键值数据库

键值数据库指一种以键值对数据作为基本存储和处理单元的数据库，主要应用于对简单查询有较高并发和性能要求的场景。键值数据库是一种非关系型数据库，以键值对数据作为基本存储和处理单元。简单来说，就是通过一个唯一的键来访问对应的值。每个键值对都是独立的，之间没有关联或者依赖，这与传统的关系型数据库不同。键值数据库的工作原理比较简单。用户通过键来查询数据库中对应的值，如果键存在，则返回对应的值，否则返回空值。在键值数据库中，每个键都是唯一的，对应的值可以是任何类型的数据，例如字符串、数字、JSON文档等。键值数据库的优势在于它具备高并发和高性能的特点。由于键值对之间没有关联，每个键值对都是独立的，所以可以非常快速地查询和访问数据，适用于需要处理大量请求和数据的场景。同时，键值数据库往往支持分布式存储和处理，可以实现水平扩展，提高系统的吞吐量和容错性。另外，键值数据库在数据模型上非常灵活，可以根据业务需求灵活定义键和值的数据结构，也可以支持多种类型的数据操作，例如添加、查询、修改和删除等。然而，由于其复杂度和性能上的限制，键值数据库通常只适用于简单的数据存储和处理场景，不适合存储复杂的数据模型和

非关系型数据库指以非关系模型（文档模型、键值模型、图模型）数据作为基本存储和处理单元的数据库。星环非关系型数据库宽表数据库HyperbaseTranswarpHyperbase是星环科技推出的一款标准语法，并兼容开源HBase。Hyperbase帮助用户快速开发历史数据查询、业务在线检索等应用。键值数据库KeyByteTranswarpKeyByte是星环科技推出的一款高性能键值数据库，提供NoSQL宽表数据库，支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。Hyperbase支持结构化数据，及文本、图像、视频、对象等非结构化数据的存储；支持全文索引、二级索引等索引技术；提供多租户管理；支持SQL缓存、高并发数据存储、实时或限时业务支持等应用。时空数据库SpactureTranswarpSpacture是星环科技推出的一款分布式时空数据库，支持空间地理、时空轨迹、遥感影像等海量数据的存储。Spacture帮助用户快速开发时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等应用，广泛应用于位置服务、城市管理、交通物流、疫情防控等场景。时序数据库TimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技推出的

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

TranswarpKeyByte是星环科技推出的一款高性能键值数据库，提供数据实时插入与高并发检索服务。KeyByte采用主从高可用架构，支持容灾、主备自动切换和故障迁移；兼容Redis核心数据结构与API；支持数据的持久化；支持弹性扩展。适用于热点数据缓存、高并发数据存储、实时或限时业务支持等应用。

分布式数据库：NoSQL数据库天生具备分布式特性，主要用于处理海量数据和大规模并发，适合高可扩展性的需求。NoSQL数据库包括键值数据库、文档数据库、列存储数据库等。NewSQL数据库：结合了关系型数据库和键值对。它们适用于文档管理和搜索等场景。键值存储数据库：以键值对形式存储数据，每个键对应一个值。这种数据库具有高性能的读写操作，适用于缓存、配置管理等场景。列式存储数据库：以列为单位组织数据，将同分布式数据库根据其架构和数据模型的不同，可以分为以下几种类型：关系型分布式数据库：这类数据库保留了关系模型的强一致性，支持跨多个节点进行数据的存储和查询，并提供了ACID事务特性。NoSQL分布式技术的特点，提供了高可用性、高并发性和可扩展性。时序数据库：专门用于存储和查询时间序列数据，提供了高性能的写入和查询功能，适用于监控、分析等场景。文档型数据库：以文档为单位存储数据，每个文档是一组一列的数据存储在同一个节点上。图存储数据库：专门用于处理图形结构数据，适用于复杂的关系和网络分析。这些不同类型的分布式数据库各有特点，适用于不同的应用场景和业务需求。选择合适的分布式数据库类型需要综合考虑数据模型、性能需求、数据一致性和可扩展性等因素。

