支持分布式数据库系统

分布式数据库：数据管理的新变革分布式数据库是什么分布式数据库，从名字上可以拆解为：分布式+数据库，用一句话总结，就是由多个独立实体组成，并且彼此通过网络进行互联的数据库。在分布式数据库系统里，数据，用户数量和数据量相对较少，使用小型的分布式数据库系统就可以满足需求。但随着业务的迅速扩张，用户数量呈指数级增长，数据量也随之剧增。此时，只需在分布式数据库系统中添加更多的节点，就能为系统提供额外的存储和扩展性是其关键优势之一。随着业务的发展，数据量和业务需求会不断增长，分布式数据库能够轻松应对这一挑战。它通过增加节点的方式来扩展系统的存储容量和处理能力，实现线性扩展。以互联网公司为例，在创业初期计算资源，从而支撑业务的持续发展。这种扩展方式既灵活又高效，无需像传统集中式数据库那样，在面临性能瓶颈时，进行大规模的硬件升级和系统重构。出色的高可用性高可用性是分布式数据库的另一大显著优势。在分布式数据库中，数据被存储在多个节点上，并且通常会采用数据复制机制，将数据副本存储在不同的节点。这就意味着，即使某个节点出现故障，其他节点上的数据副本仍然可用，系统可以自动切换到其他正常节点，保证数据的可用性

分布式数据库系统是一种将数据存储在多个物理位置的数据库系统，这些位置可以是不同的服务器、数据中心或地理位置。以下是分布式数据库系统的一些主要特点：数据分布：水平分区：将数据表分割成多个部分，每个部分可用性。可扩展性：分布式数据库系统可以通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能。这种水平扩展方式比传统的垂直扩展更具灵活性和成本效益。负载均衡：可以将查询和事务负载均匀地分配到多个节点上，从而避免单个数据一致性是一个挑战。常见的数据一致性模型包括强一致性、最终一致性和因果一致性等，不同的模型在性能和一致性之间有不同的权衡。复杂性：设计和管理分布式数据库系统比单机数据库系统更复杂，需要考虑数据分布策略、节点通信、故障恢复等多个方面。节点的过载，提高系统的整体性能。事务管理：分布式数据库需要处理跨多个节点的事务，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）。这通常通过分布式事务管理器来实现，但实现起来比单机数据库复杂。网络依赖性：分布式数据库的性能和可靠性在很大程度上依赖于网络的稳定性和带宽。网络延迟和故障可能会影响数据传输和节点间的通信，从而影响系统的性能和一致性。数据一致性和一致性模型：在分布式环境中，保持

分布式数据库是一种将数据存储在多个物理位置的数据库系统。它通过将数据分散存储在不同的服务器节点上，实现了数据的分布式管理和处理。以下是分布式数据库的一些关键特点和概念：数据分布：数据不是集中存储在资源利用，提高系统的吞吐量和响应速度。支持多种数据模型：分布式数据库可以支持多种数据模型，如关系型、键值存储、文档存储、列存储等，满足不同业务场景和数据类型的需求。一致性模型：分布式数据库需要在一致性、可用性和分区容忍性之间进行权衡，通常采用CAP定理来描述这种权衡关系。不同的分布式数据库系统可能采用不同的一致性模型，如强一致性、最终一致性等，以满足不同的业务需求和性能要求。某个节点发生故障时，分布式数据库会自动进行故障检测和恢复，用户通常不会感知到故障的存在，从而保证了系统的连续性和可用性。高可用性和容错性：通过数据冗余存储和节点冗余配置，分布式数据库能够在节点故障的在不同的节点上；也可以是垂直分区，即将数据表的不同列存储在不同的节点上。透明性：事务透明性：用户在使用分布式数据库时，通常不需要关心数据存储的具体位置，可以像使用单机数据库一样进行事务操作

分布式数据库引擎是分布式数据库系统的核心组件，负责管理和协调数据的存储、查询和事务处理等操作。以下是分布式数据库引擎的一些关键功能和性能优化策略：功能数据存储与管理分布式存储：将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据的存储和管理。数据复制与冗余：通过在多个节点上复制数据，确保数据的高可用性和容错能力。事务管理分布式事务：支持跨多个节点的事务管理，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。事务一致性协议：使用如一致性协议来保证事务的一致性。查询优化查询路由：根据数据分布情况，将查询请求路由到相应的节点，提高查询效率。执行计划生成：生成最优的分布式执行计划，以减少数据使用合适的索引类型和策略，提高查询效率，减少数据扫描范围。负载均衡将读写请求均匀分配到多个节点上，避免单个节点过载。缓存机制使用缓存技术减少对数据库的直接访问次数，提高查询速度。数据倾斜处理通过调整数据传输和计算开销。扩展性与可用性水平扩展：通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能，支持动态扩缩容。自动故障转移：当某个节点发生故障时，自动将任务转移到其他节点，保证系统的连续运行。性能优化策略索引优化

