医学知识图谱数据挖掘

，使得人们能够更方便地获取、理解和应用医学知识。医学知识图谱的构建过程通常包括以下个步骤：知识抽取：从医学文献、临床南、医学数据库等信息源中提取出医学知识的实体、关系和属性。知识表示：将抽取到的医学知识表示成图谱的形式，例如使用图结构表示实体之间的关系。知识融合：将来自不同数据源的医学识进行融合，消除重复和冲突。知识推理通过图谱的关系和规则进行推理、推断，生成新的医学知识。知识应用：将构建好的医学知识图谱医学知识图谱是通过机器学习和自然语言处理等技术，将医学知识组织成图谱结构，形成一个可视化和可查询的知识系统。医学知识图谱旨在将医学知识的碎片化信息整合起来，形成一种结构化的、语义化的知识表达形式应用到实际的临床决策、疾病预防和健康管理等领域，提供智能化的支持和辅助。医学知识图谱的应用可以涵盖多个方面，例如：临床决策支持：根据患者的临床信息和医学知识图谱，提供个性化的诊断和治疗建议。疾病预测和流行病学研究：通过医学知识图谱分析疾病发生和传播的模式，预测患病风险和制定预防策略。健康管理和个人化医疗：根据个人的基因组、临床记录和生活习惯等信息，为个体提供健康管理建议和个性化的治疗方案

进行合并和整合，以保证知识的准确性和完整性；知识的表示是指将医学知识以合适的形式进行存储和展示，常用的方法包括图数据库和知识图谱查询语言等。医疗知识图谱的应用场景广泛，包括疾病诊断、临床决策支持、药物医疗知识图谱是由医学领域的知识和信息构成的一种结构化、语义化的图谱，可以帮助人们系统地了解和学习医学知识，从而提高医学研究和临床实践的效率和准确性。医疗知识图谱的主要组成部分包括实体、关系和属性发现与研发等。在疾病诊断方面，医疗知识图谱可以帮助医生快速准确地确定疾病的可能性，并提供相关的治疗建议；在临床决策支持方面，医疗知识图谱可以整合患者的临床信息和医学知识，帮助医生做出更好的治疗决策；在药物发现与研发方面，医疗知识图谱可以帮助科研人员系统地了解已有的药物知识和相关的疾病知识，从而指导新药物的研发。医疗知识图谱是医学领域的重要工具，可以帮助人们更系统地了解和应用医学知识。随着技术的发展知识图谱的建立通常需要进行知识的抽取、知识的融合和知识的表示。知识的抽取是指从原始文本中提取医学实体、关系和属性的过程，可以利用自然语言处理和机器学习等技术来自动化完成；知识的融合是指将不同来源的知识

的客户画像和风险评估，帮助机构提高业务效率和服务质量。医学研究：医疗知识图谱可以为医学研究提供更加全面和精准的医学知识和数据支持，帮助研究人员更好地发现疾病的机制和治疗方法。药物研发和推广：医疗知识图谱知识图谱在医疗行业也有着广泛的应用。可以构建医疗专家、医学文献、临床数据等知识库，用于描述医疗领域中的医学概念、实体及其之间的关系。医疗知识图谱可以为医学研究、临床决策和医疗管理提供支持。医疗知识图谱的应用场景：疾病诊断和治疗方案推荐：医疗知识图谱通过整合各种医学领域的数据和知识，为医生提供更加准确和个性化的临床决策支持。疾病预测和风险评估：医疗知识图谱可以为医疗机构和保险机构提供更加全面和准确可以为药物研发提供更加全面和准确的药效数据和安全性信息，帮助企业提高研发效率和药品推广效果。医疗资源管理：医疗知识图谱可以为医疗机构提供更加精准和细致的医疗资源管理，帮助机构提高资源分配效率和医疗服务质量。星环知识图谱平台星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多

数据挖掘是从大量数据中发现并提取有用信息的过程，其中包括处理和分析数据的技术和工具。数据挖掘可以用于识别模式、关联、聚类、分类、预测等任务，以帮助人们做出决策和发现隐藏在数据中的知识。知识图谱是一种人们更好地理解和利用知识。数据挖掘和知识图谱可以相互结合，通过在知识图谱中应用数据挖掘技术，可以发现更多的知识和关联。数据挖掘可以帮助充和扩展知识图谱中的信息，而知识图谱可以提供更结构化和有意义的上下文信息来指导数据挖掘的过程。综合应用数据挖掘和知识图谱技术，可以进一步挖掘隐藏在数据中的知识，提供更准确和精细化的分析和应用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款以图的形式表示知识的知识库，其中包含实体、关系和属性的信息。知识图谱可以通过连接不同的实体和关系来建立知识之间的联系，以及实体之间的关联。知识图谱常用于语义搜索、智能推荐、问题解答等领域，可以帮助覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路

数据，通过推理和查询等处理得到有用信息的系统。在医学领域，知识图谱可以为医学决策提供智能化支持，加速临床诊断和治疗。医学领域知识图谱的构建医学领域知识图谱的构建需要用到大数据存储和处理、自然语言处理以及源的图谱进行合并，消除重复数据。医学领域知识图谱的应用人工智能和医学领域知识图谱的结合可以为医学决策提供智能化支持，应用前景广阔。例如，可以根据病人的症状、病历和影像数据，自动分析出可能患有的疾病发展。医学领域知识图谱构建是医疗信息化的重要组成部分，其应用前景广阔。同时，医学领域知识图谱的构建需要借助大数据存储和处理、自然语言处理以及机器学习等多种技术手段，是一个复杂且需要时间和资源的过程知识图谱是指将各种实体及其之间的关系进行建模、储存、推理、查询等处理的模式。医学领域知识图谱就是将医学领域的实体，包括疾病、症状、检查项、治疗方案、药物等，以及它们之间的关系进行建模，并储存为图谱机器学习等多种技术手段，涉及的过程包括数据采集、实体抽取、关系抽取、图谱表示、实体比对和图谱融合等。其中，数据采集是构建知识图谱的基础环节，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据等多种数据

