图数据库与关系型数据库比较

图数据库比较在当今数据驱动的世界中，传统的关系型数据库虽然仍然占据重要地位，但在处理复杂关系数据时却显得力不从心。图数据库作为一种专门为处理关系数据而设计的数据库类型，近年来获得了越来越多的关注和（顶点）和边（关系）组成。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。这种直观的数据表示方式特别适合社交网络、推荐系统、欺诈检测等需要频繁查询关系的场景。与传统的关系型数据库相比，图数据库在处理多跳查询（即需要通过多个关系连接查找信息）时具有显著优势。在关系型数据库中，这类查询通常需要复杂的表连接操作，随着关系层数的增加，性能会急剧下降。而图数据库则能保持相对稳定的查询效率。图数据库的应用。本文将对图数据库的基本概念、技术特点以及不同类型之间的比较进行科普介绍。图数据库的基本概念图数据库的核心在于它以"图"的形式存储和表示数据。这里的"图"不是指图片，而是数学中的图论概念，由节点则可以处理更大规模的数据，但查询速度相对较慢。性能与功能比较在查询语言方面，不同图数据库支持的语言各异。有些采用类SQL的声明式语言，有些则使用更接近图操作的命令式语言。语言的表达能力、简洁性和

非关系型数据库指以非关系模型（文档模型、键值模型、图模型）数据作为基本存储和处理单元的数据库。星环非关系型数据库宽表数据库HyperbaseTranswarpHyperbase是星环科技推出的一款视频小对象等。DocStore内建多种索引加速文档数据检索，例如：树型索引、位图索引、粗索引、列索引。高支持百万级高并发、毫秒级延迟的文档检索能力。图数据库一款时序数据库，提供海量时间序列数据的高效压缩存储和高性能分析服务。TimeLyre支持数据高速读写，每秒处理数十万条记录和数百次查询。TimeLyre帮助用户快速开发各类业务与设备的实时监控、实时预警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、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析NoSQL宽表数据库，支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。Hyperbase支持结构化数据，及文本、图像、视频、对象等非结构化数据的存储；支持全文索引、二级索引等索引技术；提供多租户管理；支持SQL

图数据库和关系型数据库各有其独特的优势，适用于不同的应用场景。以下是它们各自的优势对比：图数据库的优势处理复杂关系：图数据库特别擅长处理复杂的关系数据。它将数据表示为节点和边，能够直观地反映实体之间的关系，适合社交网络、推荐系统、知识图谱等场景。查询效率高：在处理关系密集型查询时，图数据库通过遍历节点和边的方式，可以快速获取数据，避免了关系型数据库中复杂的JOIN操作。数据模型灵活：图数据库不要非常适合进行可视化展示，使得数据关系更加直观。支持实时分析：图数据库支持实时分析，能够快速对大量数据进行复杂的关系分析。关系型数据库的优势数据一致性：关系型数据库强调ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），能够确保数据的一致性和完整性。结构清晰：采用表格形式存储数据，数据结构清晰易懂，通过外键等约束可以很好地管理和维护数据。支持SQL：SQL是一种标准的查询语言，几乎所有的关系型数据库都支持，用户可以通过SQL进行灵活的数据查询和操作。事务处理能力强：关系型数据库具有强大的事务处理能力，适合需要进行复杂事务操作的场景。成熟稳定：关系型数据库技术成熟，产品稳定可靠，拥有丰富的生态系统和广泛的社区支持。易于维护和管理：由于其结构化的特点，关系型数据库易于维护和管理，适合长期稳定运行的业务。

