图数据库建模

分布式数据库
Transwarp StellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式数据库,提供高性能的存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的分析算法和深度算法;支持标准查询语言并兼容 openCypher,并具备2D/3D展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。

图数据库建模 更多内容

数据库和知识图谱之间有紧密的关系,可以说数据库是支持知识图谱建模和查询的一种技术实现方式。数据库是一种专门用于存储和处理图形数据数据库系统。它基于数据模型,将实体、属性和关系以节点和边的通过本体论对知识进行丰富的语义建模。知识图谱可以利用数据库的存储和查询能力,快速构建和查询实体之间的关系、属性之间的关联,并支持复杂的推理和分析操作。数据库提供了高效的查询和操作能力,能够和分析。数据库是知识图谱构建和查询的一种重要技术支持,两者紧密相关,并相互促进。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模形式存储,并提供了高效的查询和算法操作,适用于处理大规模和复杂的关系型数据数据库可以用于构建知识图谱的底层存储和操作平台。知识图谱是一种用图形方式表示知识的结构,包含实体、属性和关系的信息,并方便地对知识图谱进行增删改查操作,并支持复杂的算法和推理操作。知识图谱则利用数据库的存储和查询能力,将知识以的形式进行表示和管理,通过数据库提供的查询和算法操作,实现对知识图谱的灵活、高效的查询
;属性则是附着在节点和边上的键值对,用于描述其特征。数据库通过这种直观的方式将数据及其关系直接映射到存储结构中。数据建模方法在数据库中设计数据模型与传统数据库有很大不同。首先需要识别业务场景中的数据库如何使用什么是数据库数据库是一种专门用于存储和处理结构数据数据库类型。与传统的关系型数据库不同,数据库以节点、边和属性来表示和存储数据,这种结构特别适合表示实体间复杂的关系网络。在社交网络、推荐系统、欺诈检测、知识图谱等领域,数据库展现出独特的优势。数据库的基本概念理解数据库需要掌握几个核心概念。节点代表实体,如人、地点或事物;边代表节点之间的关系,如"朋友"、"购买"等将现有数据导入数据库有多种方式。可以通过批量导入工具处理文件,也可以使用编程语言通过API逐条插入。数据导入后,可以通过查询语言进行增删改查操作。查询语言通常比SQL更直观,能够直接表达"查找某人的所有朋友"这类关系查询。查询与遍历数据库的强大之处在于其高效的遍历能力。基本的查询包括查找特定节点、沿着特定边遍历、限制遍历深度等。复杂查询可能涉及路径查找、模式匹配、聚合计算等。查询优化需要
行业资讯
数据库技术
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数据数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为结构,并且使用图论算法来处理和分析数据。与传统关系型数据库相比,数据库具有以下独有的优势:高效处理复杂关系: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:数据库建立的业务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: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,查询语言效果也良好。更好的原型应用程序: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。数据库
等领域的数据管理中,数据库具有更高的实时性和可靠性,因此是进行大规模数据分析的理想选择。星环分布式数据库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,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),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。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,这种称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性,这些属性包含了数据数据库系统,数据库拥有以下优点:应对复杂性: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: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,数据库能够高效的搜索出用户之间的
行业资讯
金融数据库
,只需要添加或删除节点边即可。这样,金融机构可以更快速地响应市场的需求和变化。强大的数据分析和挖掘能力:金融行业需要进行大量的数据分析和建模工作,以支持风险管理、业务决策等方面。利用金融数据库可以进行金融数据库是一种专门用于处理金融数据数据库,使用一种被称为数据结构来存储和处理数据。与传统的关系型数据库相比,数据库的主要优势在于其能够高效地处理复杂的数据关系和查询。金融行业具有庞大的数据量和复杂的数据关系,包括客户关系、交易流程、市场等。传统的关系型数据库在处理此类数据时可能会面临性能和效率上的挑战。而金融数据库正是为了解决这些问题而设计的。金融数据库的特点:强大的查询能力:由于金融数据之间存在复杂的关系,传统的查询方式可能效率低下。而数据库可以利用的结构来表示和优化数据之间的关系,使得查询变得更加高效。例如,可以通过遍历图中的节点和边来查找特定关系的数据,而无需进行多重联接和复杂的查询语句。灵活性和可扩展性:金融行业的数据往往存在频繁的变动和更新,传统的关系型数据库可能需要进行大量的表结构修改和数据迁移。而数据库可以更加灵活地处理数据模式的变动,无需修改表结构
