港口数据流通

数据流通技术数据流通技术是指促进数据在不同主体之间高效、安全、合规流通的技术和方法。以下是一些关键的数据流通技术：安全多方计算（SMC）：通过分布式计算技术和密码技术，使各参与方在无需对外提供数据信息防伪，又提供了数据流通的可追溯路径。联盟区块链支持智能合约发布和达成等相关事务操作认证、记录功能。联邦学习：联邦学习可保证自身数据不出本地，通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私保护法技术、隐私计算技术等。数据可信流通技术：数据可信流通技术为数据流通各参与方提供高效便捷、安全可靠的数据计算分析能力，从而有效推动数据处理环节的高效率、低成本和高智能化。当前，数据可信流通技术呈现出多元化发展态势，包含隐私保护计算、使用控制、区块链等技术。仓库解决方案。数据安全技术：数据安全技术体系贯穿了数据的汇聚到数据的共享流通整个过程，主要涉及数据采集、数据存储、数据使用以及数据共享流通几个阶段的数据安全技术实现。关键技术包括数据识别和分类分级技术、数据溯源原始数据的前提下，实现对与其数据有关的函数的计算，解决了一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题。区块链技术：区块链是一个点对点的公共账本，由多个计算节点共同参与和记录，相互验证信息有效性，既进行了

数据流通服务平台是连接数据提供方和使用方的桥梁，能够促进数据的高效流通和价值释放。以下是关于数据流通服务平台的一些详细介绍：功能数据汇聚与整合：平台能够将分散在不同来源、不同格式的数据进行汇聚和整合：协助企业进行数据资产的管理和运营，包括数据资产的盘点、评估、增值等，提升数据资产的价值。数据流通监测服务：对数据流通的全过程进行监测和分析，及时发现和解决数据流通中的问题，优化数据流通的效率和效果等权属关系，为数据资产化提供基础。同时，通过市场机制或评估模型，对数据的价值进行合理定价，促进数据的合理流通。数据安全与隐私保护：采用加密、区块链、隐私计算等技术手段，保障数据在流通过程中的安全性和，形成统一的数据资源池，方便后续的处理和分析。数据处理与分析：提供数据清洗、转换、脱敏等处理功能，确保数据的质量和安全性。同时，具备数据分析、挖掘、可视化等能力，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。数据交易与共享：搭建数据交易市场，支持数据产品、数据服务的买卖双方进行交易撮合、合同签订、资金结算等操作。还可以实现数据的共享，满足不同主体之间的数据协作需求。数据确权与定价：明确数据的所有权、使用权

数据流通是指以数据或数据中蕴含的价值作为对象，按照一定规则从数据提供方传递到数据需求方的过程。在数据要素市场建设的背景下，数据流通领域受到了更多的关注，对于数字经济的发展而言，数据流通具有非常重要的意义。数据流通的当前特点‌数据流通规则逐渐清晰‌：从政策指引到应用实践，各方均在积极探索建立健全数据流通规则。区块链等技术为数据流通中的验证、追溯、审计提供了有效保障。数据流通市场转变‌：数据流通市场、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。逐渐从“以数据产品为主”向市场驱动的“以数据需求为主”转变，数据提供方趋向以数据需求作为入口与市场和用户接触。星环数据要素流通解决方案为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台

数据流通是指以数据或数据中蕴含的价值作为对象，按照一定规则从数据提供方传递到数据需求方的过程。在数据要素市场建设的背景下，数据流通领域受到了更多的关注，对于数字经济的发展而言，数据流通具有非常重要的意义。完善数据流通的建议构建完善的制度框架‌：明确法律监管的边界，设立清晰的法律红线，确保监管合规的明确性。‌推进数据流通试点项目‌：鼓励具备条件的地区率先进行数据流通试点，探索数据权利确认、价值评估、交易对接、利益分配等具体流通环节的可行性。推动前沿技术研发与应用‌：大力推动隐私计算、区块链、人工智能等关键技术的研发与应用，构建数据流通的技术支撑体系。星环数据要素流通解决方案为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。

数据流通是指数据在不同主体、不同系统、不同区域之间的流动和共享过程，以下是关于数据流通及其治理的详细介绍：数据流通的形式和场景企业内部流通：企业内部不同部门、不同业务系统之间的数据共享和交互，例如进度数据，金融机构与企业之间交换信用数据等。跨行业流通：涉及多个不同行业之间的数据流通，如医疗行业与保险行业共享患者医疗数据用于保险理赔，交通行业与城市规划行业提供交通流量数据辅助城市规划等。面向公众流通：政府部门或企业将一些经过处理和脱敏的数据向社会公众开放，如政府公开的经济统计数据、气象数据，企业发布的市场研究报告等。数据流通的重要性促进数据价值释放：数据只有在流通中才能实现其价值的最大化，通过数据流通，不同主体可以获取更多有价值的信息，从而进行更精准的决策、创新和优化。推动产业协同发展：在产业链上下游企业之间以及不同行业之间的数据流通，能够打破信息孤岛，加强产业协同，提高整个产业链的效率和竞争力。提升社会公共服务水平：政府部门之间以及政府与企业、社会组织之间的数据流通，有助于整合资源，优化公共服务流程，提高公共服务的质量和效率。数据流通治理的目标和原则目标：确保数据流通的合法性