多模数据库（Multi-ModelDatabase）是一种可以存储和管理多种数据模型的数据库系统。这种数据库能够同时支持关系型数据、文档型数据、键值对数据、图形数据等多种数据类型，使得开发者可以根据应用需求选择最合适的数据模型进行数据存储和查询。多模数据库的主要优势包括：灵活性：开发者可以根据不同的数据特性和访问模式选择最合适的数据模型。简化开发：开发者不需要为了适应不同数据模型而学习多种数据库技术，可以在一个系统中完成所有类型的数据操作。性能优化：多模数据库通常针对不同类型的数据提供优化的存储和查询机制，提高整体性能。数据一致性：在单一系统中管理多种数据模型，可以更容易地维护数据的一致性和完整性。易于扩展：随着应用需求的增长，多模数据库可以方便地扩展新的数据模型和功能。多模数据库适用于需要处理多种数据类型和结构的复杂应用场景，例如电子商务、社交网络、物联网（IoT）等。

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

。中国信通院在数据库发展研究报告（2021年）》中指出，在后关系型数据库阶段，数据结构越来越灵活多样、业务类型越来越复杂多变，为应对此类现状，越来越多的用户选择通过多模型数据库实现“一库多用“，将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

采用其他数据模型来存储和管理数据。非关系型数据库强调性能、可扩展性和灵活性，适用于处理大规模数据和分布式系统。非关系型数据库有多种类型，包括键值存储、文档存储、列存储和图存储等。图数据库的特点数据的场景。图数据库与其他非关系型数据库的对比键值存储：以键值对的形式存储数据，适合快速读写和简单的数据存储需求。文档存储：以文档的形式存储数据，适合存储结构化或半结构化的数据。列存储：以列族的形式存储数据，适合处理大规模数据和高效的读写操作。图数据库作为非关系型数据库的一种，具有独特的数据模型和查询方式，能够高效地处理和分析具有复杂关系结构的数据，适用于多种需要处理复杂关系数据的应用场景。关系型数据库与非关系型数据库关系型数据库（RDBMS）：基于关系模型，使用表格（表）来存储数据，表之间通过外键等关系进行关联。关系型数据库强调数据的结构化、一致性和完整性，支持复杂的查询和事务处理。非关系型数据库（NoSQL）：不基于关系模型，而是模型：图数据库采用图模型来表示数据，由节点、边和属性组成。图模型能够自然地表示实体之间的复杂关系，适合处理具有丰富关系结构的数据。查询方式：图数据库的查询主要基于图结构的遍历和模式匹配，而不是传统的关系型

问题提供了创新的解决方案。（一）多模数据库的概念解析多模数据库，从定义上来说，是一种能够同时处理多种数据模型和数据类型的数据库系统。与传统的单一模式数据库不同，它可以支持关系模型、文档模型、键值模型、图模型解锁多模数据库与仓湖一体架构：数据管理的革新密码多模数据库：打破数据模型的界限在应对数据管理挑战的过程中，多模数据库逐渐崭露头角，成为数据管理领域的新宠。它以其独特的优势，为企业解决数据多样性等常见的数据模型，同时处理结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这意味着企业可以将不同类型的数据统一存储和管理在多模数据库中，而无需为每种数据类型分别搭建不同的数据库系统。（二）多模数据库的优势亮点统一存储与简化整合：多模数据库提供了一个统一的存储平台，能够消除数据异构带来的壁垒。多模数据库打破了这种限制，企业可以将关系型数据、文档型数据、图数据等多种类型的数据存储在同一个数据库系统中。这不仅减少了数据冗余，还简化了数据整合和访问的过程。高效存储与灵活扩展：多模数据库能够根据不同的数据特点选择最合适的存储模型，从而提高存储效率，优化资源利用。对于结构化数据，它可以采用关系模型进行存储，利用其

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...

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...

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...

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...

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...

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...