南京数据中台软件

近日，由江苏省工业和信息化厅、南京市人民政府主办，南京市工业和信息化局、南京市软件行业协会承办的2022中国（南京）国际软件产品和信息服务交易博览会（以下简称：南京软博会）在南京国际博览中心举办。星环科技受南京市工业和信息化局邀请亮相南京软博会，展示了大数据基础平台TDH、智能分析工具Sophon等基础软件产品，以及在工业互联网领域、金融行业等的解决方案。星环科技展区吸引了众多观众前来参观交流，星环科技南京子公司总经理助理李斌向中国（南京）软件谷管委会主任孙中华一行介绍了相关产品和解决方案。此前星环科技也曾多次受邀参加南京软博会，本届2022南京软博会聚焦加快推进南京软件名城提质升级，落实打造万亿级产业行动计划，以“软件赋能数智转型”为主题，通过省、市、区联动，集中展示信息技术应用创新、工业软件、人工智能、大数据、区块链等软件领域新成果，以及数字经济与实体经济融合发展优秀案例。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，坚持自主研发与技术创新，积累了31项核心技术，主要体现在分布式技术、SQL编译技术、数据库技术、多模型数据的统一处理技术、基于容器的数据云技术以及大数据开发与智能分析技术

科学家、企业家、创新机构、投资机构代表齐聚南京，开展创新思想交流、展示新科技成果、进行合作项目对接，为各类创新企业、人才、机构提供国际化展示、对接和合作平台。作为一家涵盖“大数据+人工智能+容器云商业化应用服务”的企业，星环科技在此次创新周上设立了展台。南京市雨花台区区委书记戴华杰，中国（南京）软件谷管委会主任谢祖国参观了星环科技的展台。两位领导对星环科技的的研发创新能力给予了充分的肯定和高度的评价。星环科技成立于2013年6月，专注于大数据基础软件平台、人工智能平台和企业级数据云平台的研发和服务，是一家自主研发，掌握关键核心技术的硬科技创业公司，其中分布式数据库、实时、国泰君安、招商证券、易方达基金、上海大数据中心、广东省高级人民法院、中国邮政、中国石油、广州供电局、郑州地铁、中国联通、人民网、北京电视台、新加坡全国人工智能核心（AISG）、空中客车等。6月26日，星环科技受邀参加南京市委市政府举办的南京创新周活动。此次创新周以“创新南京、机会无限”为主题，秉持“共创、共享、共赢”的理念，邀请全球知名

科学家、企业家、创新机构、投资机构代表齐聚南京，开展创新思想交流、展示新科技成果、进行合作项目对接，为各类创新企业、人才、机构提供国际化展示、对接和合作平台。作为一家涵盖“大数据+人工智能+容器云商业化应用服务”的企业，星环科技在此次创新周上设立了展台。南京市雨花台区区委书记戴华杰，中国（南京）软件谷管委会主任谢祖国参观了星环科技的展台。两位领导对星环科技的的研发创新能力给予了充分的肯定和高度的评价。星环科技成立于2013年6月，专注于大数据基础软件平台、人工智能平台和企业级数据云平台的研发和服务，是一家自主研发，掌握关键核心技术的硬科技创业公司，其中分布式数据库、实时、国泰君安、招商证券、易方达基金、上海大数据中心、广东省高级人民法院、中国邮政、中国石油、广州供电局、郑州地铁、中国联通、人民网、北京电视台、新加坡全国人工智能核心（AISG）、空中客车等。6月26日，星环科技受邀参加南京市委市政府举办的南京创新周活动。此次创新周以“创新南京、机会无限”为主题，秉持“共创、共享、共赢”的理念，邀请全球知名

3月11日，由江苏南京生态科技岛经济开发区管理委员会、江苏大数据联盟指导，南京大学软件学院、江苏省产教融合服务平台、星环科技主办的金融科技产教融合专业建设研讨会在星环科技南京子公司召开。江苏南京生态科技岛经开区管委会赵元岭，江苏大数据联盟理事长潘金贵，南京大学软件学院院长助理刘钦，南京师范大学商学院系主任刘雪梅，南京审计大学金融学院书记谷政，星环科技副总裁兼南京子公司总经理孙煜华、总经理助理李斌，服务产教融合专业建设和课程资源建设。星环科技作为大数据基础软件国产化的重要推动者之一，深耕金融科技领域多年，有着完善的产品、解决方案和丰富的落地经验，通过为企业搭建数字化转型的数字底座，正在持续为金融环科技“大数据平台管理与开发”就正式获评教育部1+X证书第四批职业教育培训评价组织。作为唯一一家侧重大数据开发与管理的基础软件厂商，星环科技1+X证书覆盖专业多、受众度高、实用性强，具备丰富的课程体系极低的资源要求，轻量化的部署方式快速体验SophonBase核心的低代码/代码建模及数据分析能力。目前星环科技已与北京大学、复旦大学、南京大学、上海交通大学等诸多高校建立了稳定的、多维度的合作关系

