数据要素流通 技术选型

的前提下，提供数据的计算和分析结果。流通范围：内部不同部门之间的流动：企业内部不同部门之间的数据共享。跨组织的流动：不同企业或机构之间的数据流通。数据要素流通的关键技术隐私保护计算：定义：在保证数据数据要素流通是指以数据要素作为流通对象，按照一定规则从数据提供方传递到数据需求方的过程，即数据资源先后被不同主体获取、掌握或利用的过程。数据要素流通是数据价值实现的基本方式，是数据要素市场化建设的核心环节。数据要素流通的内涵流通方式：数据开放：公共数据为主的数据开放，如政府数据开放平台。数据共享：政府间数据共享、政企间数据流通、企业间数据流通（包括企业内部数据共享、产业链上下游企业间共享）。数据用于解决数据流通过程中的信任和安全问题。数据使用控制：定义：在数据的传输、存储、使用和销毁环节采用技术手段进行控制。实现方式：通过智能合约技术，将数据权益主体的数据使用控制意愿转化为可机读处理的智能合约条款，解决数据可控的前置性问题，实现对数据资产使用的时间、地点、主体、行为和客体等因素的控制。数据要素流通的安全保障数据安全保护：数据安全保护对象：包括数据本身、数据处理活动、数据流通设施等。数据安全

才会产生价值。在推动数据要素化流通的过程中，还需要解决一些重要问题，比如数据安全法、个人信息保护法等法律法规的制定和实施，以及面向数据要素流通全过程的基础制度、流通机制及其支撑技术的突破和完善。同时数据要素化流通是指将数据资源转化为数据资产，并在数据要素市场上进行流通交易的过程。这一过程需要以确权、登记等标准化运作方式，把数据资源变成有价值的附着物，再通过流通交易转化为数据资产。数据只有流通中，也需要转变传统观念，鼓励创新思维，不断探索和实践数据要素流通的新模式和新路径。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。

数据要素流通平台是一种专门用于促进数据要素在不同主体（如企业、政府部门、科研机构等）之间安全、高效、合规流通的基础设施。它通过一系列技术手段和规则体系，打破数据孤岛，使得数据能够像其他生产要素（如场所和规则，支持数据的购买、租赁、共享等多种交易方式。合规与监管支持：确保数据要素的流通符合国家法律法规和行业政策。技术支撑体系隐私计算技术：如多方安全计算、联邦学习、同态加密等。以联邦学习为例，它可数据进行清洗、转换、分类等整合操作，将不同格式和标准的数据转化为可以在平台上流通的统一格式。数据安全保障：运用多种安全技术来确保数据在流通和存储过程中的安全性。数据质量管理：对数据的质量进行评估、监测和中，区块链可以记录每一笔交易的详细信息，包括交易双方、交易数据的内容摘要、交易时间等，为数据流通提供信任基础。数据接口技术：提供标准化的数据接口，方便不同系统之间的数据接入和交互。大数据存储与处理技术：包括科学性。产业协同创新：在不同产业之间实现数据流通，推动产业协同创新。如制造业企业与金融机构的数据流通，可以为企业提供更精准的金融服务，同时金融机构也可以通过企业的数据更好地评估风险。数据交易市场建设：是构建数据交易市场的核心基础设施，能够活跃数据交易，促进数据要素的市场化配置。

星环数据要素流通平台-TranswarpNavier数据要素流通平台一方面可以为数据提供方提供隐私保护的数据发布，另一方面，也为数据消费方提供了浏览与查询数据信息的平台。TranswarpNavier通过提供隐私计算环境，使得数据供需双方可以进行安全的数据交易。数据要素流通平台TranswarpNavier包含了两个星环子产品：星环数据交易门户Datamall和星环隐私计算平台SophonP²C。星环数据交易门户Datamall主要负责数据安全流通和流程管控，提供数据发布、浏览和探查功能，并提供数据交易凭证、数据要素凭证，及凭证审批、凭证管理和数据集管理功能。隐私计算平台SophonP²C多种公有云部署对接。数据要素流通平台Navier六大核心优势星环品牌：企业级大数据基础软件品牌，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；多项隐私计算证书上部署等多种方式，并且可通过Sophon实现PC平滑升级，实现从机器学习平台到联邦学习平台的快速建立。星环数据要素流通平台Navier可为用户提供隐私计算区的生命周期管理能力，确保数据交易双方数据和结果的安全性，以实现数据的安全、合规交易，发挥数据要素价值。

要素全生命期质量和价值度量问题，推动数据资产的许可使用、抵押贷款、权利转让和投资入股等，形成统一可度量的价值链。技术与标准体系：数据要素流通平台的标准体系框架由“总体”“数据技术”“流通模式”“系统数据要素流通平台是专门用于管理和交易数据资源的平台，它们的主要特点和功能包括：促进数据流通：数据要素流通平台是推动数字经济发展的核心引擎，旨在促进数据在各市场主体间高效有序自由流通。合规高效的流通制度：平台构建合规高效的数据要素流通制度，包括数据权属制度、数据评估制度、数据流通制度和数据流通监管制度，以明晰数据权利规则，建立数据权利秩序。数据价值评估：平台通过专业数据评价和数据资产评估，解决数据平台”“安全”五部分的标准分体系组成，实现数据要素的社会化配置，拓展数据的流通价值。隐私保护与数据安全：平台使用流程可审计、可溯源，保障供需双方数据隐私安全，聚焦数据资源化、资产化改革，建立数据要素市场监管与合规流转：平台制定严格的审核标准，对交易主体身份、数据来源合法性、数据使用合规性进行审查，并实现数据交易全生命周期闭环管理，减轻数据交易中的风险。数据资源的集聚：依托数据要素流通平台的线上数据超市

