国产实时数据库产品

国产数据库作为实时数仓的核心存储和计算引擎。评估数据库的性能、可扩展性、对实时数据处理的支持能力、与其他国产软件的兼容性等。大数据平台选型：考虑选择成熟的国产大数据平台，这些平台通常提供了丰富的大数据处理和分析功能，能够与国产数据库良好集成，支持实时数据的采集、存储、计算和展示。ETL工具与数据同步组件：选用国产的ETL工具，用于实现数据的抽取、转换和加载。同时，选择合适的数据同步组件，确保实时数据业务流程测试等方式来验证数据的质量。应用适配与集成应用系统改造：对依赖实时数仓的应用系统进行改造，使其能够与国产化的数仓和大数据平台进行无缝集成。这可能涉及到数据库连接配置的修改、SQL语句的调整国产化替换完成后，需要对实时数仓的性能进行全面的优化和测试。通过调整数据库参数、优化SQL语句、合理分配计算资源等方式，提高系统的实时处理能力和查询性能，确保能够满足业务的实时性要求。压力测试与稳定性业务人员提供国产化实时数仓的培训，使其熟悉新的系统架构、操作流程、开发工具和维护方法。培训内容可以包括数据库管理、大数据平台操作、ETL开发、数据分析等方面的知识和技能。运维体系建设：建立完善的国产化实时数

实时数仓是提供实时数据的采集、存储和实时分析能力的数据系统。实时数仓能够帮助企业更好地了解实时业务数据，追踪时间敏感的事件，并快速做出基于这些数据的决策。实时数仓通常使用流式数据处理技术，以收集和处理来自不同数据源的实时数据。实时数仓的优点包括：更快的响应时间：实时数仓能够在数据发生变化的同时更新数据，并提供实时查询和分能力，从而使企业能够更快地做出决策。更好的数据可靠性：实时数仓可以在数据到达时对其进行验证和清洗，从而确保数据的准确性和完整性。更高的数据处理效率：实时数仓可以通过使用流式数据处理技术，如ApacheKafka、ApacheStorm或ApacheFlink，实现高并的数据处理，从而提高数据处理效率。更好的数据可视化：实时数仓可以将数据可视化，帮助企业更好地理解业务数据，并在数据发生变化时及时发现问题解决问题。实时数仓可以帮助企业更好地了解实时业务数据，并快速做出基于这些数据的决策。

扩展性等特点，确保数据的实时采集和传输。实时存储技术：采用分布式存储系统，能够存储海量的实时数据，并提供高可用性和容错性。同时，为了满足实时数据的快速查询需求，一些实时数据湖还会使用内存数据库作为缓存层实时数据湖是一种能够实时处理和分析海量实时数据的新型数据架构。实时数据湖在传统数据湖的基础上，重点强调对实时数据的支持，能够实时采集、存储、处理和分析来自各种数据源的数据流，如物联网设备数据、社交媒体数据、金融交易数据等，为企业提供即时的数据分析和决策支持。关键技术实时数据采集：使用消息队列系统，能够高效地收集来自不同数据源的实时数据，并将其传输到数据湖中。这些消息队列具有高吞吐量、低延迟和可。实时处理框架：实时处理框架是实时数据湖的核心技术之一。它们能够对实时数据进行实时处理和分析，如实时数据清洗、实时数据聚合、实时机器学习等。实时查询引擎：为了满足用户对实时数据的查询需求，实时数据湖通常会配备实时查询引擎。这些查询引擎能够在秒级甚至毫秒级返回查询结果，支持用户对实时数据进行交互式查询和分析。应用场景金融领域：在金融交易监控中，实时数据湖可以实时采集和分析交易数据，及时发现异常交易

，它能够实现数据的实时抽取、处理和分析，以支持快速的业务决策和响应。功能数据采集：实时数据平台能够从各种数据源，如数据库、日志、传感器等，实时抽取增量或全量数据。消息系统：利用分布式消息系统实现数据的实时数据平台是一种大数据基础设施平台，它提供数据端到端的实时处理能力，能够对接多数据源进行实时数据抽取，并为多数据应用场景提供实时数据消费。实时数据平台旨在提供毫秒级、秒级或分钟级的数据延迟处理能力需求，整合其他数据应用，提供可视化解决方案。实时数据处理：平台能够执行自定义业务逻辑和分析功能，如机器学习推理及规则。应用场景互联网：实时搜索、实时推荐、实时流量监控等。金融：实时风险监控、实时交易系统、实时报价等。电商：实时销售数据分析、实时库存监控、实时促销活动等。物联网：实时设备监控、实时位置信息分析、实时能源管理等。实时运营分析：如实时BI、实时驾驶舱、实时决策等场景，需要实时数据的预处理和存储，以供快速查询和分析。实时交互型业务：如Web、手机端的实时交互应用，需要实时数据服务以实现数据查询的实时更新。

时序数据库和实时数据库是两种不同的数据库概念，它们有一些明显的区别。数据结构和处理方式不同：时序数据库主要针对时间序列数据而设计，提供专门的数据结构和处理方式来存储和查询时间列数据。而实时数据库更注重实时数据处理和响应能力，能够处理和存储实时生成的数据。数据处理方式不同：时序数据库更加注重对时间序列数据的处理和查询，它可以通过时间范围、时间戳等条件进行高效查询和分析而实时数据库更强调实时性，能够快速地处理和响应实时数据，支持实时事件处理和流式计算。数据规模不同：时序数据库通常适用于处理海量时间序列数据，比如物联网设备数据、传感器数据等。而实时数据库注重实时数据处理能力，对于处理实时高频数据或大规模并发请求有较好的性能。应用场景不同：时序数据库在物联网、金融、工业监测等领域有广泛应用。而实时数据库主要用于需要实时响应和处理大量实时数据的场景，比如金融交易系统实时市场监测等。时序数据库和实时数据库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。

