国产数据库比较好的公司

国内有哪些公司/团队在图数据库、图挖掘方面做的比较好？图数据库和图挖掘是近年来大数据和人工智能领域的热门方向。随着社交网络、金融风控、知识图谱等应用的快速发展，图技术因其强大的关联分析能力受到广泛关注。在国内，不少公司和科研团队在这一领域取得了显著成果，推动了图技术的落地与应用。一些国内科技公司较早布局图数据库领域，推出了高性能的分布式图数据库产品。这些产品在金融、社交网络、网络安全等场景中表现出色，能够支持千亿级节点的存储和毫秒级查询。此外，部分团队专注于图数据库的底层优化，例如在存储引擎、查询语言、分布式架构等方面进行创新，使得国产图数据库在性能上逐步接近甚至超越国际同类产品。图挖掘技术合作。此外，部分云计算厂商也推出了图计算服务，降低了企业使用图技术的门槛。总的来说，国内在图数据库和图挖掘领域已经涌现出一批优秀的团队和公司，他们在技术研发和实际应用中取得了显著成果。随着图技术的普及，这一领域的发展潜力将更加值得期待。。这些应用不仅提高了业务效率，也验证了图挖掘技术的商业价值。行业生态与合作国内图数据库和图挖掘的发展离不开行业生态的支持。近年来，一些技术社区和行业协会开始组织相关的技术分享和竞赛，促进了行业内的交流与

中国目前做的比较好的大数据公司有哪些在当今数字化时代，大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要引擎。中国作为全球第二大经济体，在大数据领域的发展尤为迅速，涌现出一批在技术研发、应用落地和商业模式创新方面表现突出的企业。这些公司分布在不同的细分领域，共同构成了中国大数据产业的繁荣图景。互联网巨头的大数据布局中国几家知名的互联网科技公司在大数据领域拥有显著优势。这些企业依托庞大的用户基础和丰富的应用场景，积累了海量的数据资源。它们不仅构建了强大的数据处理平台，还开发了多种基于大数据的智能服务。在云计算、用户画像、精准营销等方面，这些公司已经形成了完整的技术体系，能够为各行各业提供成熟的大数据解决方案。专业大数据服务提供商除互联网巨头外，中国还成长起一批专注于大数据技术与服务的企业。这些公司通常在特定领域深耕细作，如金融风控、医疗健康、智慧城市等。它们开发了自主知识产权的数据处理工具和分析算法公司原本在制造业、零售业或金融业等领域具有深厚积累，通过引入大数据技术，实现了业务流程优化和商业模式创新。它们的大数据实践具有鲜明的行业特色，为同类型企业提供了可借鉴的经验。新兴技术创新企业在人工智能

数据库的国产化替代是IT系统国产化“顽固”的堡垒！对数据库领域应用广、市场份额大的Oracle数据库的替代更是一个攻坚战。所幸的是，不管是在传统的关系型数据库领域，还是新型的非关系型数据库领域，面对用户不断增加的新需求，国产数据库表现出更多的自信，开始慢慢替代不可一世的Oracle数据库。国产数据库的依靠自身的技术实力，化解了Oracle数据库替代中的一道道难关，既以低成本实现数据库国产化的替代和迁移，又为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库KunDB，在替代国外数据库方面，以高度兼容MySQL和Oracle，提供完整的关系型数据库的能力和高性能，以及国产化生态，在节省大量人力成本的同时，实现快速、安全地替换Oracle的目标。破解Oracle方言兼容性难题Oracle数据库发展较早，一方面，企业基于Oracle开发PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》就认为，国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的，对MySQL、PostgreSQL兼容性较好

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化

国产数据库的技术突破在技术创新的征程中，国产数据库不断突破重重难关，在多个关键领域取得了令人瞩目的技术突破，展现出强大的技术实力和创新活力。分布式架构是国产数据库的重要技术突破之一。传统的集中式数据库在面对海量数据和高并发访问时，往往会出现性能瓶颈，而分布式架构则通过将数据分散存储在多个节点上，实现了数据的并行处理和负载均衡，大大提升了数据库的处理能力和扩展性。以云原生技术的应用也是国产数据库的一大亮点。云原生数据库能够充分利用云计算的弹性资源和灵活部署特性，实现数据库的快速部署、弹性伸缩和自动化运维。在人工智能与数据库的融合方面，国产数据库也取得了显著进展。通过引入人工智能技术，数据库能够实现智能查询优化、自动故障诊断和预测性维护等功能，大大提升了数据库的智能化水平和运维效率在安全技术方面，国产数据库也在不断加强创新。面对日益严峻的数据安全挑战，国产数据库采用了多种先进的安全技术，如数据加密、访问控制、安全审计等，确保数据的安全性和隐私性。国产数据库的优势与应用场景（一）优势国产数据库在多个关键维度上展现出独特优势，这些优势使其在市场竞争中脱颖而出，成为众多企业和机构的优先选择。在

