集中式 分布式数据库

分布式数据库和集中式数据库是两种不同的数据库架构，它们在多个方面有显著的区别：集中式数据库数据存储位置：所有数据都存储在一个中央位置，通常是单一的服务器或服务器集群上。数据访问：客户端通过网络连接节点的操作。使用场景集中式数据库：适用于数据量相对较小、访问量稳定的场景，如小型企业的内部系统、小型网站的后端数据库等。分布式数据库：适用于数据量庞大、访问量高、需要高可用性和可扩展性的场景，如大型互联网公司、金融系统、物联网数据存储等。。维护和备份也相对集中和方便。分布式数据库数据存储位置：数据被分散存储在多个节点上，这些节点可以位于不同的地理位置。数据访问：客户端可以访问任何一个节点来获取数据。分布式数据库通常通过一个协调层来管理数据或请求时，通常需要升级服务器的硬件配置，如增加CPU、内存或存储容量。容错性：容错性较低。如果中央服务器发生故障，整个数据库系统将无法正常工作。管理与维护：管理相对简单，因为所有数据都在一个地方到中央服务器来访问数据。数据的读写操作都在中央服务器上进行。性能瓶颈：由于所有的数据操作都集中在一台服务器上，当数据量或访问量增大时，服务器的性能可能成为瓶颈。可扩展性：扩展性较差。当系统需要处理更多的

分布式数据库和集中式数据库是两种不同的数据库架构，它们在多个方面有着显著的区别：架构：集中式数据库：所有数据存储在单一的物理位置或服务器上，所有数据库操作都在这个中心位置进行。分布式数据库：数据存储在多个物理位置或服务器上，这些位置可能分布在不同的地理位置，但对外表现为一个单一的逻辑数据库。数据管理：集中式数据库：数据管理集中，所有事务和查询都在中心数据库服务器上处理。分布式数据库：数据管理分散，事务和查询可以在不同的节点上并行处理。扩展性：集中式数据库：水平扩展（增加更多的服务器）比较困难，通常通过垂直扩展（增加单个服务器的资源）来提升性能。分布式数据库：设计上支持水平扩展，通过增加更多的节点来提升性能和存储能力。容错性和可用性：集中式数据库：单点故障风险较高，如果中心服务器出现问题，整个数据库系统可能不可用。分布式数据库：容错性更高，即使某些节点失败，其他节点仍然可以继续提供服务。性能：集中式数据库：可能在高并发访问时遇到性能瓶颈，因为所有请求都集中在单一服务器上处理。分布式数据库：通过在多个节点上分散负载，可以提供更好的性能和响应时间。数据一致性：集中式数据库：维护数据

分布式数据库和集中式数据库是两种不同的数据库架构，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：集中式数据库定义：集中式数据库是将数据存储在单个服务器或少数几个服务器上的数据库系统。所有数据连续性。应用场景：适用于数据量和并发访问量相对较小的应用场景，如小型企业的业务系统、简单的在线应用等。适合对事务一致性要求高且不需要跨多个节点进行数据存储和处理的业务。分布式数据库定义：分布式数据库是节点的分布式事务，确保事务的ACID特性，但实现起来相对复杂。应用场景：适用于大规模在线事务处理（OLTP）、大数据分析、分布式应用等场景。适合需要处理海量数据和高并发访问，且对系统可用性和扩展性要求高的业务。，可以通过优化服务器硬件和数据库配置来提高性能。事务管理：事务管理相对简单，因为所有数据都在同一个节点上，事务的原子性、一致性、隔离性和持久性容易实现。成本可控：初期投入相对较低，适合小规模或中等规模的应用。劣势：可扩展性差：当数据量和并发访问量增加到一定程度时，单个服务器的性能瓶颈会显现出来，难以通过简单的硬件升级来满足需求。高可用性低：如果服务器发生故障，整个数据库系统可能会不可用，影响业务的

集中式数据库和分布式数据库是两种不同的数据库架构，它们在数据存储、管理、扩展性和容错性等方面有着显著的区别：集中式数据库数据存储：所有数据都存储在一个单一的物理位置，比如一个服务器或一组紧密连接的高性能和快速响应的应用可能更适合分布式数据库。地理位置：如果用户分布在不同的地理位置，分布式数据库可以提供更好的访问速度。成本预算：如果预算有限，且数据量不大，集中式数据库可能是一个更经济的选择。容错和备份需求：如果业务对数据的可靠性和容错性要求很高，分布式数据库提供了更好的解决方案。安全问题，整个数据库都可能受到影响。分布式数据库数据存储：数据被存储在多个物理位置，这些位置可能分布在不同的服务器、数据中心或地理位置。管理：管理更为复杂，因为需要协调不同位置的数据和操作。性能：在处理。成本：初期成本可能较高，因为需要更多的硬件和复杂的网络基础设施。安全性：数据可以在不同的位置进行安全控制，降低了单点故障的风险。选择依据数据量：如果数据量非常大，分布式数据库可能更合适。性能需求：需要需要更换更强大的服务器。容错性：容错性较低，因为所有数据都在一个地方，一旦发生故障，整个系统可能会受到影响。成本：初期成本可能较低，因为只需要较少的硬件和维护。安全性：数据安全集中管理，但一旦发生

