中国的大数据企业排名

图数据库的排名和领域、应用场景、性能要求等不同而不同，且随着技术的不断发展和市场的变化，排名和评价也可能随之变化。因此，在选择图数据库时，需要结合具体需求、实际情况和可行性进行综合考虑和评估。星环分布式图数据库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、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openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB被国际权威研究分析机构Gartner列入2022年发布的《中国数据库市场指南》中，于2020年首批通过了中国信息通信研究院《图数据库基础能力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

图数据库的排名和领域、应用场景、性能要求等不同而不同，且随着技术的不断发展和市场的变化，排名和评价也可能随之变化。因此，在选择图数据库时，需要结合具体需求、实际情况和可行性进行综合考虑和评估。星环分布式图数据库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、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openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB被国际权威研究分析机构Gartner列入2022年发布的《中国数据库市场指南》中，于2020年首批通过了中国信息通信研究院《图数据库基础能力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

近日，TPCBenchmarkExpress-BigBench(简称TPCx-BB)更新了新的世界排名，星环科技大数据基础平台TDH在性能和性价比两个维度上均获得了TPCx-BBSF3000全球排名成本低，同时提供便捷的迁移工具，实现数据一键迁移。目前，TDH已有大量成功替换CDH/HDP案例。软硬件深度融合，为用户提供更高性价比的选择星环科技通过将企业级大数据平台软件和硬件深度结合，实现计算更先进架构、更强性能、更高性价比、更安全可控的国产大数据平台。目前，星环科技大数据基础平台TDH已在金融、政府、能源、交通等十多个行业帮助企业构建数字底座，并成功替代国外传统数据库（Oracle第一。TDH此次成功打榜并登顶大数据测试基准TPCx-BB，代表着国产大数据平台在全球大数据领域的又一次突破，也意味着星环科技TDH对Hadoop体系大数据平台（CDH为代表）具有高兼容性，能够实现国产化平滑替代，帮助用户打造高性能、低成本、自主可控的数字底座。TPCx-BB，大数据分析系统基准测试规范TPCx-BB（https://www.tpc.org/tpcx-bb/default5.asp

方面表现突出的企业。这些公司分布在不同的细分领域，共同构成了中国大数据产业的繁荣图景。互联网巨头的大数据布局中国几家知名的互联网科技公司在大数据领域拥有显著优势。这些企业依托庞大的用户基础和丰富的应用解决方案。专业大数据服务提供商除互联网巨头外，中国还成长起一批专注于大数据技术与服务的企业。这些公司通常在特定领域深耕细作，如金融风控、医疗健康、智慧城市等。它们开发了自主知识产权的数据处理工具和分析算法中国目前做的比较好的大数据公司有哪些在当今数字化时代，大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要引擎。中国作为全球第二大经济体，在大数据领域的发展尤为迅速，涌现出一批在技术研发、应用落地和商业模式创新，能够帮助客户从复杂数据中提取有价值的信息。部分企业已经将业务拓展至海外市场，展现出较强的国际竞争力。传统行业数字化转型代表一些传统行业的领军企业也通过数字化转型，在大数据应用方面取得了显著成效。这些公司原本在制造业、零售业或金融业等领域具有深厚积累，通过引入大数据技术，实现了业务流程优化和商业模式创新。它们的大数据实践具有鲜明的行业特色，为同类型企业提供了可借鉴的经验。新兴技术创新企业在人工智能

方面表现突出的企业。这些公司分布在不同的细分领域，共同构成了中国大数据产业的繁荣图景。互联网巨头的大数据布局中国几家知名的互联网科技公司在大数据领域拥有显著优势。这些企业依托庞大的用户基础和丰富的应用解决方案。专业大数据服务提供商除互联网巨头外，中国还成长起一批专注于大数据技术与服务的企业。这些公司通常在特定领域深耕细作，如金融风控、医疗健康、智慧城市等。它们开发了自主知识产权的数据处理工具和分析算法中国目前做的比较好的大数据公司有哪些在当今数字化时代，大数据已成为推动经济发展和社会进步的重要引擎。中国作为全球第二大经济体，在大数据领域的发展尤为迅速，涌现出一批在技术研发、应用落地和商业模式创新，能够帮助客户从复杂数据中提取有价值的信息。部分企业已经将业务拓展至海外市场，展现出较强的国际竞争力。传统行业数字化转型代表一些传统行业的领军企业也通过数字化转型，在大数据应用方面取得了显著成效。这些公司原本在制造业、零售业或金融业等领域具有深厚积累，通过引入大数据技术，实现了业务流程优化和商业模式创新。它们的大数据实践具有鲜明的行业特色，为同类型企业提供了可借鉴的经验。新兴技术创新企业在人工智能

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2021年12月31日，中国信息协会大数据分会发布了“2021中国大数据应用样板100例名单”，星环科技凭其大数据基础软件与能源化工企业的结合案例，成功入选！2021中国大数据应用样板100例名单中国信息协会大数据分会成立于2014年，是经中国信息协会批准，由国内大数据采集、整理、分析、应用，以及提供大数据基础设施建设与管理等服务的单位和个人自愿结成的全国性非营利性行业社会组织。自今年9月起，大数据分会面向有关部委、地方政府、信息技术企业，共征集创新成果与实践100例(篇)。入选单位是我国大数据技术应用的先进代表，其成果符合创新性、前瞻性、示范性和引领性甄选原则，具备全国复制推广价值，必将、苏、湘、鄂等地的电力、钢铁、玻璃、烟草、飞机等能源、化工、制造龙头企业实现数字化转型，并摘得福布斯“2021年度中国十大工业数字化转型企业”、“第三届中国工业互联网大赛百强”等殊荣。数字化转型是当代企业谋求进步的必经之路，星环科技在今后会协助更多企业完善其发展目标，实现优化系统、降低成本、开放创新等多方面的目标，实现用户、合作伙伴与星环之间的合作共赢。在未来，协同更多企业完成信创产业的升级与进步。

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...