国产实时数据库厂商

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

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

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。

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

，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。

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

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

来源与范围确定梳理清楚实时数据的来源，包括数据库、消息队列、日志文件等。明确需要纳入实时数仓的数据范围，例如，在一个物联网应用场景中，确定是采集所有传感器的数据，还是仅采集部分关键传感器的数据用于实时根据用户地理位置信息添加当地的天气情况等。执行实时分析任务，如实时统计分析、实时机器学习预测等。四、数据存储层设计存储技术选型对于实时数仓的存储层，要选择能够支持快速写入和查询的数据库。根据数据类型和搭建实时数仓是一个复杂但极具价值的过程，以下是详细步骤：一、需求分析与规划业务需求理解与业务部门密切合作，了解他们对实时数据的具体需求。确定数据的使用场景，如实时报表生成、实时监控、实时预警等。数据传输。进行一些简单的预处理操作，如数据格式统一、数据过滤等。三、实时计算层构建计算框架部署安装和配置选定的实时计算框架。根据业务需求，编写实时计算程序。实时数据处理进行数据转换操作，如数据清洗、数据关联使用场景，也可以采用混合存储方式。例如，对于结构化的实时交易数据存储在关系型数据库中，对于半结构化的日志数据存储在文档数据库中。数据存储模型设计合理的数据存储模型，如采用列式存储模型可以提高数据查询效率

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...