知识图谱分析是指以知识图谱为基础，运用数据挖掘、机器学习等技术，对知识图谱的各种关系与信息进行深入挖掘与分析的一种方法。它可以通过分析知识图谱中节点之间的关系，提取出潜在的规律和模式，挖掘出知识图谱中的关键信息，为人类理解和应用知识提供支持。在知识图谱分析中，常用的技术包括实体识别与链接关系抽取、文本分类与聚类、图像识别、推理推断、多语言处理等。这些技术可以帮助我们更好地理解知识图谱中的各种概念和关系，从而实现更准、更高效的知识管理和利用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。

时序知识图谱是一种以时间为轴心的图谱结构，用于记录事物在时间维度上的关系和演化过程。时序知识图谱是传统知识图谱的扩展，能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。时序知识图谱中的事实被称为三元时序知识图谱是一个复杂且多阶段的过程，包括知识抽取、知识融合、存储与查询等环节。知识抽取技术是将数据转化为三元组的过程，可以包括实体识别、关系抽取、事件抽取等技术。知识融合技术包括实体链接、关系链接、属性：什么是时序知识图谱？时序知识图谱是一种以时间为轴心的图谱结构，用于记录事物在时间维度上的关系和演化过程。它扩展了传统知识图谱，能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。问：时序知识图谱的可以用于智能问答和信息提取等。问：时序知识图谱与静态知识图谱的主要区别是什么？时序知识图谱与静态知识图谱的主要区别在于时序知识图谱加入了时间维度，能够记录事物在时间轴上的关系和演化过程。这使得时序知识图谱能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。组，每个三元组由主语、谓语和宾语构成，表示它们之间的关系。其主要特点是将时间变量加入到三元组中，扩展了这种关系模型。时序知识图谱的本质就是时间轴上的知识图谱，是一个多版本、多时刻的动态图谱。建立

的新知识。知识存储和查询：将构建好的知识图谱存储在数据库中，并设计高效的查询算法，以便快速准确地查询和获取知识。在构建知识图谱时，需要考虑诸如数据质量、数据规模、知识更新等问题，以及如何选择适当的算法知识图谱是一种以符号形式描述现实世界中概念和概念之间关系的知识库。它通过节点（实体）和边（关系）的形式，来表示现实世界中各种实体以及它们之间的联系。知识图谱构建过程知识图谱的构建过程一般包括以下处理等技术，识别和提取实体之间的关系，这些关系可以包括分类关系、组成关系、属性关系等。知识表示：将识别出的实体和关系用符号表示出来，构成知识图谱的节点和边。知识推理：利用知识图谱进行推理，可以推导出更多和工具来构建知识图谱。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱

什么是知识图谱技术？知识图谱技术是指知识图谱建立和应用的技术，是融合认知计算、知识表示与推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习等方向的交叉研究。知识图谱技术以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱技术的应用场景知识图谱技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下领域：搜索引擎：知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户查询的意图，提供更精确、全面的搜索结果。通过将查询关联到知识图谱中的实体和属性，搜索引擎可以给出更准确的答案和相关信息。问答系统：问答系统可以根据用户的查询找到相关的知识，并给予准确的答案。通过索引和检索知识图谱中的信息，问答系统可以提供更丰富、更深入的回答。智能助理：智能助理可以基于知识图谱实现更好的自然语言处理和对话系统。通过使用知识图谱，助理可以获取大量的背景知识，并基于此为用户提供个性化、针对性的服务。企业知识管理：知识图谱可以用于构建企业知识管理系统，帮助企业更好地整理、管理和应用内部知识和信息。金融风控和反欺诈：知识图谱

管理系统通常提供一组工具，使用户可以展示和分析知识图谱，例如数据可视化、统计分析、文本挖掘和器学习。知识图谱管理系统应用于诸如数据集成、数据挖掘、智能搜索和自然语言处理等领域。知识图谱管理系统的功能知识图谱管理系统是一种用于构建、维护和查询知识图谱的软件系统。它通常由从不同数据源收集和集成数据的数据抽取模块、将转换为可理解的知识表示的知识表示模块、以及支持查询和推理的查询和推理模块组成。知识图谱通常包括以下方面：数据获取和集成：从不同数据源获取数据，并将其转为知识图谱中的可理解形式。知识表示：将获取的数据映射到知识图谱中的实体和关系，并生成相应的本体或模式。知识存储：将产生的知识图谱存储在数据非常广泛，可用于各种领域的信息流和知识管理，例如企业知识管理、医疗卫生、语义网、智能搜索、自然语言理解等。知识图谱管理系统已成为数据处理、知识管理和智能应用领域的重要技术。星环知识图谱平台库中，以支持高效的查询和推理。查询和推理：提供灵活和高效的查询和推理方法，以支持知识图谱的检索和解释。可视化和分析：提供可视化和统计分析工具，以帮助用户理解和分析知识图谱。知识图谱管理系统的应用范围

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...