图数据库为什么查询效率快

数据库的查询语言通常基于图论和关系代数，可以运用在许多场景中，例如推荐系统、社会网络分析、智能交通、金融风险管理等。图数据库可用于处理复杂的关系型数据，并通过高效地遍历整个图形来快速查找和提取信息。星环评测》，并支持国产化硬件和操作系统部署。分布式图数据库StellarDB优势：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什么是图数据库？图数据库是一种特殊类型的数据库，它使用图形结构来表示和存储数据。在图数据库中，数据被组织成节点、边和属性的集合，这些节点和边可以描述任何对象之间的关系，例如人员、组织、地点等。图分布式图数据库StellarDBTranswarpStellarDB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，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、日志审计、数据加密、计算资源管控、备份恢复等完备的企业级数据库功能。强大的可视化能力

来找到小美对应的节点；第二步B，再通过节点保存的标签为选课的边来找到对应的课程；第三步C，读取选课课程信息。虽然图数据库的查询也是分为3步，但效率却大大提高。第一步和传统关系型数据库一样，第二步无需进行近年来图数据库越来越火，讨论的话题也越来越多，但很多小伙伴还不清楚图数据库到底是个啥？和传统关系型数据库有什么区别？具体又有什么特点？通过有个男人叫小帅的故事来给大家通俗易懂地介绍下什么是图数据库。长话短说，故事正式开始什么是图数据库？从前，有个男人叫小帅，他有个弟弟叫小强，他们有个漂亮的邻居叫小美，他们三个在同一所学校读书。小帅喜欢小美，小强也喜欢小美，但小美不喜欢小强，小美喜欢的人是小帅，例如人，地，事物，类别等，每个关系代表两个节点的关联方式。那图数据库就是一种使用图结构进行存储和查询的数据库，其中节点和边用于对数据进行表示和存储。常用的图模型有2种，分别是属性图方式和小美在课堂上遇见。为了了解小美选课情况，小帅首先想到的是用传统关系型数据库进行查询。在关系型数据库中，我们一般需要建立学生信息表，学生和课程对应关系表，课程信息表。小帅想查询小美选了哪些课，需要

为什么ERP系统的底层交易数据库要实现国产化?目前来看，以下几个方面的需求尤为紧迫：数据安全性：国产数据库在数据安全方面具有更大的自主性和可控性，可以更好地保护企业的敏感数据，也能防止国外数据库产品断供等制裁。业务连续性：企业需要有应对风险、自动调整和快速反应的能力，包括业务影响分析、连续操作、高可用性和灾难恢复，以保障企业业务的连续运转。国产数据库通过不同新技术提供更高的可用性，能更好的保证企业业务的连续性。数据可靠性：国产数据库在数据可靠性方面也有较高的保障，可以保证数据的完整性和一致性。成本效益：国产数据库通常具有较高的性价比，可以为企业节省成本，降低CTO。技术支持：国产数据库在技术支持方面也更加便捷和高效，可以为企业提供更好的技术支持和服务。兼容性：国产数据库在兼容性方面也有较好的表现，可以更好地与企业现有的IT系统进行整合。但是在ERP底层数据库国产化之前，企业需要进行充分的评估和测试，以确保国产数据库能够满足企业的需求，并保证系统的稳定性和可靠性。2023年，国内一家顶级的ERP企业完成与星环科技分布式交易型数据库KunDB的适配测试，在用户应用中ERP软件与星环

的索引来找到小美对应的节点；第二步B，再通过节点保存的标签为选课的边来找到对应的课程；第三步C，读取选课课程信息。虽然图数据库的查询也是分为3步，但效率却大大提高。第一步和传统关系型数据库一样，第二步近年来图数据库越来越火，讨论的话题也越来越多，但很多小伙伴还不清楚图数据库到底是个啥？和传统关系型数据库有什么区别？具体又有什么特点？那今天小编将通过有个男人叫小帅的故事来给大家通俗易懂地介绍下什么是图数据库。长话短说，故事正式开始什么是图数据库从前，有个男人叫小帅，他有个弟弟叫小强，他们有个漂亮的邻居叫小美，他们三个在同一所学校读书。小帅喜欢小美，小强也喜欢小美，但小美不喜欢小强，小美喜欢的人代表一个实体，例如人，地，事物，类别等，每个关系代表两个节点的关联方式。那图数据库就是一种使用图结构进行存储和查询的数据库，其中节点和边用于对数据进行表示和存储。常用的图模型有2种，分别是属性图……图数据库与传统关系型数据库的区别小帅和小美两个人平时在学校都是分开上课，接触的机会不多。为了增加和小美相处的机会，小帅想和小美选一样的课，那他们就可以天天在一起了。但小帅又不想直接问小美选什么课，他

查询时，图数据库可以沿着边直接遍历，而无需执行昂贵的连接运算，这使得在社交网络、推荐系统等场景下，图数据库的查询速度可能比关系型数据库快几个数量级。查询语言对图数据库性能也有重要影响。专门的图查询语言提高了开发效率，也保证了查询性能。索引策略是图数据库性能的另一个关键因素。高效的图数据库会为节点属性和边类型建立智能索引，加速特定模式的查询。与传统数据库不同，图数据库的索引不仅针对属性值，还可能针对图还会根据查询模式动态调整内存分配，优先缓存频繁访问的子图。基准测试显示，对于涉及多跳关系、路径查找或社区检测的查询，图数据库通常比关系型替代方案快数百倍。例如，在社交网络中查找"朋友的朋友"这样的两度出现，为图数据库处理更大规模、更复杂查询提供了可能。同时，查询优化器的持续改进使得图数据库能够更智能地规划遍历路径，减少不必要的计算。理解图数据库的性能特性有助于开发者为其应用选择合适的技术栈。在关系图数据库性能在当今数据驱动的世界中，图数据库因其处理复杂关系数据的独特能力而备受关注。与传统的关系型数据库相比，图数据库在特定场景下展现出显著性能优势，这主要源于其专门为处理高度互联数据而设计的存储

对节点和边的属性建立索引，从而提高属性查询的效率。查询优化索引优化：为节点和边的属性创建索引，可以加快基于属性值的查询速度。图模式优化：合理设计节点和边的标签、类型和属性结构，可以减少查询时需要遍历的节点和边的数量。查询优化器：图数据库中的查询优化器可以根据查询的语义和查询计划选择最优的执行策略。图数据库查询是图数据库的核心功能之一，它利用图数据模型的特点，能够高效地处理和分析具有复杂关系的数据。以下是图数据库查询的一些基本原理和方法：查询原理基于图结构的遍历：图数据库查询主要依赖于对图结构的遍历。通过遍历节点和边，可以快速地获取与查询条件相关的数据。例如，在社交网络中，要找到某个人的朋友的朋友，图数据库可以直接从该人节点出发，沿着“朋友”关系边进行两层遍历，而不需要像关系型数据库那样进行复杂的JOIN操作。模式匹配：图查询语言通常支持模式匹配功能，允许用户定义图的子结构模式，然后在图数据库中查找与该模式匹配的子图。查询方法路径查询：包括最短路径查询、环路路径查询、模板路径查询等。路径查询能够返回具有特定关系路径的节点和边。子图查询：用于查找满足特定条件的子图结构。子图查询可以看作是由多条路径查询所构成的，能够描述更复杂的图结构。属性查询：基于节点或边的属性进行查询。图数据库可以

有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰、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

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。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"、"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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。