关系型图数据库

分布式数据库
Transwarp StellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式数据库,提供高性能的存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的分析算法和深度算法;支持标准查询语言并兼容 openCypher,并具备2D/3D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。

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关系数据库指以非关系模型(文档模型、键值模型、模型)数据作为基本存储和处理单元的数据库。星环非关系数据库宽表数据库HyperbaseTranswarpHyperbase是星环科技推出的一款视频小对象等。DocStore内建多种索引加速文档数据检索,例如:树索引、位图索引、粗索引、列索引。高支持百万级高并发、毫秒级延迟的文档检索能力。数据库StellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式数据库,提供高性能的存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层的深度链路分析NoSQL宽表数据库,支撑百万级高并发、毫秒级低延时业务需求。Hyperbase支持结构化数据,及文本、图像、视频、对象等非结构化数据的存储;支持全文索引、二级索引等索引技术;提供多租户管理;支持SQL标准语法,并兼容开源HBase。Hyperbase帮助用户快速开发历史数据查询、业务在线检索等应用。键值数据库KeyByteTranswarpKeyByte是星环科技推出的一款高性能键值数据库,提供
数据库关系数据库各有其独特的优势,适用于不同的应用场景。以下是它们各自的优势对比:数据库的优势处理复杂关系数据库特别擅长处理复杂的关系数据。它将数据表示为节点和边,能够直观地反映实体之间的关系,适合社交网络、推荐系统、知识图谱等场景。查询效率高:在处理关系密集查询时,数据库通过遍历节点和边的方式,可以快速获取数据,避免了关系数据库中复杂的JOIN操作。数据模型灵活:数据库不要非常适合进行可视化展示,使得数据关系更加直观。支持实时分析:数据库支持实时分析,能够快速对大量数据进行复杂的关系分析。关系数据库的优势数据一致性:关系数据库强调ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性),能够确保数据的一致性和完整性。结构清晰:采用表格形式存储数据数据结构清晰易懂,通过外键等约束可以很好地管理和维护数据。支持SQL:SQL是一种标准的查询语言,几乎所有的关系数据库都支持,用户可以通过SQL进行灵活的数据查询和操作。事务处理能力强:关系数据库具有强大的事务处理能力,适合需要进行复杂事务操作的场景。成熟稳定:关系数据库技术成熟,产品稳定可靠,拥有丰富的生态系统和广泛的社区支持。易于维护和管理:由于其结构化的特点,关系数据库易于维护和管理,适合长期稳定运行的业务。
数据库关系数据库在当今数据驱动的世界中,数据库技术扮演着至关重要的角色。数据库关系数据库作为两种截然不同的数据管理方式,各自在特定场景下展现出独特优势。理解它们的差异和应用场景,对于构建接口,使得数据查询和管理变得标准化。关系数据库特别适合处理高度结构化、模式固定的数据,如银行交易记录、库存管理系统等场景。数据库关系的专家数据库采用完全不同的数据模型,将关注点从实体转向关系。在数据库中,数据以节点和边的形式存储——节点代表实体,边表示实体间的关系。这种直观的表示方式特别适合处理高度互联的数据。与传统关系数据库相比,数据库在查询复杂关系时表现出色。例如,在社交网络中查找两个人之间的路径,数据库可能只需几跳就能得到答案,而关系数据库则需要执行多次表连接。这种性能优势在处理深度关系查询时尤为明显。数据库的灵活性也是其显著特点。它不需要预先定义严格的模式,可以轻松考虑多种因素。数据特性是首要考量——高度结构化、模式稳定的数据适合关系数据库,而关系复杂、互联性强的数据则更匹配数据库。查询模式同样重要,频繁的关联查询和路径分析是数据库的强项,而复杂的聚合运算和
数据库关系数据库性能对比在当今数据驱动的时代,数据库技术不断演进,其中数据库关系数据库是两种重要的数据管理方式。它们在性能表现上各有特点,适用于不同的应用场景。本文将从多个维度对比这两种数据库对比在简单查询场景下,如根据主键查找单个记录,关系数据库通常表现出色,尤其是当数据量在合理范围内且索引优化良好时。这类操作的时间复杂度可以接近O(1)。对于涉及多度关系的查询,数据库的优势开始显现。例如查找"朋友的朋友"这类两度关系关系数据库需要多次表连接,而数据库则通过指针跳转直接遍历关系,性能差异随着关系深度的增加而扩大。测试表明,在三度及以上关系查询中,数据库的响应时间可能比关系数据库快数百倍。写入性能分析在数据写入方面,关系数据库通常提供ACID事务保证,写入性能受事务隔离级别和索引维护成本影响较大。批量插入操作在关系数据库中可以通过优化达到较高吞吐量。数据库的写入性能取决于具体实现,但通常需要同时维护节点和边的结构。某些数据库采用追加式设计,写入性能较好,但在需要强一致性时会有所牺牲。对于频繁更新的结构,某些数据库可能面临边重写的开销。扩展性差异关系数据库
数据库关系数据库优势在当今数据驱动的世界中,数据库技术不断演进,以满足不同场景下的数据处理需求。数据库关系数据库作为两种主流的数据管理方式,各自拥有独特的优势和应用场景。理解它们的区别和,其技术生态完善,工具链丰富,专业人才储备充足。对于数据模式相对固定、结构规整的应用,如企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)等系统,关系数据库依然是首选方案。数据库的独特价值数据库采用性能优势。传统关系数据库需要多次表连接才能解决的问题,数据库可以通过遍历算法高效完成。例如社交网络中的"朋友的朋友"查询、推荐系统中的关联推荐,或是欺诈检测中的异常模式识别,数据库的查询性能往往比关系数据库高出数个数量级。数据库的灵活性也是其显著优势。数据模式的演进在数据库中更为自然,不需要预先定义严格的表结构,可以随时添加新的节点类型和关系类型。这种特性使其特别适合快速变化的业务环境,如知识图谱构建、实时推荐引擎等场景。优势,对于选择合适的技术方案至关重要。关系数据库的核心优势关系数据库基于表格模型,使用行和列来组织数据,已有超过四十年的发展历史。其优势在于数据的一致性和完整性。通过ACID(原子性、一致性、隔离
