关系型数据库支持事务

，数据存储方式多样，包括键值对、文档、宽列存储、图形数据库等。查询语言：关系型数据库：使用SQL作为查询语言，支持复杂的查询和事务处理。非关系型数据库：查询语言或接口各不相同，通常不如SQL强大，但更简单，更适合特定的数据模型。事务处理：关系型数据库：支持ACID事务，保证事务的可靠性。非关系型数据库：通常支持BASE原则，强调可用性和最终一致性。扩展性：关系型数据库：水平扩展（增加更多服务器）较为困难，通常采用垂直扩展（增加单个服务器的资源）。非关系型数据库：设计上更易于水平扩展，适合大规模分布式系统。一致性：关系型数据库：强调强一致性，数据更新后立即对所有事务可见。非关系型数据库：可能允许一定程度的数据不一致，以换取更高的可用性和性能。性能：关系型数据库：在处理复杂查询和事务时性能较好。非关系型数据库：在处理大量非结构化数据和高并发读写操作时性能较好。适用场景：关系型数据库：适合需要高度数据关系型数据库和非关系型数据库的主要区别可以概括如下：数据模型：关系型数据库：基于关系模型，数据存储在表格中，通过行和列的形式组织，数据之间通过关系（外键）相互关联。非关系型数据库：不基于关系模型

：提供用户认证、权限控制和审计功能，以保护数据不被未授权访问。可扩展性：虽然主要通过垂直扩展（增加单个服务器的资源）来提升性能，但也支持一定程度的水平扩展。成熟和稳定：关系型数据库技术经过多年发展，已经关系型数据库的特点可以概括为以下几点：结构化数据存储：数据以表格（表）的形式存储，每张表由行（记录）和列（字段）组成。数据关系性：表之间通过关系（如外键）相互关联，这种关系性是RDBMS的核心特征。SQL支持：使用结构化查询语言（SQL）进行数据的查询、插入、更新和删除操作。事务管理：支持事务处理，确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）。数据完整性：通过约束（如主键、外键、唯一性和检查约束）来维护数据的完整性。并发控制：通过锁机制和事务隔离级别来管理多个用户对数据的同时访问，防止数据冲突和不一致。索引机制：支持索引，以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，简化复杂查询，并提高安全性。标准化：遵循SQL标准，使得跨不同数据库系统的开发和维护成为可能。备份和恢复：提供数据备份和恢复机制，以保护数据不受硬件故障、软件错误或人为操作失误的影响。安全性

、安全性、并发控制和事务处理等功能。国产关系型数据库星环分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力关系型数据库是一种基于关系模型的数据库管理系统，关系型数据库使用结构化的查询语言进行数据操作和管理。关系型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级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库ArgoDB支持标准SQL语法、分布式事务和存算解耦，提供高并发高速数据写入、复杂查询、多模分析和数据联邦等能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以打造，高度兼容SQL，保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上，充分满足高并发、大数据量的交易型业务场景，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

一对一、一对多和多对多。SQL语言：结构化查询语言是关系型数据库的标准语言，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，确保数据关系型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。以下是关系型数据库的一些核心特点：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）。

。成熟的技术：有大量的工具和资源支持，如SQL语言。应用场景：适用于需要强事务支持、数据一致性要求高的应用，如金融、医疗等行业。总结分布式数据库适合于需要高可扩展性、高可用性和高性能的应用场景，但管理复杂性较高。关系型数据库适合于需要强事务支持和数据一致性的应用场景，技术成熟，易于理解和使用。分布式数据库和关系型数据库是数据库技术中的两种不同类型，它们在设计、架构和用途上有着明显的区别：分布式数据库定义：分布式数据库是指数据库的物理存储分布在多个服务器或节点上，这些节点可能位于同一个：通过数据复制和故障转移机制，提高系统的可用性和容错能力。负载均衡：可以分散查询负载，提高性能。关系型数据库定义：关系型数据库基于关系模型，数据以表格的形式存储，表之间通过关系（如外键）相互关联。架构：通常是一个单一的数据库服务器，所有的数据和操作都在这个服务器上进行。优点：数据一致性：通过ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性保证事务的可靠性。易于理解：表格和关系模型直观，易于理解和使用局域网或跨越广域网。架构：分布式数据库通常由多个数据库实例组成，它们可以独立操作，但通过特定的通信协议和数据同步机制协同工作。优点：可扩展性：可以根据需要动态增加更多的节点来扩展存储和计算能力。高可用性