、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,作为一家深入计算领域多年的公司,星环科技自主研发了分布式数据库StellarDB,StellarDB兼容openCypher查询语言近年来,数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于数据库研发的企业,星环科技成为了行业内备受关注的数据库公司之一。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计算平台国内代表厂商入选信通院“计算平台”关键词图谱。星环科技也通过了中国信通院数据库计算平台基础能力两项专项测评。在全球著名咨询机构Gartner近期发布的《数据库管理系统市场指南》中,星环科技也被列为数据库管理系统全球代表厂商之一。星环科技作为数据库公司的代表,凭借先进的技术赢得了广泛的认可和好评。相信在不久的将来,星环科技将进一步深入发掘数据库市场的潜力,为用户提供更好的技术解决方案。
。这种语言通常支持路径查找、模式匹配和图形算法等操作。数据库的典型应用场景社交网络分析是数据库经典的应用场景之一。通过将用户建模为节点,将关注、好友等关系建模为边,可以轻松实现好友推荐、影响力分析快速分散汇集等洗钱特征。传统方法可能需要编写复杂的规则和多次表连接,而数据库则能直观地发现这些可疑模式。推荐系统也是数据库大显身手的领域。通过将用户、商品、评价等元素及其关系建模,可以发掘关系,支持复杂的语义查询和推理,为智能问答、语义搜索等应用提供基础支撑。从技术本质来看,数据库代表了一种更加贴近人类认知方式的数据建模思路。在万物互联的今天,数据库以其对复杂关系的出色处理能力,必将在更多领域展现其独特价值,帮助我们更好地理解和利用数据中蕴藏的丰富关系信息。数据库及其应用在数据管理领域,数据库正逐渐成为处理复杂关系数据的利器。与传统的关系型数据库不同,数据库以"节点"和"边"为基础存储单元,专门为处理高度互联的数据而设计,为我们理解现实世界中错综复杂的关系提供了全新的技术视角。数据库的基本原理数据库的核心概念源自图论,它将数据元素表示为节点(也称为顶点),将数据间的关系表示为边。每个节点可以包含若干属性,边则不仅连接节点,还能带有方向和
行业资讯
数据库实例
实例,展示数据库在不同场景中的应用价值。社交网络分析是数据库的经典应用场景之一。在这个领域中,用户被建模为节点,而用户之间的关注、好友关系则成为连接这些节点的边。当需要查找"朋友的朋友"这类多度关系是数据库另一个重要应用。将实体(如人物、地点、事件)和它们之间的关系存储为结构,可以支持复杂的语义查询。例如,在医疗领域,可以将疾病、症状、药品、治疗方法等医学知识建模为知识图谱,当医生输入一组症状时,系统能够快速找到可能的疾病及相关治疗方案。这种关联推理能力使得数据库成为构建智能问答系统和推荐系统的理想选择。物流和供应链管理也能从数据库中获益。将仓库、配送中心、运输路线建模结构,可以更重要时,数据库往往能提供比其他解决方案更优的性能和更自然的建模方式。随着数据互联程度的不断提高,数据库的应用前景将更加广阔,有望在更多领域展现其处理复杂关系的独特能力。数据库实例在数据管理领域,数据库正逐渐崭露头角,成为处理复杂关系数据的利器。与传统数据库不同,数据库以节点和边为基础存储单元,能够直观地表示和高效地查询实体间的多层次关系。本文将通过几个典型
等领域的数据,为这些领域提供了快速、可扩展和高效的数据存储和处理解决方案。星环分布式数据库-TranswarpStellarDB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、建模分布式数据库是一种将数据分布在多个计算节点或服务器上的数据库系统。它是为了处理大规模数据和进行高效的计算而设计的。分布式数据库可以通过横向扩展的方式来处理大规模数据,将数据分布在多个节点上,从而提高并行处理能力和数据处理速度。它还可以提供高可用性和容错性,当一个节点出现问题时,系统仍然可以正常工作,因为数据被复制到其他节点上。分布式数据库常用于处理社交网络分析、推荐系统、网络安全、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在计算领域深耕多年,自主研发了分布式数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量数据的存储和分析能力,支持原生中国信通院数据库计算平台基础能力两项专项测评。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的《数据库管理系统市场指南》中,星环科技也被列为数据库管理系统全球代表厂商。该报告对数据库市场和
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...
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...
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。
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...
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。...
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...
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...
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...
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...