图形数据库的适用场合

数据库图形数据库更适用于处理大量的复杂和关联的数据集合。图形数据库的大优点是它能够以效的方式处理非结构化、半结构化和混合结构数据。此外，图形数据库能够快速计算和查询数据集合中的关，因此在许多情况下，它比图形数据库（GraphDatabase）是一种特殊类型的数据库，使用图形结构来存储和管理数据。图形数据库的图形结构由节点（节点表示实体对象）和边缘（边缘表示节点间的关系）组成。相比于传统的关系型传统的关系型数据库更加快速和高效。图形数据库可以用于多个领域和应用，如社交网络分析、推荐系统、物联网、人工智能、医疗保健管理等等。由于能够提供高效的数据处理和查询度，越来越多的企业和组织正在使用图形数据库来管理和分其业务数据。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、查询和展示大数据十大关键词，星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前更是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。同时在全球著名咨询机构Gartner近日发布的

图数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统。它以节点（代表实体）和边（代表实体之间的关系）为核心数据模型，能够高效地表示和处理复杂的关系型数据。图数据库的特点包括：直观的数据分析能力：图数据库内置多种图算法，如最短路径、社区发现、图聚类等，能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系，适用于推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域。支持ACID事务和数据一致性：确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，保障数据的准确性和完整性。模型：图结构直观地反映了现实世界中的实体和关系，使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询：图数据库支持快速的关联查询和遍历，能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析，查询性能通常优于传统的关系型数据库。灵活性和可扩展性：数据模型灵活，可以动态地添加或修改节点、边和属性，无需预先定义固定的表结构，能够适应不断变化的数据需求.同时，许多图数据库支持分布式架构和水平扩展，能够处理大规模数据集。强大的关系

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

图数据库（GraphDatabase）是一种基于图形模型的数据库，适用于存储、管理和查询关联数据。在图数据库中，数据以节点和边形式表示，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。图数据库的应用场景图数据库的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构，使用图数据库可以更方便地管理和查询这些社交数据，实现更精确的社交关系分析。金融：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。通过在图中存储和分析不同实体之间的关系，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、货物分析出各类商品的潜在用户群体，实现智能推荐和精准营销，为买家提供良好购物体验的同时，也使商家利益大化。图数据库适用于处理具有复杂关联度数据的场景，这些场景包括但不限于社交媒体、金融、物流、医疗、政企和。政企领域：在国家推行智慧城市项目的背景下，图数据库技术可在智能交通、智能电网、数字政务等场景应用，打通政、企、民三端，服务政企，惠及民生。零售领域：图数据库技术通过整合用户的浏览习惯和购买历史，可以

图数据库是一种用于存储和检索图形数据的数据库管理系统。它专门用于处理和查询图形结构的数据，这些数据由节点、边和属性组成。以下是图数据库的一些基本原理和特点：图数据模型基础节点（Vertices）节点网络图数据库中，代表用户的节点可能有“姓名”“年龄”“性别”等属性。边（Edges）边用于连接节点，它代表了节点之间的关系。边也可以有自己的属性，如在社交网络中，“朋友”关系边可能有“相识时间连接时效率较高，但对于稀疏图（边的数量相对节点数量很少的图）来说，会浪费大量的存储空间。查询处理原理模式匹配（PatternMatching）当执行一个图数据库查询时，图数据库会在存储的数据中查找与指定模式匹配的子图。索引（Indexing）的使用为了提高查询效率，图数据库通常会使用索引。索引可以基于节点的标签、属性或边的属性等建立。路径查询（PathQueries）处理路径查询是图数据库的一个重要功能，如查询“用户A的朋友的朋友”。在处理这种查询时，数据库会从起始节点（用户A）开始，沿着“朋友”关系边进行深度优先或广度优先的遍历，寻找符合条件的路径。在遍历过程中，会考虑边的方向、节点和边的

