国内时序型数据库

时序型数据库是一种专门用于存储、处理和查询时间相关数据的数据库。在时序型数据库中，数据的时间戳是主要的索引，用于快速定位和访问数据。时序型数据库通常具有高效的写入和查询性能，可以处理大规模的实时数据流。时序型数据库适用于存储和分析与时间相关的数据，例如传感器、日志数据、监控数据等。它们被广泛应用于物网、金融、电信等行业，可以帮助用户实时监控和分析数据，发现趋势和异常情况。星环分布式时序数据库-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技自主研发的企业级分布式时序数据库，其支持分布式水平扩展，同时具有极高的压缩率可以支持海量时序数据的存储，提供高吞吐实时写入、时序精确查询、多维检索等功能，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。原生分布式架构，集群灵活扩展，轻松实现海量时序数据存储分析TimeLyre采用原生分布式架构，支持集群在线扩缩容，可满足海量时序数据存储和分析需求。TimeLyre的存储组件TimeLyreStorage主要由分布式数据管理系统与时序存储引擎构成。分布式数据管理系统负责分布式元信息的一致性存储与

时序数据库不是关系型数据库。虽然时序数据库和关系型数据库都用于存储和管理数据，但它们在数据模型、设计目标和优化方面有显著的区别：数据模型：关系型数据库：基于关系模型，数据以表格的形式组织，表之间通过关系（如外键）连接。支持复杂的查询和事务管理。时序数据库：专门设计用于存储和查询时序数据，数据以时间戳和相关的数据点形式存储，优化了时间序列数据的写入和查询性能。设计目标：关系型数据库：强调数据的场景，强调数据的写入性能和时间范围查询能力。优化方向：关系型数据库：通常优化查询性能和事务处理能力，支持复杂的SQL查询和多表连接。时序数据库：优化数据的写入速度和时间序列查询性能，支持高效的时间范围查询、聚合计算和数据压缩等。因此，时序数据库是专门为时序数据设计的数据库类型，与关系型数据库在架构和功能上有明显的差异。完整性、一致性和事务管理，适用于需要复杂查询和事务处理的应用场景，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）等。时序数据库：专注于高效处理和分析大规模的时序数据，适用于物联网、金融市场、系统监控等

时序数据库和关系型数据库都是用于存储和管理数据的数据库系统，但它们在设计和用途上有一些关键的区别：数据模型：时序数据库：专门为处理时间序列数据设计，通常以时间为关键组织维度，存储的是带有时间戳的数据点。关系型数据库：基于关系模型，通过行和列的形式存储数据，适用于存储结构化数据，不特定于时间序列。数据写入：时序数据库：优化了数据的写入速度，因为时序数据通常是连续且顺序写入的，时序数据库可以快速处理大量此类数据。关系型数据库：写入操作可能涉及更多的随机I/O，因为数据写入可能发生在表的任何位置。数据查询：时序数据库：查询通常涉及时间范围，时序数据库优化了时间戳索引，可以快速检索特定时间范围内的数据。关系型数据库：查询更加灵活，可以使用SQL进行复杂的查询操作，但可能不如时序数据库在处理时间序列查询时高效。数据存储：时序数据库：通常采用列式存储，因为时序数据的写入和查询模式使得列式存储更加高效。关系型数据库：通常采用行式存储，因为关系型数据库需要支持任意列的随机访问。数据压缩和优化：时序数据库：由于时序数据通常具有高度的规律性和相似性，时序数据库可以有效地压缩数据，节省存储空间。关系型

