库的数据来源多样，包括企业内部文档：不同企业根据自身需求构建知识库，例如制造业企业通过收集高频问题和答案进行训练，以优化生产流程；金融企业则可能利用知识库提升风险管理和客户服务。平台支持：市场上有多种工具和服务平台支持大模型知识库的搭建和管理。、在线资料、行业报告等，通过文本拆分、向量化等处理方式转化为模型可理解的形式。功能作用：除了提供快速准确的查询服务外，还能用于培训、客户服务、内部协作等多个方面，提升员工工作效率和客户满意度。企业实践

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。...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...