图数据库（GraphDatabase）是一种基于图形数据模型与图算法的数据库，基于图模型来表示和存储数据，图模型由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体之间的关系，图数据库的所能存储和查询的内容的额外信息。例如，人员节点可能具有姓名、年龄或职业属性。路径：路径是一系列连接的节点和边缘，表示图中的特定路线或连接。允许通过边界定义的关系从一个节点到另一个节点。图形查询语言：图形数据库通常有自己的不只是节点和它们之间的关系，还包括了这些关系的属性信息。相比关系型数据库，图数据库更擅长表达个体之间的关联及复杂的关系网络，其中包括节点和边上的各种属性信息。因此，图数据库在社交网络、推荐系统、金融界、医疗卫生、物流等领域有广泛的应用。以下是图数据库的相关术语：图：图是由节点/顶点和边缘/关系组成的数据结构。表示不同数据元素之间的连接。节点/顶点：节点或顶点表示图数据库中的实体或对象。可以存储与其查询语言，优化了遍历和查询图形数据。这些查询语言允许您执行创建、读取、更新和删除节点、边缘和属性，以及查询图中的关系和模式。

分布式图数据库是指分布式计算系统中的图形数据库，它用于存储和处理大规模图数据。在这种数据库中，数据以图形形式表示，节点代表实体，边代表实体之间的关系。分布式图数据库具备以下关键特性：‌高度扩展性服务器可以同时处理数据，提高系统的计算性能和效率。‌负载均衡‌：根据负载均衡算法将数据分发到不同的服务器节点上，提高系统的可用性和性能。分布式图数据库能够高效地存储、查询和处理大规模的图数据，适用于需要处理复杂关系查询、实时查询和动态数据更新的场景。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。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‌：可以轻松地扩展以适应不断增长的数据需求。‌数据一致性‌：通过分布式事务处理等技术确保数据的一致性。‌并发访问能力‌：支持多个用户同时对数据进行读写操作，提高系统的并发性和灵活性。‌分布式计算‌：多台

图数据库和关系数据库都是用于存储和管理数据的系统，但它们在数据模型、查询方式、性能特点和适用场景等方面存在显著的区别。图数据库（GraphDatabase）数据模型：基于图模型，使用节点。适用场景不同：图数据库适合表示和查询复杂关系的应用场景，关系数据库适合处理结构化数据和复杂事务的应用场景。生成。适用场景：适用于需要处理结构化数据、执行复杂查询和事务的应用场景，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、在线事务处理（OLTP）等系统。联系与区别联系：两者都是数据库系统，都用于存储连接操作。灵活性高：图模型具有很高的灵活性，可以轻松地添加或删除节点和边，无需重构整个数据结构，适合动态变化的数据关系。适用场景：适用于需要表示和查询复杂关系网络的应用场景，如社交网络分析、推荐系统路径、社区发现、模式匹配等。查询可以根据节点和边的关系进行深度和广度的遍历。性能特点：关系查询高效：对于涉及复杂关系和多跳查询的场景，图数据库能够高效地处理，因为数据之间的关系是直接存储的，无需复杂的

数据类型：图数据库主要用于存储图形数据，而向量数据库主要用于存储向量数据。查询重点：图数据库侧重于关系和路径的查询，而向量数据库侧重于相似性搜索。适用场景：图数据库适合处理复杂关系的数据，如社交网络和知识图谱；向量数据库适合处理需要相似性搜索的数据，如推荐系统和图像检索。图数据库和向量数据库是两种不同类型的数据库系统，它们在数据模型、查询方式以及应用场景等方面有显著的区别：图数据库数据模型：图数据库将数据表示为节点和边。节点代表实体，边代表实体之间的关系。这种模型特别适合处理高度互联的数据，如社交网络、生物信息学等。查询方式：图数据库擅长处理涉及关系和路径的查询，例如最短路径计算、模式匹配和网络分析。查询通常涉及遍历图结构，寻找特定的路径或子图。应用场使用专门的索引方法，以加快相似性搜索。应用场景：主要应用于推荐系统、图像检索、自然语言处理等领域。例如，在推荐系统中，向量数据库可以快速比较用户向量和商品向量之间的相似度，从而推荐相关商品。区别总结景：广泛应用于社交网络分析、推荐系统、欺诈检测、知识图谱等领域。例如，在社交网络中，图数据库可以轻松应对各种复杂存储和查询场景。向量数据库数据模型：向量数据库专门用于存储和查询高维向量数据。这些向量可以代表

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。

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...

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、...

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...

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...

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...