通用数据仓库管理系统

数据仓库
星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、极简易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

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数据仓库系统
数据仓库系统是一个用于存储、管理和分析大量历史数据系统,旨在支持企业决策、报告和数据分析。以下是数据仓库系统的关键组成部分和特性:数据存储:数据仓库系统通常使用关系型数据管理系统或专门的数据仓库,使用户能够快速获取所需信息。OLAP支持:数据仓库系统通常支持在线分析处理,允许进行多维数据分析和数据挖掘。数据质量:系统强调数据的准确性、一致性和完整性,通过数据清洗和验证来提高数据质量。元数据管理技术来存储数据数据集成:系统能够集成来自不同源的数据,包括操作型数据库、外部数据源等,以提供统一的数据视图。数据模型:数据仓库系统采用特定的数据模型,如星型模型或雪花模型,以优化查询性能和支持多维分析。ETL过程:系统包括数据抽取、转换和加载的过程,以确保数据的一致性和质量。数据粒度:数据仓库系统存储的数据粒度可以根据需要进行调整,以满足不同分析需求。查询和报告:系统支持复杂的查询和报告功能:数据仓库系统包含元数据,这些元数据描述了数据的内容、来源、结构和使用方式。性能优化:系统经过优化,以提高查询性能和响应速度,包括使用索引、分区和物化视图等技术。数据治理:数据仓库系统实施数据治理策略
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采购数据仓库
采购数据仓库是一个用于存储和管理采购相关信息的数据库系统,旨在支持采购流程的优化、供应链管理的改进以及数据驱动的决策制定。以下是采购数据仓库的关键组成部分和实施步骤:1.明确需求定义数据类型和来源可恢复性。数据加密策略:对敏感数据进行加密处理,确保数据的安全性。访问控制策略:设置访问控制策略,限制数据访问权限。5.数据集成系统集成:将ERP系统、库存管理系统、供应商系统数据导入采购数据仓库:确定需要记录的采购信息,包括供应商信息、采购合同、采购订单、采购历史数据等。2.选择合适的软件关系型数据库:适用于结构化数据的存储和管理。NoSQL数据库:适用于半结构化数据的存储和管理数据仓库,进行数据的同步和融合。6.数据查询和分析SQL查询工具:使用SQL查询工具进行数据查询和分析。数据分析工具:使用数据分析工具生成数据报表和数据可视化报表。7.系统集成与ERP系统集成:将采购数据仓库与处理流程:制定故障处理流程,确保快速恢复系统正常运行。9.项目团队管理组建专业团队:组建包括项目经理、数据管理员、数据工程师、数据分析师等在内的专业项目团队。项目管理工具:使用研发项目管理系统通用
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数据仓库管理
数据仓库管理是一个涉及多个方面的复杂过程,包括维护、性能优化、扩展和迭代、文档和知识管理等。以下是这些方面的详细说明:数据仓库维护数据仓库维护是确保数据持续准确和一致的过程,主要任务包括:数据更新、清洗和备份:定期更新数据,清洗以去除无效和错误数据,以及备份以防数据丢失或损坏。故障处理:及时解决数据仓库运行中出现的故障,保证系统的稳定性。数据仓库性能优化性能优化是提升数据处理效率的关键,包括:采用合适的压缩算法减少存储空间占用并提升数据传输速度。优化表结构和索引:合理的表结构设计和正确的索引创建可以显著提升查询效率。数据分区:通过数据分区可以提高查询性能和数据管理效率。数据仓库扩展和迭代数据仓库扩展性。维度表和事实表的扩展:通过添加新的维度表和事实表来扩展数据仓库的分析能力。数据仓库文档和知识管理文档和知识管理是确保数据仓库知识和经验得到有效传递和共享的关键:文档编写:编写和维护项目文档:高速存储解决方案:使用SSD等高速存储设备提升数据读写速度。数据库版本升级:定期升级数据库版本以享受性能改进和新功能。数据库参数设置:合理调整数据库参数如缓冲区大小、并发度等,以提升性能。使用压缩算法
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数据仓库设计
数据仓库设计是一个系统化的过程,旨在创建一个结构化的环境,用于存储、管理和分析来自不同源的大量数据。以下是数据仓库设计的关键步骤和考虑因素:需求分析:与业务团队合作,了解业务需求、报告需求和分析需求源系统抽取数据、进行清洗、转换和加载到数据仓库。技术选型:选择合适的数据管理系统和其他技术工具,如数据集成工具、OLAP工具等。性能优化:通过索引、分区、物化视图等技术优化查询性能。数据治理和质量管理:制定数据治理政策,确保数据的质量和一致性。元数据管理:实施元数据管理,以跟踪数据的来源、结构和使用情况。安全性和访问控制:确保数据仓库的安全性,包括数据加密、访问控制和审计。测试和验证:对数据仓库进行测试,确保数据的准确性和系统的稳定性。用户培训和文档:为用户提供培训和文档,帮助他们理解如何使用数据仓库。部署和上线:将数据仓库部署到生产环境,并进行上线。维护和监控:定期维护数据仓库,包括数据。概念性设计:确定数据仓库的主题域,这些是数据仓库数据的主要分类,如销售、客户、产品等。数据源识别:确定将被整合到数据仓库中的数据源。数据模型设计:设计数据模型,包括星型模型或雪花模型等多维数据
什么是数据仓库数据仓库是一种数据管理系统,它以业务友好的方式存储来自多个来源的当前和历史数据,以便于洞察和报告。数据仓库通常用于商业智能、报告和数据分析。数据仓库可以快速、轻松地分析从销售点系统、库存管理系统或营销或销售数据库等运营系统上传的业务数据数据可能会通过操作数据存储,在数据仓库用于报告之前,需要进行数据清理以确保数据质量。数据仓库有哪些用途?数据仓库用于商业智能、报告和数据分析,从业务数据库中提取和汇总数据。通过数据仓库可以获得难以直接从事务型数据库中获取的信息。例如,管理层希望了解每个销售人员每月为每个产品类别创造的总收入。事务型数据库可能无法获取这些数据,但数据仓库可以。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。
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传统数据仓库
