全域数字底座

数字底座是一个基于现代化技术架构的数字基础设施体系，它为城市数字化转型提供数据支撑、技术赋能和平台服务。数字底座的核心功能包括算力、算法、数据和网络。具体来说：算力：数字底座提供强大的计算能力，这是数字经济的基石，需要构建安全稳定、自主可控的云计算基础设施。算法：数字底座包含算法，这些算法能够对数据进行处理和分析，为决策提供支持。数据：数据是城市发展和治理的驱动要素，数字底座通过激活数据要素价值，确保数据安全流通。网络：数字底座还包括网络基础设施建设，如4G、5G和光纤宽带网络，这些是支撑数字经济增长的关键。数字底座的建设不仅需要技术架构的支持，还需要运营和管理，以适应市场的变化和需求。它通过整合和管理不同类型的数据，为企业提供数据洞察和决策支持。数字底座还涉及到城市信息模型（CIM）的建设，包括时空基准、建筑信息模型（BIM）、地理信息系统（GIS）等，以及“一标三实”体系建设，即标准地址库、实有人口、实有房屋、实有单位等要求。

数字基础底座是数字化转型和智能化升级的关键基础设施，它为各类数字化应用和服务提供全方位的数据支持与技术保障。以下是数字基础底座的主要特点和组成部分：基础设施层：数字基础底座的基础是稳定可靠的物理基础设施，包括服务器、存储设备、网络设备等，这些设施提供了运行应用程序和存储数据的硬件基础。云计算平台：云计算平台是数字基础底座的重要组成部分，提供计算、存储和网络等基础资源的虚拟化和管理。它可以根据需求快速扩展或缩减计算资源，提供弹性和灵活性。数据中心：数据中心是数字基础底座的核心，用于存储、处理和分发数据。数据中心通常包括数据库系统、数据仓库、数据湖等，用于存储结构化和非结构化的数据，并提供数据处理和分析的能力。应用程序框架：应用程序框架提供了开发和运行应用程序所需的基础框架和组件。业务集成：数字基础底座需要支持不同业务系统之间的集成，以实现数据和流程的无缝连接。业务集成可以通过消息传递、数据同步、接口对接等方式实现，确保各个系统之间的数据流动和协同工作。安全与隐私：数字基础底座强调数据安全和隐私保护，确保数据在存储、处理和传输过程中的安全。分析与智能化：数字基础底座应具备数据分析和智能化

数字底座系统是数字化转型进程中的关键基础设施，为各类数字化应用和服务提供全方位的数据支持与技术保障。以下是数字底座系统的主要特点和功能：数据集成与管理：数字底座系统能够集成和管理各种类型的数据，提供数据治理、数据仓库、数据中心等服务。数据处理与分析：系统支持对数据进行处理和分析，以支持企业的决策和运营。数据安全与治理：数字底座系统强调数据安全，确保数据在存储、处理和传输过程中的安全，防止数据泄露、篡改和非法访问。数据服务与应用：系统支持基于数据的服务和应用开发，以实现数据的商业价值。技术集成：数字底座集聚物联网、大数据、区块链、5G、人工智能、可视化技术等各种不断升级的数字化技术，实现物理世界的数字化。设备连接与管理：数字底座系统能够管理调度海量异构资源，提供支撑应用开发和运行的编程接口。支持多场景应用：系统能够支持多种应用场景，包括智能产品研发、产品智能设计、产品智能生产、产品智能运维和区域中小企业云平台等。快速构建与部署：数字底座系统支持场景的快速构建和运行，加速工业智能化应用软件的开发与部署。技术特征：数字底座系统具有设备接入物联化、核心能力解耦化、开源开放、通用性、迭代升级

夯实数字底座是实现数字化转型和智慧城市建设的关键步骤。以下是一些关于夯实数字底座的关键点和实践：数字底座的定义：数字底座是基于现代化技术架构的数字基础设施，它包括数据平台、云平台、物联网平台、人工智能平台等组件，以及安全性、监控和管控工具。这些组件相互关联和融合，为企业数字化提供支持和基础设施。数字底座的作用：数字底座为企业提供了可靠、安全、连续性的技术基础环境，帮助企业实现数据的统一存储、分析、管理和应用，同时提高企业中的协同能力和经营决策效率。华为城市孪生数字底座解决方案：华为联合合作伙伴发布了“城市孪生数字底座解决方案”，利用数字孪生技术支撑城市治理体系智能化与治理能力现代化，提高城市管理的科学性和前瞻性，助力城市多场景应用数字化升级。数字底座的实践探索：各地政府、企业和科研机构纷纷行动起来，开展了一系列实践探索。例如，多地政府已经启动了数字政府建设，通过打造一体化政务服务平台，实现了政务服务事项的“一网通办”。数字底座的技术基础：数字底座的技术基础涵盖物联网、大数据、分布式算力、5G、AI、区块链、可信计算等，各项技术的优势突出，能实现物理世界的数字化，并对未来进行预测、模拟

数字城市底座是指构建面向未来的数字城市基础设施体系，为城市数字化转型提供数据支撑、技术赋能和平台服务。以下是数字城市底座的关键组成部分和特征：数字城市底座的概念与重要性概念：数字城市底座是数字。重要性：它是实现城市数字化转型的关键基石。如同建筑的地基一样，数字城市底座的质量和功能直接决定了数字城市建设的高度和广度。例如，只有具备强大的数据存储和处理能力的底座，才能支持智慧城市交通中实时分析海量的交通流量数据。有助于打破城市各部门之间的数据孤岛。城市中不同部门（如交通、环保、政务等）的数据通常是独立存储和管理的，数字城市底座可以整合这些数据，促进数据的共享和协同应用。例如，在城市规划中，综合交通数据和土地利用数据，能够更科学地规划道路和商业区。提升城市治理的精细化水平和公共服务的质量。利用数字城市底座的技术平台，可以实现对城市设施的精准管理和对市民需求的快速响应。比如，通过实时监测城市供水管道的数据，及时发现并修复漏水点，保障居民用水安全。数字城市底座的构成要素数据资源：多源数据汇聚：包括城市地理信息数据、物联网设备数据、政务数据以及社会数据。例如，在城市交通管理中，来自道路上的