时序数据库和关系型数据库是两种不同类型的数据库系统，各自适用于不同的数据存储和查询场景。以下是对两者的详细对比：时序数据库定义：时序数据库是专门为存储和查询时间序列数据而设计的数据库系统。时间序列数据库定义：关系型数据库是基于关系模型的数据库系统，使用表格来组织和存储数据。表之间的关系通过外键等机制来定义。特点：结构化数据：数据以结构化的形式存储在表中，表由行和列组成，每列对应一个属性，每行对应而变得不重要。应用场景：适用于物联网设备的数据采集和监控，如传感器数据、设备状态监控等。适合金融市场的时间序列数据分析，如股票价格、交易量等。适用于工业自动化和能源管理等领域的数据监控和分析。关系型数据是指按时间顺序排列的数据点，通常具有时间戳和一个或多个测量值。特点：时间戳索引：数据以时间戳为索引，支持高效的时间范围查询和时间序列分析。数据压缩：采用数据压缩技术来减少存储空间，因为时间序列数据通常具有较高的冗余性。高写入性能：优化了数据的写入性能，能够快速处理大量的数据写入操作，适合实时数据采集和监控。数据过期机制：支持数据的自动过期和删除，以节省存储空间，因为时间序列数据可能随着时间的推移

关系型数据库和时序数据库都是用于存储和管理数据的系统，但它们在设计目标、数据模型、性能特点和适用场景等方面存在显著差异。关系型数据库数据模型：基于关系模型，使用表格来组织和存储数据，表之间通过外键等查询语言进行数据访问和操作。区别：数据模型不同：关系型数据库基于表格和关系模型，而时序数据库基于时间序列模型。性能优化方向不同：关系型数据库优化了事务处理和复杂查询，而时序数据库优化了数据写入和时间范围查询。适用场景不同：关系型数据库适合处理结构化数据和复杂事务，时序数据库适合处理时间序列数据和实时分析。事务处理等系统。时序数据库数据模型：专门针对时间序列数据设计，数据点通常由时间戳和对应的值组成，支持多维数据（如设备ID、传感器ID等）的存储和查询。性能特点：高吞吐量写入：优化了数据写入性能，能够。适用场景：适用于需要处理和分析时间序列数据的应用场景，如物联网（IoT）设备监控、金融市场数据、工业设备监控、气象数据等。联系与区别联系：两者都是数据库系统，都用于存储和管理数据，都可以通过API或

国产化数据库有哪几家近年来，随着数据安全与自主可控的重要性日益提升，国产化数据库迎来了快速发展。国内数据库市场涌现出多款优秀产品，涵盖关系型、分布式、时序、图数据库等多个领域。其中，星环科技的。过去，国内市场长期依赖国外数据库产品，但随着政策支持和技术积累，国产数据库逐渐崭露头角。如今，国产数据库不仅在金融、电信、政务等领域得到广泛应用，还在技术层面实现了创新突破。ArgoDB数据库的特点星环科技的ArgoDB是一款分布式分析型数据库，专注于大规模数据的高效处理与分析。它采用分布式架构，支持高并发查询，适用于复杂的数据分析场景。1.高性能计算能力ArgoDB通过列式存储、向量化执行引擎和分析与智能制造。ArgoDB等国产数据库的崛起，不仅填补了国内技术空白，也为企业提供了更安全、更可控的数据管理方案。未来，随着技术的进一步成熟，国产数据库有望在全球市场占据更重要的地位。ArgoDB数据库凭借其高性能、高兼容性和分布式架构，成为国产数据库中的重要代表之一。国产数据库的发展背景在信息化时代，数据库作为数据存储与管理的核心基础设施，其自主可控能力直接关系到国家安全和产业发展

时序数据库具有以下特性：时序特性：每条数据都有一个时间戳，时间戳精度可以根据需求，采样频率也可根据可感知的周期频率或不可感知的网站PV/UV进行离散型采样。数据特性：时序数据是顺序可追加的，同时也是多维可关联的，数据有不同的指标。时序数据存在冷热归档特性，靠近当前时间的数据价值高，时间较远的数据价值则逐渐降低。时序数据包含具体的数值、状态和事件。CRUD特性：时序数据库的读写类似LSM数据库，写操作频率大于读，存在一定时间窗口。通常情况下，时序数据库不会更新数据，而是支持覆盖写和批量删除操作。时序数据库需要支持高可用、高可靠和可伸缩的特性，但不具备事务能力。时序数据库可以广泛应用于物联网、金融、电力等领域，以解决大量时序数据的存储、处理和分析问题，从而为业务决策提供有力支持。星环分布式时序数据库-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，产品基于星环科技大数据产品生态设计与实施，具备高吞吐实时写入、时序精确查询、超高数据压缩率等特点，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。

