图数据库 数仓

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

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人物的出生地、事件的发生时间等）就是边。通过分布式图数据库，我们能快速查询和分析这些知识之间的联系，为智能问答、语义搜索等应用提供强大支持。分布式图数据库的独特优势分布式图数据库之所以在当今数据驱动的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、兴趣小组等信息，使用图数据库可以快速查询和分析。通过简单的图遍历操作，就能找到某个用户的所有好友，以及好友的共同兴趣，这大大提升了系统的响应速度和用户体验。在推荐系统中，图数据库可以快速找到用户与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

大数据数仓是面向大数据分析的数据仓库，它从大量的事务型数据库中抽取数据，经过清理、转换后，以新的存储格式聚合起来，专门用于支持管理决策过程的数据集合。以下是大数据数仓的一些关键特性和组成部分：特性：面向主题：大数据数仓的数据组织方式围绕特定的业务领域，如销售、财务等，使数据更加易于理解和分析。集成性：通过数据清洗、转换和加载过程，将来自不同源系统的数据统一存储在一个中央数据库中，解决了数据孤岛、转换和加载过程，确保数据的一致性和准确性。数据存储层：通常采用关系数据库或大数据平台，用于存储经过处理的数据。数据访问层：提供用户访问数据的接口，如BI工具和数据查询语言，支持数据分析和挖掘。问题。非易失性：一旦数据被存储进数据仓库，它就不会被修改或删除，确保了数据的稳定性和可靠性。时变性：大数据数仓能够存储和管理不同时间点的数据，支持时间序列分析，帮助企业了解业务的历史变化和未来趋势。可数据质量管理、元数据管理、备份与恢复等，以便管理员能够有效地管理和维护数据仓库系统。架构组成：大数据数仓的架构通常包括以下几层：数据源：企业的业务系统，是数据仓库的数据源泉。数据集成层：负责数据的清洗

数据库是一种专门设计用来存储、管理和查询图结构数据的数据库系统。它基于图论这一数学分支，将数据表示为节点（也称为顶点）和边（也称为关系）的集合。节点代表实体或对象，边则代表这些实体之间的连接或关系"、"关系强度"等属性。图数据库的优势图数据库在处理高度互联数据时展现出显著优势。首先是性能方面，对于多跳查询（即需要跨越多个关系的查询），图数据库的性能通常比关系型数据库高出数个数量级，因为它避免了图数据库概念在数据管理领域，图数据库正逐渐成为一种重要的技术选择。与传统数据库不同，图数据库专注于数据之间的关系表达和处理，为复杂互联的数据提供了更自然的表示方式和更高效的查询能力。什么是图数据库图。这种数据模型能够直观地反映现实世界中事物之间的复杂关联。与传统的关系型数据库相比，图数据库的特点是"关系优先"的设计理念。在关系型数据库中，关系需要通过外键等机制来建立，查询复杂关系时需要执行多次表连接操作；而在图数据库中，关系作为一等公民被直接存储，查询时可以直接遍历这些预存的关系，大大提高了处理效率。图数据库的核心组成图数据库主要由三个基本元素构成：节点、边和属性。节点是图数据库中的基本单位

起来，使其能够快速响应复杂关联查询。图存储、图查询和图计算是图数据库的核心能力。图存储：图数据库的核心组件之一，负责数据的持久化存储。图存储是将数据以图的方式进行组织和存储，以实现更高效的数据管理和查询图数据库是一种以图这种数据结构为基础的数据库管理系统。图由节点和关系组成，节点代表实体，关系代表实体间的关联方式。图数据库以高效存储和查询图数据为设计原理，将数据间的关系和数据本身同样重要地存储。图查询：图查询是指以图的方式对数据进行查询和访问。在图数据库中，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。图查询语言通常基于图形遍历算法。图计算：图计算是指以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。通过将问题转化为图模型，图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。图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。