恢复机制，确保数据的安全性和可恢复性。跨平台支持：许多关系型数据库管理系统支持多种操作系统平台。成熟稳定：经过多年的发展，关系型数据库技术成熟，拥有广泛的用户基础和丰富的文档资源。社区和支持：尤其是开源的关系型数据库，拥有活跃的社区和强大的技术支持。安全性：提供了强大的数据访问控制和加密功能，保护数据安全。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。关系型数据库的优点可以概括为以下几点：结构化查询语言（SQL）：提供了强大的、标准化的查询语言，使得数据操作和复杂查询变得简单高效。数据一致性：通过ACID属性（原子性、一致性、隔离性、持久性）确保事务的可靠性和数据的一致性。数据完整性：支持数据完整性约束，如主键、外键和唯一性约束，保护数据免受错误和不一致的影响。灵活性：能够轻松处理复杂的事务和多表查询，支持数据的复杂关系和操作。可扩展性：虽然主要是垂直扩展，但通过分库分表等技术也可以实现水平扩展。索引优化：支持索引，可以显著提高查询性能。数据抽象：通过视图和存储过程等机制，提供了数据的逻辑抽象，简化了数据访问。备份与恢复：提供了数据备份和

分析和趋势分析。关系型数据库：主要用于事务处理系统，如客户关系管理（CRM）、企业资源规划（ERP）等，支持日常的事务处理和操作。查询类型：分析型数据库：优化了对大数据集的读操作，特别是聚合查询和扫描分析型数据库和关系型数据库是两种不同用途的数据库系统，它们在设计、功能和优化方面有所不同。以下是它们的主要区别：用途：分析型数据库：主要用于数据仓库和大数据分析，支持复杂的分析查询，如数据挖掘、预测大量记录。关系型数据库：优化了对小到中等数据集的读写操作，特别是点查询和事务处理。数据模型：分析型数据库：通常使用多维数据模型（如星型模型或雪花模型），这些模型适合于分析型查询。关系型数据库：使用关系模型，数据以表格的形式存储，通过行和列组织数据。性能优化：分析型数据库：针对分析查询进行了优化，如使用列式存储、数据立方体和预计算。关系型数据库：针对事务处理进行了优化，如使用行式存储、索引和事务日志。数据更新频率：分析型数据库：数据通常以批量方式加载，更新频率较低。关系型数据库：数据更新频繁，支持高并发的读写操作。数据规模：分析型数据库：设计用于处理大规模数据集，通常存储在数据仓库中。关系型

分布式交易型数据库-TranswarpKunDBKunDB是星环科技基于分布式技术自主研发的国产化的交易型数据库，提供完整的关系型数据库的能力，高度兼容SQL，保证事务ACID。KunDB具有业内领先的事务处理性能，SQL兼容性以及新的分布式查询优化技术，支持复杂查询且性能是MySQL的10倍以上，充分满足高并发、大数据量的交易型业务场景，能够实现MySQL，Oracle等传统主流数据库的国产化替代关系型数据库是采用关系模型进行数据组织的一种数据库。其使用行和列的形式将数据以易于用户理解的方式进行存储，每个表代表着的一个特定领域。多个表结构的组合便构成了一个关系型数据库。用户可以通过查询来查找数据库中的数据，查询即限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型就是将组织成二维表格模型的方式。因此，一个关系型数据库就是由多个二维表格及其之间的关组成的一种用于数据组织的数据库。星环关系型数据库星环支持标准SQL语法、分布式事务和存算解耦，提供高并发高速数据写入、复杂查询、多模分析和数据联邦等能力。通过一个ArgoDB数据库，就可以打造离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市和联邦计算平台等数据

关系型数据库以其结构化存储、强大的SQL支持、数据完整性保障、事务管理能力、并发控制、数据独立性、索引优化、备份恢复功能、广泛的应用支持和成熟稳定性等优点，在多种数据管理场景中被广泛应用。其优点稳定，有大量的成功案例和实践。社区和支持：许多开源的关系型数据库拥有活跃的社区，提供技术支持和最佳实践。安全性：提供数据访问控制和加密功能，保护数据不被未授权访问。可扩展性：支持数据的扩展，可以通过增加硬件资源或优化配置来提升性能。跨平台支持：许多关系型数据库管理系统支持多种操作系统平台。复杂查询能力：能够执行复杂的连接（Join）操作和子查询，支持多表查询和数据分析。和使用，提高数据检索的速度。备份与恢复：提供数据备份和恢复功能，确保数据的安全性和可恢复性。广泛的应用：适用于多种应用场景，如金融、电子商务、企业管理等。成熟和稳定：经过多年发展，关系型数据库技术成熟，提高了数据的独立性和可移植性。数据抽象和封装：提供视图（View）等机制，允许用户在不暴露底层数据结构的情况下访问数据。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。索引机制：支持索引的创建

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...

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...

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...

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。

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...

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

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`:...