大型分布式关系型数据库

分布式关系型数据库有哪些？星环科技在基础软件产品领域积累多年,在大数据平台TDH的研发过程中积累了大量的SOL、PL/SOL、数据库优化器、分布式事务等基础技术和专利,相关的技术优势可以在关系数据库基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。TranswarpKunDB-星环分布式交易型数据库TranswarpKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的分布式交易型数据库,提供完整的关系型数据库的中再次落地,从而加速分布式数据库的研发效率。采用新一代的基于分布式计算的数据库技术,自主研发了分布式交易型数据库KunDB和分布式数据库ArgoDB。基于KunDB与ArgoDB的数据库解决方案,为数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库,能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构,提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足数据企业核心业务数据库升级改造、核心分析系统建设、创新应用开发国产化替代等业务场景提供完备的能力支撑。TranswarpArgoDB-星环分布式数据库TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的面向

星环科技自研的国产化分布式关系数据库，通过分布式存储、SQL编译与优化等数据库技术，结合云计算的优势做资源管理和调度，实现了关系型数据库的完整功能。在事务处理场景和复杂分析场景，都通过技术创新获得了性能优势。同星环配套的数据库工具软件和云平台产品为用户提供高可用、高可靠和安全的国产化数据库完整解决方案。分布式关系型数据库处理高并发数据读写业务：能够处理高并发的数据读写业务，并提供全局一致性保证，通过分析增强还能响应批处理和复杂分析场景支持海量数据分布式计算：分析型数据库产品ArgoDB通过列存储和分布式计算技术，支持对海量数据进行分布式计算，支撑企业数据仓库、数据湖业务覆盖企业数据交易、分析场景：通过KunDB和ArgoDB可以组建企业统一数据库解决方案，覆盖企业数据交易、分析场景性能高，服务可靠：KunDB与ArgoDB之间基于数据库日志进行高效的数据同步，相比异构数据库之间的ETL方案，链路短，性能高，服务可靠

分布式数据库和关系型数据库在架构、数据模型、事务管理、一致性和可扩展性等方面有显著的区别。以下是它们的主要对比：关系型数据库数据模型：关系模型：使用表格（表）来组织数据，表由行和列组成。数据之间的事务处理等。总结选择依据：数据一致性和事务管理要求：如果业务对数据一致性和事务管理要求非常高，关系型数据库可能更合适。数据规模和并发需求：如果需要处理大规模数据和高并发请求，分布式数据库是更好的选择。灵活性和可扩展性需求：如果需要灵活的可扩展性和支持多种数据模型，分布式数据库更具优势。系统复杂性和管理成本：关系型数据库的管理和维护相对简单，而分布式数据库的管理和维护更为复杂，需要考虑系统的复杂性和管理成本。分布式数据库灵活和高效。适用场景：适合需要严格事务管理和数据一致性的应用，如金融系统、企业资源规划（ERP）系统等。分布式数据库数据模型：多种数据模型：可以支持关系模型，也可以支持NoSQL数据模型，具体，适合处理大规模数据和高并发请求。动态扩展：许多分布式数据库支持在线扩展，即在系统运行时增加或减少节点，而不需要停机。适用场景：适合大规模数据存储和高并发访问的场景，如大型互联网应用、大数据分析、分布式

什么是分布式关系型数据库？分布式关系型数据库（DistributedRelationalDatabase）是指将关系型数据库分布在不同的服务器或计算机上，以处理大数据量和高并发性的要求，并通过网络进行数据交换和通信，以达到高可用性、高性能和可扩展性的目的。分布式关系型数据库通常由多个数据库实例组成，每个实例分布在不同的机器上，并通过复杂的协议和通信机制实现数据同步和故障恢复。分布式关系型数据库通常支持多种事务和操作，如多表关联查询、事务控制、ACID特性等，可以作为企业核心业务的重要数据存储和处理技术。分布式关系型数据库的优点包括高可用性、高性能、可扩展性、负载均衡、数据安全和容错能力等，在选择和实现分布式关系型数据库时，需要综合考虑各种因素，包括数据规模、业务需求、安全性、成本和维护难度等。星环分布式关系型数据库星环科技在基础软件产品领域积累多年,在大数据平台TDH的研发过程中积累了大量的SOL、PL/SOL、数据库优化器、分布式事务等基础技术和专利,相关的技术优势可以在关系数据库中再次落地,从而加速分布式数据库的研发效率。采用新一代的基于分布式计算的数据库技术,自主研发了分布式

分布式关系型数据库是一种将数据分散存储在多个物理或逻辑节点上的数据库系统，它具有以下特点和应用场景：特点：数据分布存储：数据被分散存储在多个节点上，通过网络连接来实现数据的共享和访问。高可扩展性数据一致性问题，确保在不同节点间的数据保持一致。支持SQL查询：许多分布式关系型数据库支持SQL查询，便于数据操作和事务管理。水平扩展：通过数据分片实现水平扩展，提高系统的整体性能和可用性。应用，提供高可用性和可扩展性。大数据分析：通过对海量数据的分布式存储和查询，快速获取有价值的信息，支持数据挖掘和机器学习等技术。：能够通过增加节点来扩展存储容量和处理能力，以应对数据量的增长。高并发性：支持大量并发访问，适用于需要高并发处理的场景。高可用性：通过数据复制和故障转移机制，提高系统的可用性和容错性。数据一致性：需要解决场景：互联网和电子商务平台：处理大量用户生成的数据和实时互动，需要高并发处理能力和数据的快速读写。金融行业：在支付、转账等金融交易中，需要保证数据的一致性和事务性。物联网：满足设备之间的连接和数据交换需求