数据要素流通数据集是在数据要素流通场景下，经过采集、整理、加工等处理后，用于在不同主体之间进行共享、交换、交易等流通的数据集合，以下是具体介绍：常见类型公共数据数据集：由政府部门、公共机构在履行职责授权，这些数据可以被收集和整合形成数据集，参与到数据要素流通中，例如在精准营销、个性化推荐等领域发挥作用。作用和意义促进创新：不同来源、不同类型的数据通过流通汇聚在一起，能够为科研人员、企业创新者等提供更丰富的数据资源，激发新的创意和应用，推动技术创新和业务模式创新。优化资源配置：使数据能够流向最需要、最能发挥其价值的地方和主体，提高数据资源的利用效率，避免数据的闲置和浪费，促进数据要素在市场中的：数据要素流通数据集是数据产业的重要基础，能够带动数据采集、标注、存储、分析、交易等相关产业的发展，形成完整的数据产业链，为经济增长注入新动力。过程中产生和收集的数据，如交通流量数据、气象数据、医疗健康数据、教育数据等。这些数据通常具有权威性、广泛性和基础性，对社会发展和公共服务具有重要价值，可通过公共数据开放平台等渠道进行流通，以促进创新

数据流通中，数据要素才能充分发挥价值。隐私计算技术能够打破数据孤岛，加强隐私保护和数据安全合规性。在支撑数据要素相关政策文件的落实和赋能数据要素流通方面，隐私计算技术可以从三个方面更好地赋能数据要素流通数据要素流通正处于早期阶段，主要分为公共数据开放平台、数据交易平台和企业集团数据开放平台。根据数据和资金在主体间流动的方式，数据要素流通模式可以分为数据开放、数据共享和数据交易。数据开放主要以公共。隐私计算技术可应用于不同的数据流通模式，如两方合作运营、依赖外部数据源、数据开放和数据交易等。在数据开放模式中，政府机构或其他公共机构可以授权第三方机构将放数据与其业务数据进行融合应用开发，隐私计算技术可以确保数据查询和上传等环节的数据安全。在数据交易模式中，各方可以利用具备交易资质的平台进行数据交易，隐私计算技术可以赋予数据价值安全流通方面的能力，如数据计算、交付和价值界定等，从而提升业务价值和多样的数据服务。同时，各行各业也纷纷启动了隐私计算技术应用的标准化建设工作，金融、信息通信、密码行业等领域相继制定并出台了相应的技术应用标准，以推动隐私计算在数据流通方面的规范落地。在安全高效的

大化利用和价值释放，推动经济发展和社会进步。促进创新：通过数据要素流通，可以促进数据的创新应用，推动新技术、新业态的发展。降低成本：通过数据要素流通，可以降低数据的获取成本和使用成本，提高企业的竞争力和运营效率。数据要素流通也面临一些挑战和问题，如数据安全、隐私保护、数据质量等问题。因此，在推动数据要素流通的过程中，需要加强相关法律法规和技术标准的建设，确保数据的合法、安全、有序流通。星环数据要素数据要素流通是指不同主体之间对数据资源进行交换、共享、售卖等行为，以实现数据的大化利用和价值释放。随着数字化时代的到来，数据已经成为企业、政府、社会组织等各方面决策的重要依据，数据要素流通的重要性也日益凸显。数据要素流通实现方式数据要素流通可以通过多种方式实现，包括但不限于以下几个方面：数据共享：不同主体之间通过协议达成数据共享，实现数据资源的互通有无，提高数据利用效率。数据交易：数据拥有者将的大化利用。数据要素流通的意义数据要素流通的意义在于：提高决策效率：通过数据要素流通，决策者可以获得更全面、更准确的数据支持，从而提高决策效率和准确性。释放数据价值：通过数据要素流通，可以实现数据的

错误数据，统一数据格式。数据存储：清洗后的数据需要一个安全、可靠的存储空间，数据要素流通平台提供了强大的数据存储功能。它采用先进的存储技术，如分布式存储、云存储等，确保数据的安全性和稳定性，防止数据中，交通、医疗、教育等部门之间共享数据，能够实现城市资源的优化配置，提升城市治理水平和公共服务质量。（二）架构设计巧解析技术架构：数据要素流通平台的技术架构是其运行的技术支撑，通常采用分层架构解锁数据新动能：探秘数据要素流通平台数据浪潮下的新引擎数据要素的价值实现，离不开高效的数据流通。只有让数据在不同主体间顺畅流动，才能充分发挥其价值。但数据流通面临诸多挑战，如数据确权难题，即确定数据的所有权、使用权、收益权等归属；数据安全风险，包括数据泄露、篡改等；数据标准不统一，使得不同来源的数据难以对接和融合。数据要素流通平台应运而生，它成为打破数据流通障碍的关键力量，是数字经济发展的新引擎。平台面面观：功能与架构剖析（一）核心功能大揭秘数据汇聚：如同百川归海，数据要素流通平台将分散在各个角落的数据汇聚起来。这些数据来源广泛，涵盖政府部门、企业、科研机构等，包括政务数据、企业运营数据

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...

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...

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`:...

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...

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...

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...

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。

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...