如何实现语料平台的高可用性

分布式数据库的高可用性是指在系统出现故障时，能够保证服务的连续性和数据的完整性。以下是实现分布式数据库高可用性的几种关键机制：1.数据复制与冗余多节点复制：通过将数据在多个节点上进行复制，当某个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务。这种机制不仅提高了系统的可用性，还增强了读取操作的性能。冗余备份：在不同的地理位置或数据中心备份数据，防止因自然灾害或硬件故障导致的数据丢失。2.故障转移机制自动：定期对数据进行备份，并在必要时快速恢复，确保数据的完整性和可用性。5.监控与自动化实时监控：对数据库的性能指标和健康状态进行实时监控，及时发现和处理潜在的故障。自动化恢复：使用自动化脚本和工具进行故障检测和恢复，减少人工干预，提高系统的自愈能力。故障转移：当检测到某个节点故障时，系统会自动将该节点的任务和数据迁移到其他正常节点上。这种机制能够快速恢复服务，减少系统的停机时间。一致性协议：在分布式系统中，一致性协议用于在节点故障时重新选举leader，确保系统的正常运行。3.负载均衡请求分发：通过负载均衡器将客户端请求均匀地分配到多个数据库节点上，避免单个节点过载。这不仅提高了系统的整体性能，还增强了系统的容错能力。动态调整：根据节点的负载

。本文将介绍数据治理平台的基本概念、核心功能、应用场景以及未来发展趋势。数据治理平台的基本概念数据治理平台是一种专门用于管理和优化数据资产的系统工具，旨在帮助组织实现数据的一致性、准确性、安全性和可用性数据治理平台在当今数字化时代，数据已成为企业和组织宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸式增长，如何有效管理、保护和利用这些数据成为了一个重大挑战。数据治理平台应运而生，成为解决这一问题的关键工具。它通过一系列技术手段和管理流程，确保数据在整个生命周期内得到有效控制。数据治理平台不仅仅是技术解决方案，更是一种管理理念，强调数据作为战略资源的重要性。数据治理平台的核心目标是建立数据标准、规范，同时保护个人隐私。大型企业利用数据治理平台整合分散在不同部门和系统中的数据，消除信息孤岛，提升跨部门协作效率。政府部门则通过数据治理平台实现公共数据的开放共享，提高政务透明度和服务效率。数据治理平台数据流程、提升数据质量，并确保数据安全合规。通过统一的数据管理框架，组织能够更好地利用数据支持业务决策，降低数据风险，并提高运营效率。数据治理平台的核心功能数据治理平台通常包含多个核心功能模块，以满足不同

周期。基于星环分布式图数据库StellarDB等构建的知识图谱平台，可以实现知识获取、图谱构建与存储、图谱更新迭代、图谱计算与分析等能力，并且通过星环的持续运营维护，提高平台的高可用性和健壮性。种类的新关系、新节点、新标签等，形成新的子图，从而动态调整新的推荐策略，而不用担心破坏已有的查询或应用程序的功能。应用案例：大型金融机构可能存在上千万家的B端或者C端用户，如何实现针对不同用户的精准营销、地点、天气、突发事件等都会成为影响客户购物体验的重要因素。推荐引擎需要快速理解客户画像，多维度考虑关联数据，将场景化流动性的客户兴趣与不断迭代的产品信息实时关联起来，形成定制化推荐成为一个巨大的挑战?在营销知识图谱方面，星环科技面向银行开发了对公知识图谱的技术，实现了在营销端沉淀业务知识，充分发挥图谱价值，帮助银行实现诸如疫情期间小微企业信贷精准投放等应用。在精准营销上，星环分布式图数据库StellarDB模型灵活性免去了项目之初穷思竭虑将每一个细节囊括在内的烦恼，让用户根据公司业务发展和客户所在场景变化灵活改变数据模型，实现客户、产品和场景三者的高效动态关联，极大降低系统迭代的成本和开发