图数据库与图计算：连接数据的新范式在信息爆炸的时代，数据之间的关系往往比数据本身更有价值。图数据库与图计算技术应运而生，为我们提供了一种以关系为中心的数据处理方式，正在重塑多个领域的数据分析模式。图。大规模图计算面临的主要挑战是如何高效处理包含数十亿节点和边的图。分布式图计算框架通过将图分割到多台机器上并行处理来解决这一问题，同时需要精心设计以减少机器间的通信开销。技术实现与优化现代图数据库和计算数据库：以关系为核心的数据存储与传统的关系型数据库不同，图数据库将数据存储为节点和边的网络结构。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。这种直观的表示方式更贴近人类对现实世界的认知模式。图数据库的优势在于处理高度互联的数据时表现出色。当数据间关系复杂且查询需要跨越多层连接时，关系型数据库的性能会呈指数级下降，而图数据库却能保持近乎恒定的查询速度。这是因为图数据库使用指针直接连接相关数据，避免了昂贵的连接操作。这种特性使得图数据库在社交网络分析、推荐系统、欺诈检测和知识图谱等领域大放异彩。例如，在社交网络中查找两个人之间的连接路径，图数据库可以轻松应对，而传统数据库则可

必须支持的最大用户数或连接数，并了解需求在高峰和低峰时期的波动。二、评估候选数据库在明确需求后，您可以开始评估候选的图数据库。以下是一些关键的评估指标：‌技术路线‌：了解图数据库的技术路线，如数据图数据库选型是一个复杂的过程。通过明确需求、评估候选数据库、实际测试与验证以及选择合适的图数据库产品等步骤，可以为您的项目选择最合适的图数据库。一、明确需求首先，您需要明确项目的具体需求，包括数据类型、数据量、查询类型、并发用户数等。这些因素将直接影响图数据库的选择。‌数据类型‌：确定您需要存储的数据是结构化、半结构化还是非结构化数据，以及数据之间的关联关系是否复杂。‌数据量‌：预估项目现在和未来的数据量和生成速度，以确定数据库的存储和处理需求。‌查询类型‌：了解您的查询需求，如是否需要多跳查询、实时查询等。图数据库在关联关系的分析中有天然的优势，适合处理复杂的关系查询。‌并发用户数‌：确定数据库模型、架构模型、负载支持等。‌性能‌：通过基准测试程序来评估数据库的性能，包括读写速度、查询响应时间等。‌可扩展性‌：选择具有良好可扩展性的图数据库，以满足未来数据量和业务复杂度的增长。‌安全性

，只需要添加或删除节点边即可。这样，金融机构可以更快速地响应市场的需求和变化。强大的数据分析和挖掘能力：金融行业需要进行大量的数据分析和建模工作，以支持风险管理、业务决策等方面。利用金融图数据库可以进行金融图数据库是一种专门用于处理金融数据的数据库，使用一种被称为图的数据结构来存储和处理数据。与传统的关系型数据库相比，图数据库的主要优势在于其能够高效地处理复杂的数据关系和查询。金融行业具有庞大的数据量和复杂的数据关系，包括客户关系、交易流程、市场等。传统的关系型数据库在处理此类数据时可能会面临性能和效率上的挑战。而金融图数据库正是为了解决这些问题而设计的。金融图数据库的特点：强大的查询能力：由于金融数据之间存在复杂的关系，传统的查询方式可能效率低下。而图数据库可以利用图的结构来表示和优化数据之间的关系，使得查询变得更加高效。例如，可以通过遍历图中的节点和边来查找特定关系的数据，而无需进行多重联接和复杂的查询语句。灵活性和可扩展性：金融行业的数据往往存在频繁的变动和更新，传统的关系型数据库可能需要进行大量的表结构修改和数据迁移。而图数据库可以更加灵活地处理数据模式的变动，无需修改表结构

分布式图数据库是指分布式计算系统中的图形数据库，它用于存储和处理大规模图数据。在这种数据库中，数据以图形形式表示，节点代表实体，边代表实体之间的关系。分布式图数据库具备以下关键特性：‌高度扩展性服务器可以同时处理数据，提高系统的计算性能和效率。‌负载均衡‌：根据负载均衡算法将数据分发到不同的服务器节点上，提高系统的可用性和性能。分布式图数据库能够高效地存储、查询和处理大规模的图数据，适用于需要处理复杂关系查询、实时查询和动态数据更新的场景。星环分布式图数据库-TranswarpStellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，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级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容‌：可以轻松地扩展以适应不断增长的数据需求。‌数据一致性‌：通过分布式事务处理等技术确保数据的一致性。‌并发访问能力‌：支持多个用户同时对数据进行读写操作，提高系统的并发性和灵活性。‌分布式计算‌：多台

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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、...

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...