IDC发布了《IDCMarketScape中国分布式关系型数据库2023厂商评估》，聚焦中国分布式关系型数据库的技术提供商，针对入选厂商的战略、能力进行评估，从而形成IDCMarketScape综合行业终端用户选择分布式关系型数据库技术提供商及伙伴提供参考。星环科技等厂商进入此次报告。报告认为，头部厂商在分布式关系型数据库市场中重点聚焦金融行业。多数厂商未来的产品战略方向是基于大模型、机器学习等AI技术的智能运维，以提高运维效率，降低运维成本，并为企业提供更加个性化的服务。目前，生态建设是大部分数据库厂商的短板。降本增效在分布式关系型数据库的应用中已初具成效。

分布式数据库和关系型数据库是数据库技术中的两种不同类型，它们在设计、架构和用途上有着明显的区别：分布式数据库定义：分布式数据库是指数据库的物理存储分布在多个服务器或节点上，这些节点可能位于同一个。成熟的技术：有大量的工具和资源支持，如SQL语言。应用场景：适用于需要强事务支持、数据一致性要求高的应用，如金融、医疗等行业。总结分布式数据库适合于需要高可扩展性、高可用性和高性能的应用场景，但管理复杂性较高。关系型数据库适合于需要强事务支持和数据一致性的应用场景，技术成熟，易于理解和使用。局域网或跨越广域网。架构：分布式数据库通常由多个数据库实例组成，它们可以独立操作，但通过特定的通信协议和数据同步机制协同工作。优点：可扩展性：可以根据需要动态增加更多的节点来扩展存储和计算能力。高可用性：通过数据复制和故障转移机制，提高系统的可用性和容错能力。负载均衡：可以分散查询负载，提高性能。关系型数据库定义：关系型数据库基于关系模型，数据以表格的形式存储，表之间通过关系（如外键）相互关联。架构：通常是一个单一的数据库服务器，所有的数据和操作都在这个服务器上进行。优点：数据一致性：通过ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性保证事务的可靠性。易于理解：表格和关系模型直观，易于理解和使用

分布式数据库和关系型数据库是两种不同类型的数据库系统，它们在架构和使用场景上有所区别：架构：分布式数据库：数据存储在多个物理位置的数据库系统中，这些位置可能跨越不同的服务器、数据中心甚至地理区域。它们通过计算机网络连接，对外表现为一个单一的数据库。关系型数据库：通常部署在单个数据库服务器上，数据存储在结构化的表中，通过关系模型组织数据。扩展性：分布式数据库：天然支持水平扩展，可以通过增加更多的节点来扩展存储和计算能力。关系型数据库：虽然可以进行垂直扩展（增加单个服务器的资源）和水平扩展（分库分表），但通常不如分布式数据库灵活。性能：分布式数据库：通过分布式架构，可以提高大规模数据集的读写性能和可用性。关系型数据库：在处理小到中等规模的数据集时性能优越，但在大规模数据集下可能面临性能瓶颈。一致性：分布式数据库：可能采用最终一致性模型来提高性能，这意味着数据在不同节点间可能存在短暂的不一致。关系型数据库：通常提供强一致性保证，尤其是在ACID事务中。复杂查询：分布式数据库：跨节点的复杂查询可能受到网络延迟和数据分布的影响，性能可能不如单个数据库实例。关系型数据库：擅长处理复杂的SQL查询

提供坚实的数据支持。灵活的数据模型适应多变需求在实际应用中，业务需求常常像六月的天气一样多变，这就要求数据库的数据模型具备足够的灵活性。与关系型数据库不同，分布式图数据库不需要预定义严格的模式，允许导致性能和可维护性显著下降。而分布式图数据库则像是一位灵动的舞者，能够轻松应对复杂关系的挑战。它采用节点和边的结构，直观地表达复杂的关系网络，并通过图算法进行高效计算。在社交网络中，用户之间的朋友关系量的增长速度犹如火箭升空，迅猛而不可阻挡。分布式图数据库凭借其高度的可扩展性，成为了应对大数据挑战的有力武器。它能够处理从小型到大型的数据集，随着数据量的增长，可以通过横向扩展的方式，增加更多的节点和边，数以亿计的设备不断产生海量的数据，这些数据之间存在着复杂的关联关系。分布式图数据库可以轻松地存储和管理这些数据，通过扩展节点来应对数据量的增长，实时分析设备之间的关系和状态，为智能城市、智能家居等应用解锁分布式图数据库：数据世界的新“图”破分布式图数据库是什么？分布式图数据库，是一种基于分布式系统架构的数据库，它专门用于存储和处理大规模的图数据。与传统数据库不同，分布式图数据库以图的结构来组织和

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...

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、...

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。

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...

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...

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...

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...

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...