数字经济底座是支撑数字经济运行和发展的基础性设施、技术和数据资源的集合。它就像是数字经济大厦的基石，为各种数字经济活动提供稳定、高效的运行环境。构成要素基础设施方面网络基础设施：包括5G网络、光纤记录、购买行为等数据，通过大数据分析可以为用户推荐个性化的商品，同时也可以帮助企业进行市场预测和库存管理。人工智能技术：是数字经济底座中的智能化驱动力量。在智能客服领域，人工智能驱动的客服机器人可以自动。数据需要准确、完整、及时。作用赋能产业升级：传统产业通过数字经济底座可以实现数字化转型。制造业利用大数据和人工智能技术优化生产流程，提高生产效率和产品质量。创新商业模式：数字经济底座为新的商业模式提供了可能。共享经济模式的出现就是基于互联网、移动支付等数字经济底座技术。促进经济协同：它能够促进不同地区、不同行业之间的经济协同。在跨境电商领域，数字经济底座使得全球的供应商、物流企业和消费者之间能够紧密连接。回答客户的常见问题，提高客户服务效率。数据资源数据采集：这是获取数据的第一步。在物联网场景下，各种传感器如温度传感器、湿度传感器等会不断采集数据。数据质量：高质量的数据是数字经济活动有效开展的关键

构建数字底座是一个涉及多个层面的复杂过程，它基于现代化技术架构，为企业数字化提供支持和基础设施。以下是构建数字底座的一些关键步骤和要点：理解数字底座的概念：数字底座包括数据平台、云平台、物联网平台、人工智能平台以及安全性、监控和管控工具等组件，这些组件相互关联和融合，为企业数字化提供支持。技术基础：数字底座的基础设施层包括服务器、存储设备、网络设备等，提供运行应用程序和存储数据的硬件基础。云计算组件。业务集成与安全：数字底座需要支持不同业务系统之间的集成，实现数据和流程的无缝连接。安全与隐私方面，数字底座需要具备安全防护和隐私保护的能力，包括身份认证、访问控制、数据加密、安全审计等措施。分析与智能化：数字底座应具备数据分析和智能化的能力，提供洞察业务的数据分析和智能决策支持，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等技术。用户界面与监控管理：提供用户友好的界面和工具，方便用户访问和管理底层的各项功能和服务。具备监控和管理的能力，实时监测系统运行状态、性能和安全情况，并及时进行故障排除和性能优化。未来展望：随着数字技术的不断发展和完善，数字底座将更加注重数据的互联互通和共享共用，推动形成更加开放、协同的数字生态。数字底座还将更加注重技术创新和人才培养，为数字经济的持续发展提供有力支撑。

数字化底座是一种基于现代化技术架构的数字基础设施，包括数据平台、云平台、物联网平台、人工智能平台和安全性、监控和管控工具等组件。能够将不同业务系统的数据同步到一个统一的数据仓库中，并按照划分主题域的方式组织数据。数字化底座的出现，使得数据分析场景不再依赖业务数据库，为商业智能的发展奠定了技术基础。数字化底座在企业的数字化转型中起着重要的作用，为企业的各种业务系统提供了一个统一的数据管理平台，使得数据的存储、处理和分析变得更加高效和可靠。数字化底座不仅可以提高企业的运营效率和管理水平，还可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，优化业务流程，提升企业的核心竞争力。数字化底座的构建需要遵循一系列的原则和技术规范，包括数据标准化、数据安全和隐私保护等。同时，数字化底座也需要不断地升级和完善，以适应不断变化的市场和业务需求。数字化底座是数字化时代企业实现数字化转型的重要基础和支撑，为企业的数字化未来奠定坚实的基础。星环数字底座解决方案星环科技基于自主可控全栈基础软件产品，通过为企业搭建数字化转型的数字底座，正在持续为各行业筑牢数字底座，助力企业信创不断发展。

城市数字底座是指城市服务的数字基础设施，它是城市数字化发展的根本支撑，是城市数字生态系统的基础。城市数字底座包括数据中、互联网、智能网联设备、物联网设备、5G通信基站等硬件设施以及大数据、人工智能、云计算、区块链等软件平台。城市数字底座是连接城市各种业务的桥梁，它贯穿城市的方方面面为城市赋能，助力城市创新发展。城市数字底的建设是城市数字化发展的重要环节，它能够为城市提供基础设施的数字化、智能化、高效化以及数据资源的共享。城市数字底座的建设需要大量的投资和技术支持，因此需要政府和企业共同努力实现。城市数字底座的建设有助于城市产业发展。城市数字底座通过提供丰富、多彩的服务能力，打通各种业务应用的成为智慧、宜居、绿色、可持续的城市。基于城市数字底座的数字化转型，可以达到优化城市治理和提高城市服务水平的目的。通过数字化转型，城市能够实现对城市交通、空气质量、能源、人流等面的实时监控和管理，能够对城市资源和环境进行智能调控，提供更加安全、便捷、高效的城市服务。城市数字底座还能够加速城市智能交通、数字医疗、智慧城市、数字金融等新兴服务的发展，加快城市数字经济的转型与升级。城市数字底座的建设是城市数字

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...

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

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...

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...

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...

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...

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。