图数据库数据存储结构

分布式数据库
Transwarp StellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式数据库,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级大规模数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的分析算法和深度算法;支持标准查询语言并兼容 openCypher,并具备2D/3D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。

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数据库存储结构在当今数据驱动的世界中,数据之间的关系往往比数据本身更有价值。数据库作为一种专门用于处理和存储关系数据数据库类型,其独特的存储结构使其在处理复杂关系网络时展现出显著优势。本文将介绍数据库的核心存储结构及其工作原理。基本概念数据库存储结构基于数学中的图论概念,主要由节点(或称为顶点)和边(或称为关系)两大基本元素构成。节点代表实体或对象,边则代表这些实体之间的各种关系。每个节点和边都可以携带一组属性,这些属性以键值对的形式存储,为数据提供了丰富的描述信息。与传统的关系型数据库相比,数据库不依赖固定的表结构,而是采用更加灵活的自然连接方式。这种设计使得数据库在查询多跳关系时性能卓越,避免了关系型数据库中昂贵的连接操作。物理存储实现在物理存储层面,数据库的实现方式多种多样,但大致可以分为两类主要方法。一种是原生图存储,专为数据模型设计。在这种结构中,节点和边是基于非原生存储的适配层方法,即在现有存储引擎(如键值存储或文档存储)之上构建抽象层。虽然这种方法在灵活性上有优势,但在处理深度遍历查询时可能不如原生存储高效。索引结构高效的索引是数据库快速查询的
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数据库介绍
数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构数据库管理系统。它以节点(代表实体)和边(代表实体之间的关系)为核心数据模型,能够高效地表示和处理复杂的关系型数据数据库的特点包括:直观的数据模型:结构直观地反映了现实世界中的实体和关系,使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询:数据库支持快速的关联查询和遍历,能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析,查询性能通常优于传统的关系型数据库。灵活性和可扩展性:数据模型灵活,可以动态地添加或修改节点、边和属性,无需预先定义固定的表结构,能够适应不断变化的数据需求.同时,许多数据库支持分布式架构和水平扩展,能够处理大规模数据集。强大的关系分析能力:数据库内置多种算法,如最短路径、社区发现、聚类等,能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系,适用于推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域。支持ACID事务和数据一致性:确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性,保障数据的准确性和完整性。
数据库的核心数据结构,解析其工作原理与应用价值。数据库的基本概念数据库是以图论为基础构建的数据库系统,它将数据存储为图中的节点和边,而非传统数据库中的表和行。这种结构天然适合表示实体间复杂的关系网络。在数据库中,节点代表实体或对象,边则代表这些实体之间的关系。每个节点和边都可以拥有自己的属性,这使得数据库既能存储结构数据,又能灵活地表示数据间的多层次关联。与传统数据库相比,数据库的特点在于其"索引无关"的邻接性。这意味着两个相连的节点在物理存储上就"知道"彼此的存在,查询时无需通过索引查找就能直接访问相邻节点,提高了遍历关系的效率。数据结构的核心组成数据库数据结构主要由三个到相关节点的过程。常见的遍历方式包括广度优先搜索、深度优先搜索等算法。由于数据库的物理存储结构已经维护了节点间的连接关系,这些遍历操作可以非常高效地执行。查询语言通常提供声明式语法来描述模式匹配数据库数据结构在当今数据爆炸的时代,传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时逐渐显露出局限性。数据库作为一种新兴的数据库类型,因其独特的结构设计,在处理互联数据方面展现出显著优势。本文将深入探讨
数据库是一种以这种数据结构为基础的数据库管理系统。由节点和关系组成,节点代表实体,关系代表实体间的关联方式。数据库以高效存储和查询数据为设计原理,将数据间的关系和数据本身同样重要地存储起来,使其能够快速响应复杂关联查询。图存储查询和计算是数据库的核心能力。图存储数据库的核心组件之一,负责数据的持久化存储图存储是将数据的方式进行组织和存储,以实现更高效的数据管理和查询。查询:查询是指以的方式对数据进行查询和访问。在数据库中,查询操作可以通过对图中的顶点和边进行搜索、过滤和聚合等操作来实现。查询语言通常基于图形遍历算法。计算:计算是指以作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。通过将问题转化为模型,计算可以更直观地表示对象之间的关系,从而获得以往用扁平化的视角很难得到的结果。计算系统软件通常以分布式架构实现,支持大规模数据的处理和分析。
