工业行业 分析型数据库

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。

分析型数据库和关系型数据库是两种不同用途的数据库系统，它们在设计、功能和优化方面有所不同。以下是它们的主要区别：用途：分析型数据库：主要用于数据仓库和大数据分析，支持复杂的分析查询，如数据挖掘、预测分析和趋势分析。关系型数据库：主要用于事务处理系统，如客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）等，支持日常的事务处理和操作。查询类型：分析型数据库：优化了对大数据集的读操作，特别是聚合查询和扫描大量记录。关系型数据库：优化了对小到中等数据集的读写操作，特别是点查询和事务处理。数据模型：分析型数据库：通常使用多维数据模型（如星型模型或雪花模型），这些模型适合于分析型查询。关系型数据库：使用关系模型，数据以表格的形式存储，通过行和列组织数据。性能优化：分析型数据库：针对分析查询进行了优化，如使用列式存储、数据立方体和预计算。关系型数据库：针对事务处理进行了优化，如使用行式存储、索引和事务日志。数据更新频率：分析型数据库：数据通常以批量方式加载，更新频率较低。关系型数据库：数据更新频繁，支持高并发的读写操作。数据规模：分析型数据库：设计用于处理大规模数据集，通常存储在数据仓库中。关系型

解锁数据密码：分析型数据库全解析从数据洪流到智慧洞察：分析型数据库登场在当今数字化时代，数据正以前所未有的速度增长，各个行业都被卷入了这场数据洪流之中。传统的数据库系统在面对这些海量数据的复杂分析时间长，难以满足企业快速决策的需求。在这种背景下，分析型数据库应运而生。它就像是一位专业的数据探险家，专注于深入挖掘数据背后的价值，为企业提供强大的数据分析能力，帮助企业在数据的海洋中找到前行的方向，实现从数据到智慧的转化。剖析分析型数据库独特架构与原理分析型数据库之所以能够在数据分析领域大显身手，得益于其独特的架构和先进的原理。许多分析型数据库采用大规模并行处理（MPP）架构，这种架构就像是一个庞大的协作团队，将数据分布到多个节点上，每个节点都具备独立的计算和存储能力。当接到查询任务时，各个节点能够同时并行处理数据，大大缩短了查询的时间。列式存储也是分析型数据库的一大核心原理。与传统行式存储不同几列的数据，列式存储可以只读取所需列，减少了磁盘I/O操作，从而显著提升查询性能。核心特性分析型数据库具备诸多强大的核心特性，使其成为企业数据分析的得力助手。它拥有出色的海量数据处理能力，能够轻松应对

分析型数据库在各行业都有广泛的应用，比如：零售行业：分析型数据库可以分析顾客购买数据，来预测买家的实际需求和销售热度。以及库存管理和市场趋势分析等。制造业：分析型数据库可以提供实时分析，可以监控。金融行业:分析型数据库可以处理交易数据，执行模型定价、风险管理和监管分析操作，实现快速业务运营和初步策略优化。教育行业:分析型数据库可以用于跟踪学生的表现数据，分析学生功课表现、孩子学习风格，识别佳生产线以及货车集装箱的位置信息，帮助提高生产效率和管理全球供应链等。医疗保健：分析型数据库可以用于追踪医疗机构数据、病历分析和结构性数据分析，利用大数据技术识别疾病趋势和危险因素，支持医学研究和预测疾病教学评估方法等。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、数据集市和联邦计算平台等数据分析系统，提供全面、便捷