图数据库与关系型数据库优势在当今数据驱动的世界中，数据库技术不断演进，以满足不同场景下的数据处理需求。图数据库和关系型数据库作为两种主流的数据管理方式，各自拥有独特的优势和应用场景。理解它们的区别和，其技术生态完善，工具链丰富，专业人才储备充足。对于数据模式相对固定、结构规整的应用，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等系统，关系型数据库依然是首选方案。图数据库的独特价值图数据库采用性能优势。传统关系型数据库需要多次表连接才能解决的问题，图数据库可以通过图遍历算法高效完成。例如社交网络中的"朋友的朋友"查询、推荐系统中的关联推荐，或是欺诈检测中的异常模式识别，图数据库的查询性能往往比关系型数据库高出数个数量级。图数据库的灵活性也是其显著优势。数据模式的演进在图数据库中更为自然，不需要预先定义严格的表结构，可以随时添加新的节点类型和关系类型。这种特性使其特别适合快速变化的业务环境，如知识图谱构建、实时推荐引擎等场景。优势，对于选择合适的技术方案至关重要。关系型数据库的核心优势关系型数据库基于表格模型，使用行和列来组织数据，已有超过四十年的发展历史。其优势在于数据的一致性和完整性。通过ACID（原子性、一致性、隔离

。在图数据库中，数据以节点和边的形式存储——节点代表实体，边表示实体间的关系。这种直观的表示方式特别适合处理高度互联的数据。与传统关系型数据库相比，图数据库在查询复杂关系时表现出色。例如，在社交网络中图数据库和关系型数据库在当今数据驱动的世界中，数据库技术扮演着至关重要的角色。图数据库和关系型数据库作为两种截然不同的数据管理方式，各自在特定场景下展现出独特优势。理解它们的差异和应用场景，对于构建接口，使得数据查询和管理变得标准化。关系型数据库特别适合处理高度结构化、模式固定的数据，如银行交易记录、库存管理系统等场景。图数据库：关系的专家图数据库采用完全不同的数据模型，将关注点从实体转向关系查找两个人之间的路径，图数据库可能只需几跳就能得到答案，而关系型数据库则需要执行多次表连接。这种性能优势在处理深度关系查询时尤为明显。图数据库的灵活性也是其显著特点。它不需要预先定义严格的模式，可以轻松考虑多种因素。数据特性是首要考量——高度结构化、模式稳定的数据适合关系型数据库，而关系复杂、互联性强的数据则更匹配图数据库。查询模式同样重要，频繁的关联查询和路径分析是图数据库的强项，而复杂的聚合运算和

图数据库和关系型数据库性能对比在当今数据驱动的时代，数据库技术不断演进，其中图数据库和关系型数据库是两种重要的数据管理方式。它们在性能表现上各有特点，适用于不同的应用场景。本文将从多个维度对比这两种数据库对比在简单查询场景下，如根据主键查找单个记录，关系型数据库通常表现出色，尤其是当数据量在合理范围内且索引优化良好时。这类操作的时间复杂度可以接近O(1)。对于涉及多度关系的查询，图数据库的优势开始显现。例如查找"朋友的朋友"这类两度关系，关系型数据库需要多次表连接，而图数据库则通过指针跳转直接遍历关系，性能差异随着关系深度的增加而扩大。测试表明，在三度及以上关系查询中，图数据库的响应时间可能比关系型数据库快数百倍。写入性能分析在数据写入方面，关系型数据库通常提供ACID事务保证，写入性能受事务隔离级别和索引维护成本影响较大。批量插入操作在关系型数据库中可以通过优化达到较高吞吐量。图数据库的写入性能取决于具体实现，但通常需要同时维护节点和边的结构。某些图数据库采用追加式设计，写入性能较好，但在需要强一致性时会有所牺牲。对于频繁更新的图结构，某些图数据库可能面临边重写的开销。扩展性差异关系型数据库