国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和和视频）。软件层面国产操作系统和数据库：在操作系统方面，采用国产操作系统作为数据中台的运行环境。这些操作系统经过安全加固，能够提供稳定的运行支持，并且在与国产硬件的适配性方面表现良好，有助于提高系统的价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据有序和可用。在数据分析工具方面，国产数据分析软件能够提供数据挖掘、机器学习等功能。例如，通过国产数据分析工具可以对数据中台中的客户数据进行聚类分析，将客户分为不同的群体，以便企业更好地制定营销策略。这些工具在算法优化、可视化展示等方面也在不断进步，能够满足企业日益复杂的数据分析需求。技术服务层面本地化技术支持：国产化数据中台的一个重要优势是能够提供更及时、更有效的本地化技术支持。国内的技术团队可以

、区级应用场景搭建等方面给与了专业的指导意见。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。南京子公司自2019年成，并表示希望在建邺区政府和生态科技岛经开区管委会的大力支持下，更多地发挥企业的技术优势，能够有更多机会参与南京市和建邺区的信息化建设中。孙安副区长在座谈中对星环科技南京子公司近年来的工作开展表示了认可9月27日，南京市建邺区副区长孙安莅临星环科技南京子公司走访调研，南京生态科技岛经开区管委会科创部部长仝铮铮、建邺区政府办副主任孙国良等陪同。孙安副区长一行首先参观了星环科技南京子公司展厅，星环科技南京子公司总经理助理李斌对星环科技的企业文化、产品体系、荣誉资质等作了详细介绍。参观结束后，双方开展了座谈交流。座谈会上，李斌着重介绍了星环科技南京子公司的发展历程、人才团队、技术领域和下一步工作计划，并表示建邺区作为江苏省金融集聚度高的地区之一，正在全力打造金融科技创新示范区，希望星环科技发挥在大数据、人工智能等金融科技上的创新能力，孕育更多金融科技增长点，同时建邺区政府和生态科技岛经开区管委会

上进行综合考虑，做到新型金融附加值，形成区域板块化的特色。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。南京子公司自2019、技术领先性和产品落地情况，以及南京子公司的运营情况和未来规划。姚胜强主任对星环科技整体工作和南京子公司近年来取得的成果给予了充分肯定，同时希望星环科技南京子公司在大数据、人工智能科技赋能金融领域方面TDH、分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB纷纷通过江苏省信创产品测试并进入江苏省信创产品总图谱等。当前，数字经济是各地布局经济高质量发展的发力点，南京市近日也出台了《南京市推进数字经济高质量发展实施方案》，提出到2025年建成领先的数字经济名城。星环科技南京子公司将继续发挥自身在大数据、人工智能领域的优势，不断打磨产品与技术，推动更多行业企业实现数字化、智能化转型，为南京数字经济高质量发展贡献智慧力量。6月21日，江苏南京生态科技岛经开区管委会主任姚胜强、副主任卢宏、正处职领导邵爱菊等莅临星环科技南京子公司走访调研，星环科技副总裁兼南京子公司总经理孙煜华接待了走访团，并介绍了星环科技的发展历程

有较强的关联性，是企业独有的且能复用的，数据中台是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。数据中台厂家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数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务中台领域布局，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中台建设。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

、基于关联数据的数据萃取精化和面向场景的数据应用。南京证券数据开发团队负责人郭枫分享了数据中台的探索与应用实践。南京证券数据中台建设以OneData作为方法论，基于证券行业SDOM数据模型构建了从算法定义、数据开发到数据服务的统一指标和算法，避免因不同的业务场景造成不同部门对数据的重复建设，让数据成为可复用、可深挖价值的资产。基于此，南京证券数据中台的整体架构包括了数据汇聚、数据开发、资产管理、数据服务、数据安全和运营等功能模块。通过数据中台形成了一套高效可靠的数据资产体系和数据服务体系，打破了公司内部的数据孤岛，将数据沉淀为资产，并对外提供数据服务能力。业务产生数据，数据服务业务，自此形成9月1日，由江苏南京生态科技岛经开区管委会指导，南京市建邺区人工智能产业链党建联盟、江苏大数据联盟、星环科技共同主办的“向星力·未来数据技术论坛”城市巡回南京站活动圆满举办。来自政府、金融、能源、制造等各领域大咖齐聚一堂，共同探讨大模型、数据要素流通、行业数字化转型等热门话题，分享前沿技术与实践成果。江苏南京生态科技岛经济开发区党工委副书记、管委会主任姚胜强，江苏大数据联盟理事长、南京大学教授潘

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。