传统数据仓库是一种用于存储和管理企业数据系统,旨在支持决策制定和业务分析。它通常基于批处理模式,定期从各个业务系统中提取数据,进行清洗、转换和加载(ETL)到数据仓库中。以下是传统数据仓库的一些关键特点和功能:关键特点批处理:数据通常以批处理的方式定期(如每日、每周)从源系统提取和加载到数据仓库中。结构化数据:主要处理结构化数据数据在加载前需要经过严格的数据清洗和转换,以确保数据的一致性和准确性。预定义模式:数据仓库的模式通常是预定义的,需要在数据加载前设计好表结构和关系。历史数据存储:主要用于存储历史数据,支持历史趋势分析和报表生成。高性能查询:优化了查询性能,能够快速响应复杂的分析转换后的数据加载到数据仓库中,通常使用ETL工具来完成。数据分析:支持多种数据分析方法,如统计分析、数据挖掘、预测建模等,帮助用户发现数据中的模式和趋势。数据可视化:将复杂的数据以直观的图表和仪表盘形式展示,帮助用户更好地理解和分析数据数据治理:包括数据质量控制、数据标准管理数据安全和合规管理等,确保数据的准确性和安全性。应用场景商业智能:用于企业内部的销售分析、市场趋势分析、客户行为分析等
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数据仓库搭建
数据仓库是一个集中存储、集成和管理来自不同数据源的大量数据系统数据仓库是一种面向决策支持的技术,旨在帮助企业从多个角度析数据,并为业务决策提供准确的信息。以下是搭建数据仓库的步骤:确定需求和目标数据仓库的格式。建设和维护数据仓库:建设数据仓库包括创建数据库和表结构、加载数据和建立索引等。数据仓库需要具备高性能、高可用性和易扩展性。对于大型数据仓库,可以考虑使用分布式系统和列式存储等技术来提高性能。数据质量管理数据质量管理数据仓库建设的一个重要环节。确保数据的准确性、完整性和一致性是数据仓库使用的基本要求。数据质量管理包括数据清洗、数据去重、错误处理等。数据安全:数据安全是数据仓库建设中和数据质量管理等。通过合理的规划和管理数据仓库可以帮助企业更好地分析数据、支持决策制定,并提供准确的数据驱动的信息。:在搭建数据仓库之前,必须明确需求和目标。了解业务的需求,确定需要收集和分析的数据类型以及数据存储和处理的方式。设计数据模型:数据模型是数据仓库的基础,确定如何组织和存储数据是非常重要的常见的数据
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数据仓库服务
数据仓库服务是一种基于云端的数据仓库解决方案,它提供了一种灵活、可扩展的数据存储和管理方式。以下是数据仓库服务的一些主要功能和特点:数据集成:数据仓库服务能够从多种数据源中提取数据,包括企业内部的各种业务系统数据、外部的市场数据、客户数据等,通过ETL过程进行数据的清洗、转换和整合,形成一个统一、完整的数据视图。数据清洗和转换:在数据存储之前,数据仓库服务会对原始数据进行清洗和转换,包括去除重复数据。支持数据驱动的创新:数据仓库服务为企业提供了丰富的数据资源和强大的分析工具,支持企业进行数据驱动的创新,推动业务增长和转型升级。灵活的扩展性与适应性:现代数据仓库服务通常采用分布式架构和云原生技术,能够轻松应对海量数据的处理需求,同时支持多种数据格式和接口类型,方便企业与其他系统进行集成和共享数据。、纠正错误数据、填充缺失值、统一数据格式和编码等,以提高数据质量,确保数据的准确性和可靠性。数据汇总与聚合:数据仓库服务会对存储的数据进行汇总和聚合,以满足不同层次和角度的数据分析需求,使得数据所需的数据视图。数据挖掘与预测:数据仓库服务支持数据挖掘和预测分析,通过应用各种数据挖掘算法和模型,发现数据中的隐藏模式和关系,并结合时间序列分析、回归分析等预测方法,预测未来趋势和结果。数据服务与共
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数据仓库
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式系统,它是传统数据仓库在大数据时代的演进和扩展,具有以下特点和优势:数据存储海量数据处理能力:能够容纳和处理海量的结构化、半结构化以及非结构化数据数据量的增长和业务需求的变化,灵活地扩展计算资源和存储资源,实现水平扩展和垂直扩展,确保系统的性能和可用性不受影响。元数据管理数据存储:对数据仓库中的数据进行元数据管理,记录数据的来源、定义、转换规则,例如通过机器学习算法对客户数据进行聚类分析,实现精准营销。决策支持:为企业的决策制定提供有力支持,企业管理层可以基于数据仓库中的数据分析结果,做出更明智、更科学的决策,例如制定市场营销策略、优化产品设计、调整生产计划等。架构与可扩展性分层架构:通常采用多层架构,如操作数据存储(ODS)、企业数据仓库(EDW)、数据集市等,各层之间分工明确,便于数据管理、维护和使用。弹性可扩展:能够根据企业、数据质量等信息,方便用户了解数据的背景和含义,提高数据的可信度和可理解性。数据血缘追踪:通过元数据管理,实现数据的血缘追踪,即能够追溯数据从产生到最终存储在数据仓库中的整个过程,有助于数据的审计、质量
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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,自主研发了分布式图数据...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点: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,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正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。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户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《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,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,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...