时序数据库和实时数据库都是用于存储和管理数据的系统，但它们在设计目标、特性、应用场景等方面存在一些区别。以下是对它们的详细对比：时序数据库定义：时序数据库是专门为存储、管理和分析时间序列数据而设计的数据、工业设备监控数据、气象数据等领域，这些场景中数据通常是按时间顺序生成的，并且需要进行历史数据分析和趋势预测。实时数据库定义：实时数据库是一种能够提供实时数据访问和更新能力的数据库系统。它强调数据的实时性和一致性，确保用户能够及时获取和修改最新的数据。特点：低延迟数据访问：实时数据库优化了数据的读写路径和存储结构，能够以极低的延迟提供数据访问，通常在毫秒级或微秒级。数据一致性：在多用户并发访问的情况下，实时数据库能够保证数据的一致性和完整性，防止数据冲突和错误。事件驱动和触发器：支持事件驱动机制和触发器功能，当数据发生变化时，可以自动触发相应的事件或操作，实现数据的实时响应和处理。高并发处理。区别数据特性：时序数据库主要关注时间序列数据，强调数据的时间顺序和历史分析；而实时数据库关注数据的实时性和一致性，强调快速的数据访问和更新。性能优化方向：时序数据库优化了数据的写入性能和时间范围查询性能

仓库主要采用的是分布式存储术，保证数据的高可用性和可扩展性。同时，实时数据仓库还支持多种数据存储方式，包括关系型数据库、列式数据库、文档型数据库等。数据分析层：数据分析层是指将存储在实时数据仓中的数据实时数据仓库通过实时或接近实时的方式来存储、管理和处理企业的数据仓库。与传统的批处理数据仓库不同，实时数据仓库强调数据的即时性和实时性。它能够接收和处理实时产生的数据，并将其快速集成和存储，以便实时分析和查询。实时数据仓库通常使用数据复制和流式处理技术，以确保数据的实时传输和处理。实时数据仓库的优势在于，它能够让企业在实时或接近实时的条件下进行数据分析、报表生成和业务决策，从而提升企业的响应速度和决策质量。此外，实时数据仓库还支持多种数据源的集成，包括传感器、日志、移动设备等，这也增强了企业的数据获取和分析能力。实时数据仓库的架构实时数据仓库的架构通常分为以下几个层次：数据来源层、数据采集层转换和清洗。数据采集层：数据采集层是指将数据从数据来源层采集到实时数据仓库中的环节。采集方式主要有批量采集和实时采集两种方式。批量采集是将一段时间内的数据集中采集，一般用于大量数据的情况下。而

实时数据仓库（Real-TimeDataWarehouse）是一种基于实时数据流处理的技术，用于收集、处理和存储实时产生的数据，并快速地提供分析和决策支持。与传统的批处理方式不同，实时数据仓库能够实时地分析和管理数据，为业务决策提供更加及时、准确的信息。实时数据仓库主要依赖于实时数据流处理技术。这种技术采用高效的数据流处理引擎，对实时数据进行持续不断地接收、处理、存储和分析，从而提供实时的数据服务。与传统的数据处理方式相比，实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。实时数据仓库的数据来源非常广泛，包括传感器、社交媒体、交易系统等各种数据源。这些数据在经过一系列的数据清洗、转换和聚合之后，被存储在数据仓库中，以支持后续的数据分析和决策支持。实时数据仓库具有以下特点：实时性：实时数据仓库能够实时地收集、处理和分析数据，提供实时的数据服务。高效性：实时数据流处理技术具有更高的处理效率和更低的延迟。可靠性：实时数据仓库采用多种数据校验和容错机制，保证数据的准确性和完整性。可扩展性：实时数据仓库可以方便地进行水平扩展和垂直扩展，以支持更多的数据量和更高的数据处理效率。灵活性：实时数据

时序数据库和实时数据库都是用于存储和处理动态数据的数据库系统，但它们在设计目标、数据模型、应用场景等方面有一些区别。以下是它们的主要区别：时序数据库设计目标：主要用于存储和分析时序数据，即按时间顺序、金融市场数据、工业设备监控数据、IT系统性能监控数据等场景。实时数据库设计目标：主要用于实时数据的存储和访问，强调数据的实时性和快速响应能力。实时数据库能够快速地读取和写入数据，以满足实时应用的需求。实时数据库通常与实时操作系统或实时应用系统集成，用于实时数据的采集、存储和处理。数据模型：数据模型通常较为灵活，可以支持多种数据类型和结构。实时数据库需要能够快速地更新和查询数据，以满足实时应用的需求。实时数据库通常具有较高的数据更新频率和查询频率，数据的存储和访问需要满足实时性要求。应用场景：适用于实时控制系统、实时监控系统、实时游戏、实时通信等场景。总结时序数据库更注重于时序数据的存储和分析，适用于需要处理大规模时序数据的场景，强调数据的连续性和时间相关性。实时数据库更注重于数据的实时性和快速响应能力，适用于需要快速读写和处理实时数据的场景，强调数据的即时性和实时性。

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

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，但没有体系化的...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技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，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。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。TranswarpStellarDB优势：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...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...