数据库作为非关系数据库的一种,具有独特的数据模型和查询方式,能够高效地处理和分析具有复杂关系结构的数据,适用于多种需要处理复杂关系数据的应用场景。关系数据库与非关系数据库关系数据库采用其他数据模型来存储和管理数据。非关系数据库强调性能、可扩展性和灵活性,适用于处理大规模数据和分布式系统。非关系数据库有多种类型,包括键值存储、文档存储、列存储和存储等。数据库的特点数据模型:数据库采用模型来表示数据,由节点、边和属性组成。模型能够自然地表示实体之间的复杂关系,适合处理具有丰富关系结构的数据。查询方式:数据库的查询主要基于结构的遍历和模式匹配,而不是传统的关系的场景。数据库与其他非关系数据库的对比键值存储:以键值对的形式存储数据,适合快速读写和简单的数据存储需求。文档存储:以文档的形式存储数据,适合存储结构化或半结构化的数据。列存储:以列族的形式存储数据,适合处理大规模数据和高效的读写操作。(RDBMS):基于关系模型,使用表格(表)来存储数据,表之间通过外键等关系进行关联。关系数据库强调数据的结构化、一致性和完整性,支持复杂的查询和事务处理。非关系数据库(NoSQL):不基于关系模型,而是
数据库关系数据库的区别在当今数据驱动的世界中,数据库技术不断发展演变,形成了多种不同类型的数据库系统。其中,数据库关系数据库是两种重要的数据管理方式,它们在数据模型、查询方式和应用场景上开始,沿着边探索图中的路径。这种查询方式特别适合需要频繁查找实体间关系的场景,如社交网络中的好友推荐或路径查找问题。查询能够高效地处理多跳关系查询,而性能几乎不受查询深度增加的影响,这与关系数据库形成。关系数据库通常具有成熟的索引机制和查询优化器,能够高效处理聚合运算和报表生成。数据库则在关系密集应用中展现出独特优势。当应用程序需要频繁处理实体间的复杂关系,如社交网络分析、推荐系统、欺诈检测和知识图谱时,数据库的性能优势尤为明显。它们能够以近乎恒定的时间复杂度执行多跳查询,而同样的查询在关系数据库中可能导致大量JOIN操作,性能呈指数级下降。扩展性与灵活性关系数据库通常采用严格的存在显著差异。理解这些区别对于选择适合特定需求的数据库技术至关重要。数据模型的根本差异关系数据库建立在关系模型基础上,使用表格结构存储数据数据被组织成行和列的二维表,表与表之间通过外键关系建立连接
关系数据库是一种基于关系模型的数据库管理系统,关系数据库使用结构化的查询语言进行数据操作和管理。关系数据库是一种高度结构化的数据存储和检索系统,可以有效地组织和管理大量数据,同时提供数据完整性、安全性、并发控制和事务处理等功能。国产关系数据库星环分布式交易数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易数据库,提供完整的关系数据库的能力分析《中国分析数据库市场研究报告》,并获得金猿奖“2021大数据产业创新服务产品”等多项荣誉。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库,在PB,能够实现MySQL,Oracle等传统主流数据库的国产化替代。独特的混合部署技术支持主流国产化CPU等自主可控的硬件平台和OS部署,满足国产化部署需求。KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力,以及完备的安全管理、资源管理能力,可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据库测试、央行数据库标准测试等多项权威测试认证,入选了Gartner《中国数据库市场指南》、爱
行业资讯
关系数据库
关系数据库是一种基于关系模型的数据库,它通过表格的形式存储和管理数据。这种模型将数据结构化地组织成行(记录)和列(字段),使得数据的存储、检索和管理更加系统化和规范化。以下是关系数据库的一些核心一对一、一对多和多对多。SQL语言:结构化查询语言是关系数据库的标准语言,用于查询、更新和管理数据数据完整性:通过主键、外键、唯一约束等机制保证数据的完整性和一致性。事务管理:支持事务,确保数据特点:数据结构化:数据被组织成行和列的形式,每一行代表一个记录,每一列代表一个字段。表格形式:数据存储在二维表中,每个表都有多个行和列。关系模型:数据库中的数据通过表之间的关系进行组织,最常见的关系是操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。索引:支持索引机制,提高数据检索的效率。视图:提供视图功能,允许用户定义虚拟表,简化复杂的查询操作。标准化:遵循数据库标准化原则,减少数据冗余,提高数据一致性。并发控制:支持并发访问控制,确保多用户环境下数据的安全性和一致性。备份与恢复:提供数据备份和恢复功能,保障数据的安全。可扩展性:支持数据的扩展,包括水平扩展(增加更多服务器)和垂直扩展(增加单个服务器的资源)。
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。
行业资讯
数据中台建设
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...
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、...
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...
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...
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...
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...
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...
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...