产品兼容性好，生态建设相对容易；二是完全自主研发的新型数据库，针对特定场景设计，架构上有所创新；三是在传统关系型数据库基础上进行国产化改造，保持了对原有系统的较好兼容。在技术特性上，国产数据库已逐步具备数据库国产化替代方案在信息技术领域，数据库作为存储和管理数据的核心系统，长期以来被国外产品主导。近年来，随着国际形势变化和技术自主可控需求提高，数据库国产化替代已成为我国信息化建设的重要战略方向。国产化替代的背景与意义全球数据库市场发展已有数十年历史，形成了较为成熟的产品体系和技术生态。我国在基础软件领域起步较晚，大量关键信息系统长期依赖国外数据库产品，这不仅带来高昂的授权和维护成本，更存在潜在的信息安全风险和技术依赖问题。国产化替代的核心价值在于实现技术自主可控。通过自主研发的数据库产品，可以避免"卡脖子"风险，确保关键数据的安全存储与处理。同时，国产数据库更贴近本土用户需求，在合规性、本地化服务等方面具有天然优势。从长远看，数据库国产化也是培育国内技术生态、促进产业升级的重要举措。国产数据库的技术路线当前国产数据库主要沿三条技术路线发展：一是基于开源数据库进行深度优化和扩展，这类

数据库国产化改造是指将原本使用的国外数据库系统替换为国产数据库系统的过程，以下从改造原因、流程等方面详细介绍：改造原因数据安全：关键行业的大量敏感数据关乎国家安全与经济安全，使用国产数据库可降低数据泄露及被外国势力控制的风险。技术自主可控：依赖国外数据库技术易受制于人，在国际关系紧张或遭遇技术封锁时，关键行业运作可能受严重影响，国产化可保障系统稳定性与可持续性。经济利益：使用国产数据库能减少对国外厂商的费用支出，降低成本，还能推动本土科技企业发展，带动相关产业链进步。改造流程规划阶段需求分析：明确业务对数据库的性能、功能、容量等需求，梳理数据量、并发量、数据存储结构等信息。选型评估：市面上国产数据库品牌众多，需从功能、性能、兼容性、稳定性、服务支持等多方面评估，选择适合业务需求的产品。迁移阶段数据迁移：采用数据迁移工具或编写脚本，将数据从原数据库迁移至国产数据库，要确保数据的完整性、准确性和一致性，可分批次、分阶段进行。应用改造：若国产数据库与原数据库的接口、语法等存在差异，需对应用系统进行相应改造，使其能与新数据库适配。测试阶段功能测试：全面测试应用系统在新数据库环境下的各项功能

国产数据库是指由中国本土的企业、科研机构或个人研发、设计、生产和维护的数据库管理系统。具有以下特点：自主知识产权核心技术和代码由国内开发者自主掌控，不受国外技术限制和制裁影响，可根据国内市场，并且有本地化的技术支持团队，能够更快速地响应用户需求，帮助用户及时解决在使用过程中遇到的问题，降低维护成本和风险。成本效益高相比于进口的数据库产品，国产数据库的价格更为合理，性价比更高，对于国内的中小型企业来说，使用国产数据库可以在保证系统功能和性能的前提下，降低软件采购成本和使用成本。适应本土需求更好地支持中文处理，包括中文搜索、中文分词和中文排序等，能满足国内企业和机构对中文数据的高效管理和处理于受到国内法律法规的监管和约束，降低数据泄露和被窃取的风险，保障国家和企业的数据安全。技术先进在技术上与国际主流数据库产品不相上下，甚至在某些领域实现了领先。维护便捷通常提供一套完整的管理和维护工具需求进行定制化开发，更好地满足国内用户在功能、性能、安全等方面的特定要求。安全可控在设计和实现过程中，严格遵守国家的安全标准和规定，可确保数据的安全。研发、生产和维护都在国内进行，数据的存储、管理和使用更易

图数据库比较在当今数据驱动的世界中，传统的关系型数据库虽然仍然占据重要地位，但在处理复杂关系数据时却显得力不从心。图数据库作为一种专门为处理关系数据而设计的数据库类型，近年来获得了越来越多的关注和应用。本文将对图数据库的基本概念、技术特点以及不同类型之间的比较进行科普介绍。图数据库的基本概念图数据库的核心在于它以"图"的形式存储和表示数据。这里的"图"不是指图片，而是数学中的图论概念，由节点处理复杂图查询时表现较好，能够高效执行深度遍历和多跳查询。基于其他存储后端的图数据库则在现有数据库系统之上构建图抽象层。这类系统可以利用成熟数据库的稳定性和功能，但在图操作性能上可能不如原生实现。它们则可以处理更大规模的数据，但查询速度相对较慢。性能与功能比较在查询语言方面，不同图数据库支持的语言各异。有些采用类SQL的声明式语言，有些则使用更接近图操作的命令式语言。语言的表达能力、简洁性和（顶点）和边（关系）组成。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。这种直观的数据表示方式特别适合社交网络、推荐系统、欺诈检测等需要频繁查询关系的场景。与传统的关系型数据库相比，图数据库

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...