和知识图谱时，图数据库的性能优势尤为明显。它们能够以近乎恒定的时间复杂度执行多跳查询，而同样的查询在关系型数据库中可能导致大量JOIN操作，性能呈指数级下降。扩展性与灵活性关系型数据库通常采用严格的图数据库和关系型数据库的区别在当今数据驱动的世界中，数据库技术不断发展演变，形成了多种不同类型的数据库系统。其中，图数据库和关系型数据库是两种重要的数据管理方式，它们在数据模型、查询方式和应用场景上存在显著差异。理解这些区别对于选择适合特定需求的数据库技术至关重要。数据模型的根本差异关系型数据库建立在关系模型基础上，使用表格结构存储数据。数据被组织成行和列的二维表，表与表之间通过外键关系建立连接。这种结构适合处理高度结构化、格式统一的数据，其中实体间的关联相对简单且预先定义明确。例如，客户与订单之间的关系可以通过客户ID作为外键在订单表中建立连接。相比之下，图数据库采用节点、边和属性的图结构来表示和存储数据。节点代表实体或对象，边则表示这些实体之间的关系。这种模型天然适合表达复杂、多层次的关联网络。在图数据库中，关系被视为一等公民，与节点同等重要，甚至更加突出。每个关系不仅有类型，还可

关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它通过表格的形式存储和管理数据。这种模型将数据结构化地组织成行（记录）和列（字段），使得数据的存储、检索和管理更加系统化和规范化。以下是关系型数据库的一些核心一对一、一对多和多对多。SQL语言：结构化查询语言是关系型数据库的标准语言，用于查询、更新和管理数据。数据完整性：通过主键、外键、唯一约束等机制保证数据的完整性和一致性。事务管理：支持事务，确保数据特点：数据结构化：数据被组织成行和列的形式，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段。表格形式：数据存储在二维表中，每个表都有多个行和列。关系模型：数据库中的数据通过表之间的关系进行组织，最常见的关系是操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。索引：支持索引机制，提高数据检索的效率。视图：提供视图功能，允许用户定义虚拟表，简化复杂的查询操作。标准化：遵循数据库标准化原则，减少数据冗余，提高数据一致性。并发控制：支持并发访问控制，确保多用户环境下数据的安全性和一致性。备份与恢复：提供数据备份和恢复功能，保障数据的安全。可扩展性：支持数据的扩展，包括水平扩展（增加更多服务器）和垂直扩展（增加单个服务器的资源）。

关系型数据库是一种基于关系模型的数据库管理系统，关系型数据库使用结构化的查询语言进行数据操作和管理。关系型数据库是一种高度结构化的数据存储和检索系统，可以有效地组织和管理大量数据，同时提供数据完整性、安全性、并发控制和事务处理等功能。国产关系型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分析《中国分析型数据库市场研究报告》，并获得金猿奖“2021大数据产业创新服务产品”等多项荣誉。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，能够实现MySQL，Oracle等传统主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署，满足国产化部署需求。KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据库测试、央行数据库标准测试等多项权威测试认证，入选了Gartner《中国数据库市场指南》、爱

图数据库实现原理图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，图数据库以节点、边和属性作为基本数据结构，能够高效地表示和处理复杂的关系网络。本文将介绍图数据库的其他数据库系统（如关系型数据库或键值存储）构建图抽象层。索引与查询高效的索引是图数据库实现的关键。大多数图数据库会为节点类型、边类型和常用属性建立索引，以加速查询。一些还支持全文本索引和空间索引。图核心实现原理。存储结构图数据库的核心在于其特殊的存储结构设计。节点和边是图数据库中的两个基本元素。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。每个节点和边都可以附加属性，用于存储额外的查询语言是用户与图数据库交互的接口。这类语言专门设计用于表达图遍历和模式匹配操作。典型的查询操作包括查找特定节点、沿着边遍历图、匹配子图模式以及执行图算法等。遍历算法图遍历是图数据库的核心操作。常见的框架，能够将图分割到多个机器上，同时保持高效的遍历能力。这通常涉及图分区算法和分布式事务管理。事务与一致性与常规数据库类似，图数据库也需要处理事务和一致性问题。ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性

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...

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...

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...

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...

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...

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...