解决这些问题的关键技术。而分布式数据库节点，作为分布式数据库系统的核心组成部分，承担着存储和处理数据的重要职责。简单来说，分布式数据库节点是分布式数据库系统中负责存储和处理数据的独立单元。它可以是一台物理服务器，也可以是运行在物理服务器上的一个进程或线程。多个节点通过网络相互连接，协同工作，共同构成一个完整的分布式数据库系统。而分布式数据库通过将这些数据分散存储在多个节点上，每个节点只负责存储和处理。分布式数据库节点的优势高可用性和容错能力在分布式数据库系统中，数据被复制到多个节点上，这就意味着当某个节点发生故障时，系统能够自动检测到并将请求重定向到其他可用节点，从而保证服务的不间断运行。这种高实现水平扩展，提升存储和计算能力。地理分布分布式数据库的节点可以分布在不同的地理位置，这种地理分布特性对于跨国公司、大型互联网企业等具有重要意义。以跨国公司的业务系统为例，一家在全球多个国家和地区都设有解锁分布式数据库节点：数据世界的超级引擎分布式数据库节点是什么？在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，传统的单机数据库在面对海量数据存储和高并发处理时，往往显得力不从心。分布式数据库应运而生，成为

什么是分布式数据库？分布式数据库是一种能够在分布式计算环境下进行数据存储、管理和分析的数据库系统。相较于传统的集中式数据库，分布式数据库将数据分布储存在多个节点上，并将查询和分析任务分布到不同节点上的应用场景，如数据仓库、大数据分析等。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库，在PB级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB支持标准SQL语法、分布式事务和存算解耦，提供高并发高速数据写入、复杂查询、多模分析和数据联邦等能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以打造离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市和联邦计算平台等数据执行，一方面增加了数据的容错性和可靠性，另一方面提高了数据库的处理能力和性能。这种数据库系统通常采用高度可伸缩的架构，具有快速查询、高并发处理、高可用性、负载均衡等特点，适用于需要大规模数据分析和处理、IBMDB2、Teradata数据库对SQL语言的扩展，目前已在各行各业成功完成Oracle、DB2、Teradata等国外产品的国产化替代。2019年8月，ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。

分布式数据库是一种数据库系统，将数据存储多个物理节点上，并通过网络将数据分散保存在这些节点上。与传统的集中式数据库相比，分布式数据库具有更高的可伸缩性和更好的性能。分布式数据库是为了应对大数据量、高并发访问和高可用性要求而设计的一种数据库系统，能够更好地满足现代应用对数据存储和处理的需求。星环分布式数据库星环分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技基于分布式技术自主需求。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库，在PB级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB支持标准SQL语法、分布式事务研发的国产化的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容SQL，保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的安全的数据服务能力。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

分布式数据库是一种将数据存储在多个物理节点上，通过分布式管理系统实现数据的统一访问和管理，具备高可扩展性、高可用性、强容错性和良好的并发控制能力的数据库系统。分布式数据库具有以下几个显著特点：数据之间的并发访问，避免数据冲突和不一致的问题。异构性硬件异构：分布式数据库可以运行在不同类型的硬件上，如不同型号的服务器、存储设备等，提供了更大的灵活性和选择空间。软件异构：支持不同的操作系统、数据库操作一个集中式数据库一样来访问和管理数据。可扩展性水平扩展：分布式数据库可以通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能，这种水平扩展方式可以有效应对数据量和访问量的增长，而不需要对现有节点进行大规模的，其他节点可以接管其工作，继续提供服务，从而实现高可用性。故障转移：分布式数据库管理系统能够自动检测节点故障，并将故障节点上的任务和数据迁移到其他正常节点上，确保系统的连续运行。容错性节点容错：单个节点的故障不会导致整个系统的崩溃，其他节点可以继续正常工作，系统整体的容错能力较强。网络容错：即使部分网络连接出现问题，分布式数据库仍然可以利用其他可用的网络路径来完成数据传输和通信，保证系统的正常运行

关系数据库和分布式数据库是两种不同类型的数据库系统，各自有不同的特点、优势和适用场景。以下是对两者的详细对比：关系数据库定义：关系数据库是基于关系模型的数据库系统，使用表格来组织和存储数据。表之间的分析.分布式数据库定义：分布式数据库是将数据存储在多个物理位置的数据库系统，通过多个节点的协同工作，提供高性能、高可用性和可扩展性。特点：数据分布：数据在多个节点上进行存储和管理，节点之间通过网络通信协同工作。高可用性：通过数据复制和冗余存储，即使某个节点发生故障，系统仍能继续提供服务。可扩展性：具有良好的水平扩展能力，可以通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能。分布式事务：支持跨多个节点的分布式保证数据的完整性和一致性。优势：成熟稳定：关系数据库技术发展成熟，拥有丰富的工具和生态系统，广泛应用于各种业务场景.易于理解和使用：关系模型直观易懂，SQL语言易于学习和使用，适合进行复杂的查询和数据操作，SQL语言功能强大且标准化。事务管理：支持事务操作，保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性），适合需要严格事务一致性的业务。数据完整性：通过约束（如主键、外键、唯一性约束等）来

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...