有名的 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

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

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

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，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

ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布式图数据库StellarDB三款产品均榜上有名。Gartner在该指南中指出，随着国外数据库厂商的退出以及国家政策的导向，中国企业正逐步迁移至国产数据库。Gartner推测到2025年，在中国数据库市场份额方面，分析型数据库市场只有30%的市场份额来自海外供应商，交易型数据库市场份额约为50%。同时，与海外数据库市场不同，中国的数据库市场更关注特定的产品功能解决方案，可以同时支持交易与分析混合型的业务场景。目前，KunDB已经通过了工信部分布式数据库测试、央行数据库标准测试等多项权威测试认证，并广泛应用于金融、政府和医疗等领域。分布式图数据库近日，国际权威研究分析机构Gartner发布了新的《中国数据库市场指南》（《MarketGuideforDBMS,China》，以下简称指南），星环科技入选数据库领域代表厂商，分布式数据库，建立了多个产品系列。在数据库领域，星环科技采用新一代的分布式技术，自主研发了分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等。分布式数据库

分析型数据库的优势主要有：处理海量数据能力：分析型数据库具备高效处理PB级别以上数据的能力，能够轻松处理大型数据集。处理速度快：分析型数据库提供灵活的查询方式，以及针对大规模数据处理进行了优化，能够在短时间内快速完成数据分析任务。数据可视化和报表：分析型数据库能够与多种可视化和报表工具集成，帮助用户更好地展示分析结果及预测性分析。处理多样化数据源：分析型数据库可以处理多样化的数据类型，包括结构化数据的安全性。高并发处理能力：分析型数据库能够同时执行多个并发查询和分析工作，提高了系统的性能和效率。可扩展性强：分析型数据库具备可扩展性，可以在多个节点和服务器上存储和处理数据，以适应不断增长的数据量。易于管理：分析型数据库通常提供直观易用的管理工具、自动化维护和监控等功能，使得系统管理变得相对简单。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能和半结构化、异构数据，以及不同内部和外部数据源，如云存储，Hadoop等。高容错性、高可用性和高安全性：分析型数据库可以通过复制和备份技术提供高容错性和高可用性，同时采用标准加密协议保护敏感数据，保证

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

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...