主数据与图数据库

与传统的数据库模型相比，图数据库具备多种优势。使用图数据库的主要好处：重点关系：图数据库擅长于管理和分析数据元素之间的关系。它们专门设计用于高效存储、遍历和查询复杂的互连关系，因此成为那些严重依赖见解。通过分析关系，图形数据库呈现了有价值的见解，可以为精明决策提供推动力，促进建议，并支持高级分析。自然表示数据：图数据库与数据的自然结构方式非常相符，特别是在关系发挥关键作用的领域。图模型紧密反映了系统和网络操作。集成和互操作性：图数据库能够与其他数据系统轻松集成和实现互操作。它们能够提取和连接来自各种来源的数据，包括关系数据库、NoSQL数据库、API和外部服务。这个功能使组织能够利用现有的数据资源并创建一个统一的数据视图。关系的应用程序的佳选择。性能：图形数据库能够快速高效地查询导航关系。它们利用针对图形的特定算法和索引技术来优化遍历操作，并实现快速检索连接的数据。灵活性：图形数据库提供了模式的灵活性，能够随着时间的推移而演化。而无需对现有数据模型进行大规模修改，就可以添加新的节点、关系和属性。这种灵活性有助于敏捷开发和适应不断变化的业务需求。可扩展性：图数据库可以通过将数据分布到多个服务器或节点来实现水平扩展。这种

图数据库算法图数据库是专门为处理高度关联数据而设计的数据库类型，其核心在于使用图结构来表示和存储数据。与传统的关系型数据库相比，图数据库在处理复杂关系查询时展现出显著优势，这主要得益于其独特的算法深度学习与图结构相结合，能够学习节点和图的特征表示。这种算法在药物发现、分子性质预测等领域展现出强大潜力，代表了图算法发展的前沿方向。图数据库算法的优化是一个持续的过程。随着图规模的增长，分布式计算和体系。图数据库的基础是图论，数据以节点和边的形式存储。节点代表实体，如人物、地点或事物；边则代表这些实体之间的关系。这种直观的表现形式使得图数据库特别适合社交网络、推荐系统、欺诈检测等场景。在图数据库的广泛。图遍历算法是图数据库查询的基础。深度优先搜索沿着一条路径深入探索，适合查找特定模式；广度优先搜索则逐层扩展，适合寻找短路径。这两种策略构成了图数据库查询的骨架。近年来，图神经网络算法崭露头角，它将各类实际问题，从简单的朋友推荐到复杂的金融欺诈模式识别。图数据库算法的发展正在改变我们处理关联数据的方式。随着技术的进步，这些算法将在更多领域发挥作用，帮助我们揭示数据背后隐藏的复杂关系和模式。理解这些算法的基本原理，对于有效利用图数据库的强大功能至关重要。

图数据库概念在数据管理领域，图数据库正逐渐成为一种重要的技术选择。与传统数据库不同，图数据库专注于数据之间的关系表达和处理，为复杂互联的数据提供了更自然的表示方式和更高效的查询能力。什么是图数据库图。这种数据模型能够直观地反映现实世界中事物之间的复杂关联。与传统的关系型数据库相比，图数据库的特点是"关系优先"的设计理念。在关系型数据库中，关系需要通过外键等机制来建立，查询复杂关系时需要执行多次表连接操作；而在图数据库中，关系作为一等公民被直接存储，查询时可以直接遍历这些预存的关系，大大提高了处理效率。图数据库的核心组成图数据库主要由三个基本元素构成：节点、边和属性。节点是图数据库中的基本单位数据库是一种专门设计用来存储、管理和查询图结构数据的数据库系统。它基于图论这一数学分支，将数据表示为节点（也称为顶点）和边（也称为关系）的集合。节点代表实体或对象，边则代表这些实体之间的连接或关系拥有属性，这是以键值对形式存储的附加信息。属性使得图数据库能够存储丰富的语义信息，而不仅仅是结构数据。例如，在社交网络的图中，"人"节点可以有"姓名"、"年龄"等属性，"认识"关系边可以有"认识时间

图数据库的应用原理是通过查询和分析连接数据，建立关联并对海量数据进行分析和挖掘。与其他类型的数据库相比，图数据库具有操作便捷、数据直观、存储模式灵活和应用场景丰富等优势。因此，图数据库是未来处理复杂数据，典型的图数据库应用场景包括：反欺诈、推荐引擎、知识图谱、主数据管理、地理空间分析和社交网络等。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技关系的技术趋势。当前，对图数据库的需求应用场景不断增多。从计算和分析数据的角度来看，图数据库的性能比传统数据库提升了百倍以上。在金融、电信等多个领域都面临着巨大的需求。基于数据关联特征和问题相似性自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析表现，StellarDB获得了多家行业权威机构认可，中国信通院重磅发布的2022大数据十大关键词，星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前更是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。

：向量数据库用于处理非结构化数据如图像、语音、文本等，而图数据库主要用于处理结构化数据，如社交网络、网络拓扑结构等。数据查询方式不同：向量数据库主要使用向量相似度来快速查询相似的数据，而图数据库则使用图遍历算法来查找两个节点之间的关系或路径。应用场景不同：量数据库主要用于机器学习和数据挖掘领域，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，而图数据库主要用于社交网络、电商平台、金融行业等领域的关系路径查询和向量数据库和图数据库是两种不同的数据库技术，它们之间主要有以下区别：数据结构不同：向量是基于向量空间模型的，数据被表示成向，而图数据库是用图论来表示数据，数据被表示成节点和边的网络结。数据类型不同分析。向量数据库和图数据库在数据结构、数据类型、数据查询方式和应用场景等方面有所不同，需要根据具体应用场景和数据特点选择合适的技术。星环分布式向量数据库-TranswarpHippo星环分布式向量数据库Hippo作为一款企业级云原生分布式向量数据库，基于分布式特性，可以对文档、图片、音视频等多源、海量数据转化后的多维向量进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现