分布式数据库和集中式数据库是两种不同的数据库系统架构，它们在数据存储、管理、访问和维护等方面有显著的区别：集中式数据库数据存储：所有数据都存储在一个集中的位置，通常是一个或多个服务器上。所有的数据其他节点上有副本。使用场景集中式数据库：适用于数据量相对较小、访问模式相对固定、对性能要求不是特别高的场景，如小型企业或部门的内部管理系统。分布式数据库：适用于数据量大、访问量高、需要高可用性和可扩展性的场景，如大型企业的数据仓库、互联网公司的用户数据存储等。。故障恢复：如果中心数据库服务器发生故障，整个系统的可用性会受到影响，因为所有数据都依赖于这个中心节点。分布式数据库数据存储：数据分布在多个节点上，这些节点可以位于不同的地理位置。每个节点可以存储操作（如查询、更新、删除）都通过这个中心节点进行。数据访问：用户通过网络连接到中心数据库服务器来访问数据。数据访问的性能在很大程度上取决于网络带宽和服务器性能。管理与维护：由于数据集中存储，管理和维护相对简单。数据库管理员可以集中监控和管理数据库的安全性、备份和恢复等。扩展性：扩展性较差。当数据量增加或访问量增大时，通常需要升级硬件（如增加内存、CPU等）来提升性能，这在某些情况下可能不经济或不现实

要求极高的系统：如小型企业的人事管理系统，数据量不大，而且需要严格保证员工信息的一致性。对安全性和隐私要求非常高的环境：如政府部门的机要文件数据库，集中式管理便于实施高级别的安全措施。分布式数据库定义分布式数据库是将数据分散存储在多个物理位置的数据库系统。这些存储位置通过网络进行连接，协同工作来完成数据的存储、检索和管理等任务。特点高可用性：通过数据冗余和多节点存储，即使部分节点出现故障，系统仍然：分布式数据库的设计、部署和管理相对复杂，需要考虑网络通信、节点协调、数据分片等诸多因素。例如，在构建一个跨地域的分布式数据库时，需要考虑不同地区网络延迟、数据同步策略等问题。安全性管理难度大：由于数据分布在多个位置，安全管理的范围更广，难度更大。需要在多个节点上实施统一的安全策略，防止数据泄露和非法访问。适用场景大数据应用场景：如互联网公司的海量用户行为数据存储和分析，需要分布式数据库来处理大规模的数据和高并发的请求。高可用性要求的系统：如金融交易系统，需要保证系统在部分故障情况下仍能正常运行，分布式数据库的冗余和容错特性可以满足这一需求。

集中式数据库和分布式数据库各有其优缺点，以下是它们的详细对比：集中式数据库优点简单易管理：所有数据和操作都在一个地方进行，管理相对简单。数据库管理员可以集中监控和维护数据库，便于进行备份、恢复和性能。对于小规模或中等规模的应用，集中式数据库可以满足需求，而不需要复杂的分布式架构。性能稳定：在小规模或中等规模的数据量下，性能通常比较稳定。数据库的查询和事务处理可以在一个地方高效地执行，不会受到网络延迟受限。由于数据存储在一个地方，用户访问数据库时需要通过网络传输数据，可能会受到网络延迟和带宽限制的影响，导致访问速度较慢。分布式数据库优点高扩展性：扩展性非常好，可以轻松地通过增加更多的节点来扩展系统的节点，用户可以就近访问数据，减少网络延迟，提高访问效率。缺点复杂性高：管理复杂性高，因为需要协调和管理分布在不同节点上的数据和操作。事务管理、数据一致性维护、节点通信和故障恢复等都比集中式数据库复杂得多依赖性较强。节点之间的通信和数据传输都需要依赖网络，如果网络出现故障或延迟较大，可能会影响系统的性能和稳定性。在网络不稳定的情况下，分布式数据库的运行可能会受到较大影响。

分布式数据库将数据存于多个节点，高并发性能好、可扩展性强，可靠性和可用性高，数据一致性和事务处理复杂，硬件成本高且维护复杂；集中式数据库数据集中存储，小规模时简单高效，大规模易有性能瓶颈，可靠性依赖简单，不需要复杂的分布式协调机制。性能瓶颈明显（大规模场景）：当数据量和并发访问量增大到一定程度时，集中式数据库的性能会受到硬件资源（如CPU、内存、磁盘I/O）的限制，容易出现性能瓶颈。可靠性和可用性高效：事务处理集中在一个节点上进行，数据库引擎可以有效地管理事务的执行，保证事务的ACID特性。成本和维护难度分布式数据库：硬件成本高：需要多个节点的硬件设备，包括服务器、存储设备、网络设备等，初始硬件备份和硬件稳定性，单点故障风险高，数据一致性和事务处理相对简单，小规模时成本低且维护简单。数据存储方式分布式数据库：数据存储在多个物理上分离的节点上，这些节点通过网络相互连接。数据分布有多种方式，如。数据以结构化的方式组织，如关系型数据库中的表格形式，数据之间的关系通过特定的规则来体现。性能特点分布式数据库：高并发性能好：由于数据分布在多个节点，能够并行处理多个请求，所以在面对大量并发访问时具有较好

分布式数据库是指在多个服务器或节点上运行的数据库，将数据分散到多个节点上进行存储和处理。它与传统的集中式数据库不同，是分散式系统的一种，能够处理大数据量和并发访问的情况。分布式数据库在机构和企业中广MySQL、高可用、高性能、集中式与分布式一体化等特性，为企业核心业务系统提供完备的国产化数据库能力支撑。基于自研内存数据库引擎，KunDB单机TPC-C达到188万tpmC，同时性能扩展比超90%，可实现泛应用，因为它们能够满足大规模数据存储和高并发访问的要求。这些数据库由多个节点组成，以提数据处理和存储的效率，同时降低了单一节点引起的故障风险，这使得分布式数据库非常具有弹性和稳健性。星环分布式数据库读写，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、实时故障诊断等应用。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBTranswarpArgoDB星环分布式向量数据库-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库，支持存储，索引以及管理海量的向量式数据集，能够高效的解决向量相似度检索以及高密度向量聚

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...

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...