湖仓一体的性能

数据湖仓一体是一种新型的数据架构，湖仓一体打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来。这种架构可以在底层支持多种数据类型并存，实现数据间的相互共享，并通过统一平台的统一管理，避免重复建设。相比于开源湖仓，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，帮助用户降低开发运维成本，提高开发分析效率，提升数据处理分析性能。封装的接口进行访问。它还支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。数据湖仓一体的优势主要包括：存算分离：数据湖仓一体采用存储计算分离架构，可以根据业务特性动态调整和扩缩容，同时支持直接读取离线数仓数据，使系统负载均衡调度更加灵活，提高资源利用率，并降低成本。批流融合：数据湖仓一体从表格式层统一流和批处理，减少存储资源消耗。同时，借助CDC能力，可以实现从数据入湖到湖内建仓整个数据链路的批流融合，进一步节省计算资源和开发成本。支持事务ACID：数据湖仓一体提供ACID保证数据写入一致性，同时提供高读写并发能力以及快速更新和删除能力，可以极大地缩小数据库入仓的延迟。星环科技湖仓一体

湖仓一体（DataLakehouse）是当前大数据领域热度非常高的一个概念，简单来说，湖仓一体是将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性相结合的一种新型开放式架构。湖仓一体的关键特征‌统一的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。企业能够更好地应对数据类型多样化的挑战。‌高性能‌：利用现代的并行处理技术，湖仓一体架构能够提供快速的数据读写和查询能力。企业能够更快地获取所需的数据和分析结果平台‌：湖仓一体架构减少了数据移动的需要，简化了数据治理和管理。提供了一个统一的数据存储和处理平台，使得不同类型的数据可以在同一个平台上进行处理和分析。‌灵活性‌：湖仓一体架构可以处理各种类型的数据。‌成本效益‌：通过使用云存储服务，湖仓一体架构可以根据实际需求动态扩展存储和计算资源。弹性扩展能力降低了企业的固定成本，提高了资源利用效率。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓一体平台依托多模型数据管理平台，打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统一资源管理、统一存储管理、统一计算引擎和统一数据操作四层统一架构，真正实现湖仓技术架构统一。贯穿这四层架构，星环科技湖仓一体平台还提供全生命周期的数据

致性、准确性和完整性。性能优化：在数据存储和处理方面进行了性能优化，既能够快速地摄入和存储大量数据，又能够高效地进行数据查询和分析。支持多种数据源：湖仓一体支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦湖仓一体架构融合了数据湖和数据仓库的优势，具有以下几个显著优势：简化的架构：湖仓一体消除了数据湖和数据仓库两个独立平台的孤岛，简化了数据管理流程，只需专注于管理和维护单个数据存储库。提高数据质量：在湖仓一体架构中，可以强制执行结构化数据和数据完整性的架构，以确保一致性，缩短提供新数据的时间，确保数据更新及时。费用更低：在低成本存储空间中存储大量数据，无需维护数据仓库和数据湖，有助于降低ETL流程和去重产生的费用。提高可靠性：减少了多个系统之间的ETL数据传输，降低了数据移动时出现质量问题或技术问题的可能性。改进的数据治理：通过数据湖仓一体将数据和资源整合在一起，更轻松地实现、测试及交付治理和安全控制措施。减少数据重复：借助数据湖仓一体，可以减少不同系统中存在的数据副本，降低数据不一致和不可信的风险。多种工作负载支持：湖仓一体可以支持多种不同的数据工作负载，如实时数据处理、批处理、交互式

高性能查询、事务处理和数据治理能力，真正实现了“存算一体”与“多模分析”。湖仓一体的核心优势统一存储与管理：湖仓一体架构通过统一的元数据层，消除了数据湖与数据仓库之间的割裂，避免数据重复迁移和冗余数据的一致性和可靠性。高性能分析：通过智能优化技术（如向量化计算、动态分区裁剪等），显著提升大规模数据的查询效率。星环科技的湖仓一体实践星环科技基于分布式技术打造的湖仓一体平台，帮助企业实现数据资产的湖仓一体架构：数据管理的未来趋势在数字化转型的浪潮中，企业对数据存储、处理和分析的需求日益增长。传统的数据仓库和数据湖架构各自存在局限性，而湖仓一体架构的出现，有效融合了两者的优势，成为新一代数据管理的核心解决方案。湖仓一体架构（LakehouseArchitecture）是一种将数据湖的灵活性与数据仓库的高效性相结合的新型架构。它支持海量原始数据的低成本存储（如数据湖），同时提供数据仓库的统一管理。其架构支持弹性扩展，兼容多种数据格式与协议，同时提供完善的数据安全管控能力（如细粒度权限、数据脱敏等），赋能企业从数据中挖掘更高价值。未来展望随着AI与实时分析的普及，湖仓一体架构将成为企业

