tsdb 数据库

什么是时序数据库（TSDB）？时序数据库是一种专门为处理时间序列数据而设计的数据库。时间序列数据是指随时间变化而产生的连续数据，如传感器数据、日志数据、股票行情数据等。时序数据库具有高效存储和查询时间序列数据的能力，能够快速地查询一个时间范围内的数据，并支持数据的压缩和聚合等操作。时序数据库（TSDB）的特点高效储和查询：时序数据库使用专门的存储结构和索引方式，能够高效地存储和查询大量时间序列通常带有可视化工具，可以直观地展现数据趋势和变化。时序数据库（TSDB）的应用场景物联网(IoT)：场景中使用传感器收集的大量时间序列数据，如温度、湿度、压力等，需要快速、有效地存储和查询。时序数据库数据。精确的时间戳：在时序数据库中，每个点都有一个精确的时间戳，可以轻松地对数据进行时间范围内的查询和过滤。数据压缩和聚合：时序数据库支持对数据进行压缩和聚合，可以减少存储空间和查询。数据可视化：时序数据库提供高效的数据存储和查询功能，为物联网应用提供了重要的支持。金融：金融数据具有时间序列性质，如股票价格、交易量、汇率等数据需要进行实时处理和监控。时序数据库可帮助数据分析师和交易员快速查询数据

时序数据库是什么？时序数据库（TSDB，timeseriesdatabase），是一个优化时间戳或时间序列数据的数据库。时间序列数据是指随着时间的推移而跟踪、监控、采样和聚合的测量指标或事件。这可以是服务器指标、应用程序性能监控、网络数据、传感器数据、事件、点击、市场交易和许多其他类型的分析数据。时间序列数据库专门用于处理具有时间戳的指标、事件或测量。TSDB还优化了随时间变化的测量变化数据。时间序列数据库与其他类型的数据库非常不同，是对数据生命周期的管理、总结和当量记录的广泛扫描。时序数据库适用于服务监控、链路跟踪、物联网（传感器）等对时序性要求较高的场景。同时，这也要求时序数据库支持快速写入、持久性、多维聚合查询、快速响应结果等基本功能。星环分布式时序数据库-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，产品基于星环科技大数据产品生态设计与实施，具备高吞吐实时写入、时序精确查询、超高数据压缩率等特点，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。

时序数据库（TimeSeriesDatabase,TSDB）是一种专门为存储和查询时间序列数据而设计的数据库系统。它通过优化数据存储结构和查询机制，能够高效地处理大规模、高频率的时间序列数据。以下是时序数据库的一些关键特点和应用场景：关键特点列式存储：采用列式存储结构，将同一时间戳的数据存储在一起，便于进行时间范围查询和聚合计算。时间索引：使用时间戳作为索引，快速定位和查询特定时间段的数据。高效写入：优化了数据的写入性能，适合高频率的数据写入场景，如传感器数据采集。数据压缩：使用高效的压缩算法，降低存储空间占用，提高查询性能。聚合计算：支持内置的聚合函数，如求和、平均、最大值等，方便对时序数据进行分析和处理。可扩展性：支持分布式架构，能够通过增加节点来扩展系统的容量和性能，应对大规模数据的需求。应用场景物联网（IoT）：用于存储和分析来自各种传感器设备的时间序列数据，如温度、湿度、压力、位置等，帮助监控设备状态和优化设备运行。金融市场：用于记录和分析股票价格、交易量、汇率等金融数据，支持实时监控和历史数据分析，辅助投资决策。工业监控：用于监测工业设备的运行参数，如温度、压力、振动等

《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

分析型数据库是面向分析应用的数据库，与传统的数据库不同，分析型数据库可以对数据进行在线统计、数据在线分析、随即查询等发掘信息数据价值的工作，是数据库产品一个重要的分支。分析型数据库的主要目标是提供快速、高效的数据分析和查询处理，以便做出准确的业务决策。与事务型数据库相比，分析型数据库更注重对数据仓库的支持，以及对复杂查询和数据挖掘的需求。分析型数据库专注于支持复杂的查询和分析工作负载，以及提供高效的数据存储和查询性能，是支持数据分析和决策制定的重要工具。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库，在PB级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB支持标准SQL语法、分布式事务和存算解耦，提供高并发高速数据写入、复杂查询、多模分析和数据联邦等能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以打造离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市兼容Oracle、IBMDB2、Teradata数据库对SQL语言的扩展，目前已在各行各业成功完成Oracle、DB2、Teradata等国外产品的国产化替代。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。