分析型数据库（AnalyticalDatabase）主要对来自交易数据库或其他数据源的历史数据进行高效地批量查询或分析，主要用于企业内部数据决策分析、数字化运营等领域。相较于传统的关系型数据库分析型数据库的主要优势在于其对“读”操作的高效性能。传统的关系型数据库对“写”操作进行了优化，以支持高并发、高事务的场景，但对于复杂的聚合分析等查询操作，效率会大打折扣。而分析数据库则专门针对“读”操作进行优化，支持复杂的多维分析、跨表连接等高效查询，速度比传统的关系型数据库快数倍甚至是数十倍。此外，分析型数据库支持列式存储，与传统的行式存储不同，列式存储将同列的数据存储在一起，由于同一列中的数据。分析型数据库还常提供一系列高级数据分析的功能，如多维分析OLAP（OnlineAnalyticalProcessing），数据挖掘和机器学习等，这些功能可以帮助用户更更准确地发现数据之间的关联性和隐藏的规律，进而利用这些信息做出更加准确的预测。分析型数据库是一种专门用于企业内部数据分析的解决方案，帮助企业更好地应对竞争、优化业务、更快地做出合理决策。对于那些需要分析海量历史数据的企业来说，分析型

流。时序型数据库适用于存储和分析与时间相关的数据，例如传感器、日志数据、监控数据等。它们被广泛应用于物网、金融、电信等行业，可以帮助用户实时监控和分析数据，发现趋势和异常情况。星环分布式时序数据库时序型数据库是一种专门用于存储、处理和查询时间相关数据的数据库。在时序型数据库中，数据的时间戳是主要的索引，用于快速定位和访问数据。时序型数据库通常具有高效的写入和查询性能，可以处理大规模的实时数据-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技自主研发的企业级分布式时序数据库，其支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的存储，提供高吞吐实时写入，同时也支持行业特征编码，根据检测值数据类型、分布范围，数据集中度进行特定的编码，通过内置多种数据压缩方式进一步提升时序数据压缩效果。数据处理性能增强，提供时序数据存储分析极速体验时序数据存储方面、时序精确查询、多维检索等功能，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。原生分布式架构，集群灵活扩展，轻松实现海量时序数据存储分析TimeLyre采用原生分布式架构，支持

什么是分析型数据库?分析型数据库是一种专门用于存储和处理大量结构化数据的数据库系统，它的设计目标是支持复杂的数据分析和挖掘操作，提供高性能、可扩展的查询和分析方案。与传统的关系型数据库相比，分析型数据库具有更高的处理速度，更灵活的架构，更适合大规模数据的查询和分析，以及更优化的资源利用方式，是商业智能(BI)及数据挖掘分析领域的重要工具。分析型数据库的应用包括金融分析、CRM、市场分析、科学实验室、医疗、物流等多个领域。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、数据集市和联邦计算平台等数据分析系统，提供、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。

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数据库源：OLAP数据库可以支持多种数据源，包括关系型数据库、Excel表格、文本文件等。此外，OLAP数据库还可以通过数据仓库（DataWarehouse）进行数据整合和抽取，以提供全面的数据分析和决策支持，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

国产分析型数据库有哪些？在当今数据驱动的时代，分析型数据库作为企业决策支持系统的核心组件，正发挥着越来越重要的作用。随着国内信息技术产业的快速发展，国产分析型数据库也迎来了蓬勃发展的时期，逐渐形成了多样化的技术路线和产品生态。分析型数据库的基本概念分析型数据库，又称为OLAP（在线分析处理）数据库，是专门为复杂查询和大规模数据分析而设计的数据库系统。与传统的OLTP（在线事务处理）数据库不同，分析型数据库更注重数据的读取和分析性能，通常用于商业智能、数据仓库和大数据分析场景。这类数据库通常具有列式存储、有效压缩、并行计算等特性，能够快速处理海量数据的聚合查询和分析操作。在金融风控、电信运营、政务决策、零售分析等领域都有广泛应用。国产分析型数据库的主要类型从技术架构来看，国产分析型数据库大致可以分为以下几类：第一类是基于MPP（大规模并行处理）架构的产品。这类数据库采用无共享架构，将数据业务场景。第四类是云原生的分析型数据库服务。随着云计算普及，一些厂商推出了基于云平台的分析数据库服务，提供弹性扩展、按需付费等特性，减少了企业使用分析型数据库的门槛。国产分析型数据库的技术特点国产分析

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...