数据流通是按照一定规则，将存储的数据或者数据分析、挖掘得到的信息作为流通对象，从供应方传递到需求方的过程。数据流通的具体内容包括可视化的分析报告、面向运营人员的数据标签、面向应用可以直接调用的数据指标API、面向数据分析人员的数据集、面向数据挖掘人员的数据特征、和面向业务建模人员的单方或多方的建模模型等。基于数据水印、数据加密和脱敏、隐私计算、联邦学习的数据流通安全技术，可以提高数据流通的完整性和保密性。星环数据要素流通解决方案为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。

解锁可信数据流通：数字时代的新引擎数据：数字时代的“新石油”在数字经济蓬勃发展的当下，数据已成为关键生产要素，如同数字时代的“新石油”，深刻影响着经济运行和社会发展。在数字经济的庞大体系中，数据的是训练强大模型的基础，推动人工智能在医疗、交通、教育等领域的广泛应用。可信数据流通：概念与内涵可信数据流通，旨在确保数据在不同系统、应用程序或组织间传输与交换时，具备可信性、完整性和安全性。中国信通院指出，可信数据流通需满足数据来源可确认、使用范围可界定、流通过程可追踪、安全风险可防范这几个关键要素。确保数据可信流通，离不开一系列关键措施。在数据传输环节，加密传输是关键防线，使用安全传输协议，对数据流通的过程进行监控和记录，能及时发现和处理异常情况。重要性：驱动数字经济的“隐形翅膀”在行业发展中的关键作用金融行业：在金融领域，可信数据流通对金融风控和精准营销至关重要。金融机构通过与外部数据供应商合作，获取多维度数据，如工商登记信息、信用记录、消费行为数据等，利用可信数据流通技术实现数据安全共享，提升风险评估的准确性和效率。在信贷审批中，银行运用隐私计算技术，与第三方数据机构进行数据协同

完善数据流通需要从多个方面入手，包括明确目标原则、加强基础设施建设、完善政策法规与监管机制、推动技术创新与应用、促进多方参与与合作以及加强数据安全与隐私保护等。明确数据流通的目标与原则首先，需要明确数据流通的目标，比如提高数据使用效率、促进数据价值释放等。同时，确立数据流通的基本原则，如合法合规、安全可控、公平交易等，以确保数据流通的稳健进行。加强基础设施建设‌提升数据传输效率‌：优化数据传输网络，提高带宽和降低延迟，确保数据能够快速、准确地流通。‌完善存储与处理设施‌：加强数据中心、云计算平台等基础设施建设，为数据的存储和处理提供有力支撑。完善政策法规与监管机制‌制定数据流通法规‌：建立数据产权、交易规则、跨境流动等方面的法律法规，为数据流通提供法制保障。‌加强监管与执法‌：建立健全数据流通的监管机制，对数据流通中的违规行为进行及时有效的监管和处罚。推动技术创新与应用‌利用先进技术保障资源的共享和利用。‌加强政府与企业的合作‌：政府可以与企业合作推动数据流通平台的建设和运营，共同制定数据流通的规则和标准。‌发挥第三方机构的作用‌：发展数据评估、数据审计、数据公证等第三方服务机构

数据流通是指以数据或数据中蕴含的价值作为对象，按照一定规则从数据提供方传递到数据需求方的过程。在数据要素市场建设的背景下，数据流通领域受到了更多的关注，对于数字经济的发展而言，数据流通具有非常重要的意义。数据流通面临的挑战权属界定模糊‌：在数据的权属界定、价值评估、收益分配等方面都还未形成系统的框架，导致数据流通规则难以明确。‌合规标准不明确‌：尽管我国在推动数据要素流动的法律保障方面取得了显著进展，但在具体的数据流通模式、市场准入和监管机制等方面，仍缺乏明确的法律界定。隐私保护和数据安全问题‌：数据在采集、存储、传输及应用等各个环节均面临泄露风险，跨境数据流动增加，监管难度日益加大。星环数据要素流通解决方案为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。

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...

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`:...

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...

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。

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...

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

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...

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...

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...