理解为什么数据治理在现代社会中不可或缺。数据治理的定义数据治理是一套系统化的管理框架，旨在确保数据的质量、安全性、可用性和合规性。它涉及数据的收集、存储、处理、共享和销毁等全生命周期管理，并通过增长，如何有效管理、保护和利用数据成为一项重大挑战。数据治理（DataGovernance）正是在这一背景下应运而生，它不仅是技术问题，更是管理和战略问题。本文将探讨数据治理的必要性和重要性，帮助读者法律法规。4.促进数据共享与协作：在组织内部或跨组织之间实现高效的数据流通。数据治理的必要性1.数据安全与隐私保护需求近年来，数据泄露事件频发，给企业和个人带来损失。数据治理通过建立访问控制、加密存储和数据治理的必要性和重要性在数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产之一。无论是金融、医疗、教育，还是制造业、零售业，数据都在驱动决策、优化流程和提高效率方面发挥着关键作用。然而，随着数据量的爆炸式制定政策、流程和标准，确保数据能够被正确使用并发挥价值。数据治理的核心目标包括：1.提高数据质量：确保数据的准确性、一致性和完整性。2.保障数据安全：防止数据泄露、滥用或丢失。3.满足合规要求：遵守相关

库管理面临着多重挑战。数据来源的多样性导致格式不统一，文本、音频、视频等多模态数据并存，给存储和处理带来困难。数据质量参差不齐，噪声数据、重复数据、错误标注等问题严重影响语料库的可用性。数据更新速度快语料库怎么管理：从数据海洋到知识宝库语料库是语言研究的基石，是人工智能训练的粮仓。在这个数据爆炸的时代，语料库的规模呈指数级增长，如何有效管理这些海量语言数据，已成为一个亟待解决的重要课题。语料。标注规范统一词性标注、句法分析、语义角色等标注体系。存储格式采用XML、JSON等通用格式，便于数据交换和共享。质量控制建立数据清洗、校对、审核的完整流程，确保语料库的准确性和可靠性。现代技术为语料，新词新义不断涌现，要求语料库具备动态更新能力。数据安全问题日益突出，隐私保护、版权管理等都需要严格把控。科学的语料库管理需要建立标准化体系。元数据标准确保数据来源、采集时间、文本类型等信息的完整记录库管理提供了有力支撑。分布式存储技术解决海量数据存储问题，云计算平台提供弹性计算资源。自然语言处理技术实现自动分词、词性标注、实体识别等功能，提高数据处理效率。机器学习算法用于数据去重、错误检测、质量评估

，帮助企业更好地管理资源，从而降低成本。云化向量数据库为企业带来了弹性、高可用性、简化管理和成本优化等优势，使得企业能够更好地处理大规模向量数据、提高数据的可靠性和可用性，并将更多精力集中在核心业务和数具备高可用、高性能、易拓展等特点，支持多种向量搜索索引，支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、向量标量字段过滤混合查询等功能，很好地满足了企业针对海量向量数据的高实时性检索等场景。进行统一存储和管理。通过多进程架构与GPU加速技术，充分发挥并行检索能力，实现毫秒级高性能数据检索，结合相似度检索等技术，帮助用户快速挖掘数据价值。与开源的向量数据库不同，星环分布式向量数据库Hippo，这使得企业能够更轻松地处理大规模的向量数据。云平台提供了种部署选项，比如公有云、私有云和混合云，用户可以根据实际需求进行选择。这种灵活性使得向量数据库的部署更加便捷，并且能够跨地域和跨数据中心进行管理。此外，云平台的付费模式也是按需付费，这意味着企业只需按照实际使用情况支付费用，比自建数据中心更加省时省力。使用云化向量数据库，企业可以减少大量固定成本和维护费用。云平台还提供了资源优化工具和功能

，确保数据中台系统的高可用性。采用主备模式或集群模式部署系统，当主节点出现故障时，备节点能够自动接管工作，保证系统的不间断运行。使用负载均衡器将请求分发到多个节点上，避免单个节点负载过高。灾备策略：制定语句，提高数据查询效率；采用缓存技术，减少数据重复读取，提高系统性能。同时，对系统进行压力测试和性能监控，及时发现性能瓶颈并进行优化。四、高可用性与灾备策略高可用性设计：通过冗余设计、负载均衡等技术打造稳定可靠的数据中台系统：企业数字化转型的基石在数字化浪潮中，企业积累的数据量呈爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为关键。数据中台系统应运而生，它作为企业数据处理和应用的核心枢纽，为企业提供了数据共享、分析和决策支持的能力。而一个稳定可靠的数据中台系统，更是企业实现数字化转型的基石。一、稳定可靠的数据中台架构设计分层架构：采用分层架构设计，将数据中台分为数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和应用层。各层之间职责明确，通过标准化的接口进行交互，降低系统耦合度，提高系统的可维护性和扩展性。例如，数据采集层负责从不同数据源获取数据，数据存储层负责数据的持久化存储，数据处理层对数