时序数据库是一种专门针对时序数据的存储和查询的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，它具有以下几个特点：高吞吐量的数据高速入能力：在时序业务中，海量的监控数据会不断地产生，并对写入速度有着高要求和性能。通常不需要具备事务的能力：相对于传统的关系型数据库，时序数据库更加注重海量数据的写入和查询，并不需要具备复杂的事务管理能力。星环分布式时序数据库，因此时序数据库需要具备高吞吐量的数据写入能力，以保证数据的及时性和可靠性。高压缩率：由于时序数据量大，并且需要保存很长时间，因此需要对数据进行压缩，以节省存储空间和提高查询效率。高效的时间窗口查询能力的聚合值，比如mean和count等聚合函数，以反映某个时间段内的数据情况，因此时序数据库需要提供高效的聚合函数。批量删除能力：对于过期的数据，时序业务需要及时进行批量删除操作，以保证数据库的稳定性-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，产品基于星环科技大数据产品生态设计与实施，具备高吞吐实时写入、时序精确查询、超高数据压缩率等特点，可以有效支撑物联网、能源制造、金融量化交易领域等多种时序数据业务场景。

能。它能够快速地处理大量的时间序列数据，远远优于传统关系型数据库。高可扩展性：时序数据库支持分布式架构，在大规模数据场景下可以实现横向扩展。它能够通过增加节点数量来提高系统吞吐量和可性。高可靠性：时序数据库时序数据库与传统数据库不同，时序数据库的数据结构和存储方式更加专注于时间序列数据，这使得它具有一系列独特的优势。高效存储和查询：时序数据库专门针对时间序列数据进行设计和优化，因此具有高效的存储和查询具有高度可靠的数据存储和处理能力，能够在系统发生故障时进行数据备份和恢复。它还能够实现数据的高可用性，防止数据丢失。灵活的数据模型：时序数据库提供了多种灵活的数据模型，支持多种时间序列数据格式和应用场景。例如，在IoT应用中，时序数据库可以轻松存储和析传感器数据。实时数据处理：时序数据库能够实时处理数据，使得企业能够快速地获取实时的数据洞察，及时进行反应和调整。它还具有良好的数据可视化功能，能够帮助企业更好地了解数据趋势和洞察。星环分布式时序数据库-TranswarpTimeLyreTranswarpTimeLyre是星环科技研发的企业级分布式时序数据库，产品基于星环科技大数据产品生态

时序数据库是一种专门用于存储、管理和处理时间序列数据的数据库管理系统。时序数据是随时间不断产生的一系列数据，通常带有时间戳。以下是对时序数据库的详细描述：定义时序数据库是优化用于摄取、处理和存储时间戳数据的数据库。它能够高效地处理随时间推移的数据摄取、压缩和聚合。功能高吞吐写入能力：时序数据库通过优化数据结构和存储机制，能够在高并发的情况下保持高效的写入性能。高压缩存储能力：通过专门的压缩技术，时序数据库可以大幅减少存储空间。低延迟查询能力：支持基于时间范围的多维聚合查询，能够快速获取所需结果。支持多维数据分析和数据可视化：提供工具和组件，支持数据大屏、报表等多形式的可视化。高可扩展性：能够随着业务发展和设备数量的增加进行扩展。应用场景物联网（IoT）：用于存储和分析大量的传感器数据，如温度、湿度、压力等，支持实时监控和故障预测。金融市场：存储和处理金融市场数据，如股票价格、交易量等，支持实时数据分析和决策。工业自动化：用于实时监控工业设备的运行状态，支持故障诊断和生产优化。智慧城市：监控交通流量、空气质量等数据，为城市管理者提供决策依据。运维监控：存储和分析服务器、网络设备的监控数据，支持故障排查和性能优化。

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、...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...