数据库是一种以图论为基础构建的数据库系统。与传统数据库使用表格存储数据不同，图数据库使用节点、边和属性来表示和存储数据。节点代表实体（如人、地点或事物），边代表这些实体之间的关系，而属性则用于描述节点或关系。图数据库的应用场景图数据库在多个领域展现出强大的应用潜力。在社交网络分析中，它可以高效查找，或识别有影响力的用户。在推荐系统中，通过分析用户与商品之间的复杂关系网络，能够生成更精准的个性化推荐图数据库入门在数据爆炸式增长的今天，传统的关系型数据库在处理复杂关系时逐渐显露出局限性。图数据库作为一种新兴的数据库类型，因其独特的存储和查询方式，正在成为处理高度互联数据的利器。什么是图数据库图边的特征。这种数据模型特别适合表示现实世界中复杂的网络关系。例如，在社交网络中，每个人可以表示为一个节点，而"朋友"关系则表示为连接这些节点的边。相比关系型数据库需要通过多表连接来查询关系，图数据库能够直接沿着关系路径进行遍历，大大提高了查询效率。图数据库的核心概念理解图数据库需要掌握几个基本概念。首先是节点，也称为顶点，它是图数据库中的基本数据单位，可以代表任何实体。每个节点可以拥有多个属性

图数据库实现原理图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，图数据库以节点、边和属性作为基本数据结构，能够高效地表示和处理复杂的关系网络。本文将介绍图数据库的其他数据库系统（如关系型数据库或键值存储）构建图抽象层。索引与查询高效的索引是图数据库实现的关键。大多数图数据库会为节点类型、边类型和常用属性建立索引，以加速查询。一些还支持全文本索引和空间索引。图查询语言是用户与图数据库交互的接口。这类语言专门设计用于表达图遍历和模式匹配操作。典型的查询操作包括查找特定节点、沿着边遍历图、匹配子图模式以及执行图算法等。遍历算法图遍历是图数据库的核心操作。常见的框架，能够将图分割到多个机器上，同时保持高效的遍历能力。这通常涉及图分区算法和分布式事务管理。事务与一致性与常规数据库类似，图数据库也需要处理事务和一致性问题。ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性核心实现原理。存储结构图数据库的核心在于其特殊的存储结构设计。节点和边是图数据库中的两个基本元素。节点代表实体，如人、地点或事物；边则代表这些实体之间的关系。每个节点和边都可以附加属性，用于存储额外的

解锁金融新视野：亿级图数据库的崛起一、图数据库是什么（一）基本概念图数据库，从本质上来说，是一种以图结构来存储和查询数据的数据库系统。它的数据模型主要由节点（也称为顶点）和边组成。其中，节点代表了领域，各种实体之间存在着错综复杂的关系。而亿级金融图数据库通过节点和边的结构，能够清晰地表示这些复杂关系。只需从代表投资者的节点出发，沿着交易关系的边进行遍历，就能快速获取到其所有交易记录，以及与之可以随时添加、修改或删除，新的节点和边类型也可以动态创建。当出现新的金融产品时，金融机构可以直接在图数据库中创建代表该产品的节点，并根据其业务逻辑定义相关的属性和与其他节点的关系，无需对整个数据库架构交易关系、金融机构之间的合作关系等。每条边同样可以具备属性，用来描述关系的具体细节，比如交易关系的边可能包含交易时间、交易金额、交易渠道等属性。二、亿级金融图数据库的优势（一）高效处理复杂金融关系在金融数据量呈现出爆发式增长。亿级金融图数据库采用分布式架构，具备强大的横向扩展能力。它可以通过添加更多的服务器节点，将数据分布存储在多个节点上，从而实现系统性能和存储容量的线性扩展。当数据量增加时，只需

图数据库选型是一个复杂的过程。通过明确需求、评估候选数据库、实际测试与验证以及选择合适的图数据库产品等步骤，可以为您的项目选择最合适的图数据库。一、明确需求首先，您需要明确项目的具体需求，包括‌：使用监控工具对数据库的运行状态进行实时监控，并分析测试结果，确保数据库能够满足您的性能需求。四、选择合适的图数据库产品基于以上步骤的评估与测试，您可以选择合适的图数据库产品。五、持续优化与维护在选择并部署图数据库后，还需要持续优化与维护数据库的性能和稳定性。这包括定期监控数据库的运行状态、调整数据库配置、优化查询语句等。星环分布式图数据库数据类型、数据量、查询类型、并发用户数等。这些因素将直接影响图数据库的选择。‌数据类型‌：确定您需要存储的数据是结构化、半结构化还是非结构化数据，以及数据之间的关联关系是否复杂。‌数据量‌：预估项目现在和未来的数据量和生成速度，以确定数据库的存储和处理需求。‌查询类型‌：了解您的查询需求，如是否需要多跳查询、实时查询等。图数据库在关联关系的分析中有天然的优势，适合处理复杂的关系查询。‌并发用户数‌：确定数据库

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...