分布式图数据库在不同行业中发挥着重要作用，通过提供高可用性、高并发处理能力和数据的高安全性，支持业务的稳定运行和创新。分布式图数据库的典型应用场景包括但不限于以下几个方面：‌金融行业‌：金融行业对数据的安全性、一致性和可用性有着极高的要求。分布式图数据库通过在多个地理位置存储数据副本，增强了数据的安全性和容灾能力。此外，金融行业可以利用分布式图数据库的高并发处理能力，支持高频交易和实时分析患者的病历和医疗影像数据，从而提供更准确的诊断和治疗方案。‌教育行业‌：分布式图数据库可以管理大量的学生信息、教学资源和学习记录。其高并发处理能力使得在线教育平台能够支持数百万用户的在线学习和交流数据分析，从而提升金融服务的效率和质量。‌电商领域‌：分布式图数据库能够处理海量的用户数据和交易数据，保证网站的稳定性和性能。例如，在促销期间，电商平台会面临巨大的访问量和数据处理需求，分布式图数据库通过数据分片和负载均衡技术，有效提升系统的处理能力和稳定性。‌物流行业‌：分布式图数据库能够提高数据处理和管理的效率。它能够实现订单的多地分发和并行处理，提高订单处理的效率和响应速度。同时，物流企业可以

搭建数据安全堡垒，解锁数据价值密码蓝图初绘：平台建设目标与原则数据安全平台建设的总体目标是实现数据的可视、可管、可用、可溯、可控，确保数据在全生命周期内的安全性、完整性和可用性，有效防范数据泄露，是指在保障数据安全的前提下，充分挖掘数据的价值，为企业的业务运营和决策提供支持。通过数据治理和数据分析技术，提高数据的质量和可用性，使数据能够及时、准确地为业务部门所用。可溯，即对数据的操作和使用据安全风险的有效控制和管理。制定完善的数据安全策略和应急预案，及时发现和处理数据安全隐患，降低数据安全事件的发生概率和影响程度。为了实现上述目标，数据安全平台建设应遵循以下原则：先进性：采用先进的数据安全技术和架构，如人工智能、区块链、加密技术等，确保平台具备强大的安全防护能力和高效的处理性能。同时，关注行业的最新发展动态，及时引入新技术、新方法，不断提升平台的安全性和竞争力。实用性：平台的功能设计应紧密围绕企业的实际业务需求，注重实用性和可操作性。确保平台能够切实解决企业在数据安全管理方面的痛点和问题，为企业提供实实在在的价值。可扩展性：考虑到企业未来的发展和数据量的增长，平台应具备良好的可

分布式数据库是一种将数据存储在多个物理节点上，通过分布式管理系统实现数据的统一访问和管理，具备高可扩展性、高可用性、强容错性和良好的并发控制能力的数据库系统。分布式数据库具有以下几个显著特点：数据，其他节点可以接管其工作，继续提供服务，从而实现高可用性。故障转移：分布式数据库管理系统能够自动检测节点故障，并将故障节点上的任务和数据迁移到其他正常节点上，确保系统的连续运行。容错性节点容错：单个节点的升级和改造。灵活扩展：不同的节点可以根据实际需求进行独立的扩展和优化，例如增加存储容量、提升计算能力等，以满足特定业务场景的需求。高可用性冗余备份：数据在多个节点上进行冗余存储，当某个节点发生故障时分布性物理分布：数据被存储在不同的物理节点上，这些节点可以分布在不同的地理位置，如不同的服务器、数据中心甚至不同国家和地区。逻辑集中：尽管数据在物理上是分散的，但在逻辑上被视为一个统一的整体，用户可以像故障不会导致整个系统的崩溃，其他节点可以继续正常工作，系统整体的容错能力较强。网络容错：即使部分网络连接出现问题，分布式数据库仍然可以利用其他可用的网络路径来完成数据传输和通信，保证系统的正常运行

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB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。TranswarpStellarDB优势：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...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...