解锁结构产品数据库:从0到1的构建之旅一、数据库:崭露头角的数据库新贵在大数据时代的浪潮下,数据量呈爆炸式增长,数据之间的关系也变得愈发复杂。传统的关系型数据库在处理简单结构数据方面表现出色,它以表格的形式存储数据,通过行和列来组织信息,并且利用主键和外键来建立表与表之间的关联。但当面对复杂关系数据时,其局限性便逐渐显现。而数据库则以一种全新的视角来处理数据。它以图论为理论基础,使用模型来存储数据,将数据中的实体抽象为节点(node),实体之间的关系抽象为边(edge)。每个节点和边都可以拥有属性,用来描述它们的特征。在数据库中,查询一个用户的好友的好友就如同在真实的社交网络中顺着人际关系链条去寻找一样直观。它不需要复杂的连接操作,通过简单的遍历算法就能快速找到目标节点。这种直接表示关系的方式,使得数据库在处理复杂关系数据时具有天然的优势。二、探秘结构产品数据库(一)核心概念大揭秘在结构产品数据库中,节点、边和属性是构成其数据世界的基本要素。节点,作为数据库中最基础的单元,代表着各种不同的实体。在一个电商图数据库里,每个商品、每个用户、每个店铺都可以是一个节点
数据库实现原理数据库是一种专门用于存储和处理结构数据数据库系统。与传统的关系型数据库不同,数据库以节点、边和属性作为基本数据结构,能够高效地表示和处理复杂的关系网络。本文将介绍数据库的核心实现原理。存储结构数据库的核心在于其特殊的存储结构设计。节点和边是数据库中的两个基本元素。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。每个节点和边都可以附加属性,用于存储额外的信息。在物理存储层面,数据库通常采用以下两种方式之一:原生图存储和非原生图存储。原生图存储专门为结构优化,节点和边直接以的形式存储在磁盘上,通常使用邻接表或索引邻接表的方式实现。非原生图存储则基于其他数据库系统(如关系型数据库或键值存储)构建抽象层。索引与查询高效的索引是数据库实现的关键。大多数数据库会为节点类型、边类型和常用属性建立索引,以加速查询。一些还支持全文本索引和空间索引。了多种性能优化技术。其中包括查询计划优化、缓存策略、延迟加载和批量处理等。一些实现还支持压缩技术,以减少存储空间和提高遍历速度。内存管理也是性能优化的重点。一些数据库采用混合存储模型,将热数据
数据库如何使用什么是数据库数据库是一种专门用于存储和处理结构数据数据库类型。与传统的关系型数据库不同,数据库以节点、边和属性来表示和存储数据,这种结构特别适合表示实体间复杂的关系网络。在;属性则是附着在节点和边上的键值对,用于描述其特征。数据库通过这种直观的方式将数据及其关系直接映射到存储结构中。数据建模方法在数据库中设计数据模型与传统数据库有很大不同。首先需要识别业务场景中的系统健康状态、优化存储空间等。大多数数据库提供监控接口,可以跟踪查询性能、内存使用、并发连接等指标,帮助管理员及时发现和解决问题。社交网络、推荐系统、欺诈检测、知识图谱等领域,数据库展现出独特的优势。数据库的基本概念理解数据库需要掌握几个核心概念。节点代表实体,如人、地点或事物;边代表节点之间的关系,如"朋友"、"购买"等将现有数据导入数据库有多种方式。可以通过批量导入工具处理文件,也可以使用编程语言通过API逐条插入。数据导入后,可以通过查询语言进行增删改查操作。查询语言通常比SQL更直观,能够直接表达"查找某人
数据管理方式,为数据处理带来了全新的视角与解决方案。数据库,专为处理结构数据而生。在这个数据库的世界里,基本单位是节点和边。节点可以是任何实体,比如人、地点、事物等;边则代表着这些实体之间的关系。与传统关系数据库使用表格和SQL查询语言不同,数据库采用结构和专门的查询语言。这使得它在处理复杂关系查询时展现出无与伦比的优势,能够快速遍历节点和边,轻松找到复杂关系网络中的模式和异常。在分析社交网络中用户的好友关系时,传统关系数据库可能需要进行复杂的多表连接操作,而数据库只需简单地遍历相关边,就能迅速获取结果。文档数据库,则是另一种别具一格的存在。它以文档为基本存储单位,通常使用JSON、XML、BSON等数据格式来表示数据。这种数据库最大的特点就是灵活的数据模型,数据无需遵循预先定义的模式,每个文档都可以有不同的字段和结构数据库:关系探索大师独特之处大揭秘数据库,作为一种非关系型数据库,以独特的节点和边结构存储数据,让数据之间的关系一目了然。节点代表着各种实体,比如社交网络里的用户、电商系统中的商品;边则用来表示这些实体之间的关联,像是社交网络中的好友关系、电商系统中用户对
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数据库概念
数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构数据库管理系统,它以作为数据模型的核心,将数据表示为节点和边的集合。节点代表实体或对象,边代表实体之间的关系。数据库的主要特点包括:直观的数据模型:结构直观地反映了现实世界中的实体和关系,使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询:数据库支持快速的关联查询和遍历,能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析,查询性能通常优于传统的关系型数据库。灵活性和可扩展性:数据模型灵活,可以动态地添加或修改节点、边和属性,无需预先定义固定的表结构,能够适应不断变化的数据需求.同时,许多数据库支持分布式架构和水平扩展,能够处理大规模数据集。强大的关系分析能力:数据库内置多种算法,如最短路径、社区发现、聚类等,能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系。支持ACID事务和数据一致性:确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性,保障数据的准确性和完整性。
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...
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数据中台建设
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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。
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、...