闪存数据库是以闪存为存储介质的一种高性能数据库，闪存数据库是基于闪存存储技术而设计的数据库。闪存数据库通过更专门的设计，可以更好地利用闪存的特性，从而提高数据的读取和写入性能。闪存数据库具有高速性、低功耗、可靠性等优点，可以大幅提高数据库和应用的性能和效率。闪存数据库采用了不同于传统磁盘的算法来管理数据，将数据结构与闪存特性相结合，从而更好地利用闪存的非易失性、并发读写和高速块级IO等特性。在闪存数据库中，数据存储被组织成数据块，每个数据块由多个数据页组成。数据页被组合在一起形成数据块，这些数据块可以被无序地写入闪存中，并且可以被并发地读取。闪存数据库具有以下优点：高性能：闪存数据库采用优化的数据访问算法来提高数据的读取和写入性能，并且支持高效的并发访问。低功耗：由于闪存的能耗非常低，闪存数据库可以在低功耗模式下运行，并且可以提高服务器的性能效率。可靠性：闪存数据库采用的闪存存储技术具有非常高的可靠性，在其他存储介质可能出现故障的情况下，闪存数据库仍然可以正常运行。高扩展性：闪存数据库可以提供扩展性，可以在多个服务器之间共享数据，并且可以根据需要自动扩展和收缩。高可用性：闪存数据库

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应用，图数据库能够提供更丰富的语义信息。它擅长处理多跳查询，即通过多个关系步骤连接不同实体的查询需求。从性能角度比较，向量数据库在相似性搜索方面表现优异，查询时间通常与数据量呈次线性关系。而图数据库在

一、矢量数据库是什么在探讨矢量数据库之前，我们先来回顾一下数据库的概念。数据库，简单来说，是按照一定数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。它就像是一个有序的大型图书馆，每本书（数据）都被妥善分类、编目，方便用户快速找到所需内容。传统数据库包括关系型数据库和非关系型数据库，前者以表格形式存储数据，通过行和列来组织信息，数据之间通过外键关联，能够很好地保证数据的一致性和完整性，适用于对数据准确性和事务处理要求较高的场景。而矢量数据库，是数据库家族中的新成员，它专为存储和处理高维向量数据而生。与传统数据库相比，它有着独特的“本领”。传统数据库擅长处理结构化数据，比如学生的成绩表，包含姓名、科目、分数等字段，数据类型和格式都很明确；而矢量数据库聚焦于高维向量，这些向量通常由深度学习模型生成，用于描述复杂对象的特征。比如在图像识别领域，一张图片会被转化为一个包含成百上千个数值的向量，每个数值都代表了图片在某个特征维度上的信息，如颜色、纹理、形状等。矢量数据库能高效地存储和检索这些向量，帮助计算机快速找到与目标向量最相似的其他向量，这在传统数据库中是很难实现的。二、工作原理大揭秘矢量数据库的核心

OLAP（On-lineAnalyticalProcessing）数据库是一种用于支持维分析和数据挖掘的数据库技术。与传统的关系型数据库（RDBMS）相比，具有更强大的分析和查询能力。OLAP数据库，从而做出更准确、更有效的决策。OLAP数据库具有以下特点：面向决策支持：OLAP数据库的设计目的是为了支持决策制定和商务智能，因此它通常包含了许多高级的分析和报表功能，例如数据挖掘、趋势分析、预算比较等。多维数据分析：OLAP数据库的核心是多维数据分析，它允许用户从多个角度和聚合层次对数据进行查询和分析。例如，用户可以按时间、地域、产品等多个维度来分析销售数据，从而得到不同时间段、不同地区、不同产品的销售情况。灵活的数据查询：OLAP数据库支持即席查询，用户可以灵活地构造和修改查询，而不需要编写复杂的SQL语句。此外，OLAP数据库还提供了多维查询语言（MDX），用于在多维数据集上进行查询和计算。快速的数据响应：随着数据规模的不断扩大，OLAP数据库需要能够快速地处理和分析大量数据。因此，OLAP数据库通常采用了一些优化技术，如预计算、缓存、分区等，以提高查询性能。支持多种数据

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...

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...

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...

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...

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...

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。...

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...

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。