湖仓一体是一种新型的数据架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来。在湖仓一体架构中，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享；上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析。这种架构为企业进行数据治理带来了更多的便利性。湖仓一体的关键优势包括：存算分离：湖仓一体采用存储计算分离架构，可以根据业务特性动态升降配和扩缩容，同时支持直接内建仓整个数据链路的批流融合，节省计算资源和开发成本。支持事务ACID：提供ACID保证数据写入一致性，高读写并发能力以及快速更新和删除能力，可以极大地缩小数据库入仓的延迟。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接访问原始的数据，数据工程师可以更高效地建模管理，避免重复建设。相比于开源湖仓，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，帮助用户降低开发运维成本，提高开发分析效率，提升数据处理分析性能。

湖仓一体（DataLakehouse）是当前大数据领域热度非常高的一个概念，它代表了数据管理和分析架构的一种新趋势。简单来说，湖仓一体是将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性相结合的一种新型开放式架构。湖仓一体主要应用场景‌服务于数据中台的实时数仓‌：数据中台要求其数据库在分析处理过程中强调事务一致性，并保持低延迟与提升实时处理能力。湖仓一体的典型技术特性能够很好地满足这些需求。‌支撑微服务的数据融合底座‌：湖仓一体架构可有效解决扩展困难以及维护困难的问题，为微服务提供稳定的数据支撑。‌全量数据实时访问平台‌：在数字化转型过程中，对客实时查询、历史数据服务平台或IoT物联网系统中会产生实时处理数据的需求。湖仓一体的弹性扩展能力能够很好满足这一需求。‌非结构化数据处理‌：数字化转型中通过AI机器学习及比对分析，非结构化数据将包含更多元化的业务属性，为各类业务系统提供信息输入。湖仓一体能够有效提升非结构化数据的处理能力。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓一体平台依托多模型数据管理平台，打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统一资源管理、统一存储管理、统一计算引擎和统一数据操作

湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势，并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景：实时响应与数据一致性：流批一体架构能够实时处理数据流和高效利用。简化开发与运维：湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理，能够快速响应用户的查询请求，尤其适合于实时数据分析场景。此外，湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存，加速查询。数据多样性与成本控制：湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性，将不同数据源的数据集中存储在一起，通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成，可以保证数据的一致性和准确性，避免了数据冗余和不一致的问题。同时，湖仓一体的架构可以降低数据存储和处理的成本，通过将数据按照不同的存储需求进行分类，可以实现成本和资源的优化控制，提高数据存储和处理的效率。应用场景：湖仓一体流批一体架构在多个场景下展现出亮点，包括流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用等。弹性扩展：通过统一的计算引擎和调度系统，流批一体架构能够更高效地利用计算资源，避免资源的闲置和浪费，降低企业的IT成本。此外，存算分离架构允许企业根据业务需求动态调整存储和计算资源，实现资源的弹性扩展

湖仓一体是一种创新的开放式架构，能够将数据仓库和数据湖无缝连接在一起。它整合了数据仓库的高性能和管理能力以及数据湖的灵活性，为企业提供了更加便利和高效的数据治理解决方案。湖仓一体支持多种不同类型的，从而及时获取有价值的数据洞，做出更加明智和及时的决策。湖仓一体作为一种创新的数据架构，集合了数据仓库和数据湖的优势，提供了高性能和灵活性的数据管理和处理能力，为企业数据治理提供了便利和效益。湖仓一体的优点主要包括：融合了数据仓库和数据湖的优点：数据仓库具备高性能的查询和管理能力，而数据湖提供了更灵活的数据存储和处理方式。湖仓一体将二者结合起来，同时具备了高性能和灵活性。支持多种数据类型：湖仓一体数据共存，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这使得企业能够更好地整合和管理来自不同数据源的数据，为不同部门、团队或个人之间的数据共享提供了便利。另外，湖仓一体提供了统一封装的接口，使得用户可以通过这些接口方便地访问和操作数据，而不需要过多关注底层的存储和处理细节。这样可以极大地简化用户的操作流程，并提高工作效率。同时，湖仓一体还能够支持实时查询和分析，用户可以根据需要进行时的数据查询和分析

数据科学家和机器学习工程师能够轻松访问数据。元数据层：湖仓一体架构中的元数据层提供了丰富的管理特性，如ACID事务、流式I/O、时间旅行、模式强制和数据验证。性能优化：新的查询引擎设计使得湖仓一体能够提供高性能的SQL执行能力，包括缓存热数据、数据布局优化、辅助数据结构如统计和索引以及现代CPU上的矢量化执行。架构层次：湖仓一体架构通常包括五个层次：消费层、语义层、处理层、存储层和摄取层。批流一体：湖仓湖仓一体架构是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是湖仓一体架构的关键特点和组成：存算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以根据业务需求独立扩展。成本、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。开放的数据格式：湖仓一体使用开放的数据格式使得一体能够做到真正的批流一体，从而简化数据的架构。数据湖和数据仓库的集成：湖仓一体是将数据湖和数据仓库集成在一起的解决方案，结合了数据湖的灵活性和数据仓库的结构化分析能力。统一数据管理平台：作为一个统一的数据管理平台，湖仓一体支持数据的多样性、灵活性和实时性，用于运行各种大数据处理和分析任务。

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...