国产应用数据库排行榜

2018数博会分论坛——大数据融合实体经济资源对接投资洽谈会上，首席数据官联盟秘书长石峰在该环节发布了2018《中国大数据企业排行榜》V5.0(第五版)，V5.0排行榜延续以往版本的大体架构，从国内、国外、数据产业、行业分析、产业地图、排行、融资、法律法规等多个维度描绘了全球大数据产业发展现状及展望。星环科技入选该榜单，并位列基础技术平台第一名。这也是星环科技连续第三年位列《中国大数据企业排行榜》基础技术平台的第一名。(详细榜单见下图)星环科技成立五年来，始终坚持在大数据基础软件领域走自出研发的道路，累计帮助1000多家公司迈入大数据时代。2018年星环科技成为全球第一个通过TPC-DS测试的厂商，并获得的多方认可。星环科技会继续走在时代前沿，在大数据和人工智能领域深耕细作，为大家带来更好的产品。

日前，墨天轮公布了2022年度数据库奖项评选获奖名单，星环科技荣获“年度图数据库”。“2022年度图数据库”评选标准是通过墨天轮排行榜排名、生态建设、专利数、顶会论文数、市场份额、入选国际权威报告等服务，构建明日数据世界。自成立以来，星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，在推动国产数据库产业发展的过程中发挥了重要作用。在图数据库领域，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在金融、政府和社交网络等领域得到广泛应用，特别是在某地客户电信关系图谱场景实现了万亿边规模的存储和稳定运行，真正意义上将万亿级图数据库能力应用落地Gartner列为图数据库管理系统全球代表厂商；入选IDC《中国人工智能与大数据技术现状及趋势分析，2022》报告等。目前，StellarDB广泛应用于金融、政府和社交网络等领域，在人员社交网络探索、金融风险传播分析等场景发挥着重要作用。同时，作为国内领先的企业级大数据基础软件公司，星环科技是国内同时具备图数据库、知识图谱平台、图挖掘应用开发能力的企业，其全栈自研的图技术能力可以助力企业快速挖掘图数据价值

2018年8月19日，工信部信息中心与亿欧智库在2018“创客中国”互联网+大数据创新创业大赛暨产业投资峰会上联合发布了“未来·影响力”中国产业创新榜。星环科技入选中国产业创新榜“具投资价值50强缔造了本次“未来·影响力”中国产业创新榜“潜力榜”和“投资榜”!“未来·影响力”中国产业创新榜企业的研究报告指出，以大数据、云计算、人工智能为主的新技术成为产业创新的重要推动力，并服务实体经济正在成为产业创新升级的重要风向标和力量。入选中国产业创新榜“具投资价值50强”榜单，对于星环来说，既是鼓励又是动力，星环将一如既往地坚持以领先的技术为先导，在大数据和人工智能领域深耕细作，为企业提供灵活、高效大数据云平台TranswarpDataCloud(TDC)、一站式大数据平台TranswarpDataHub(TDH)、智子人工智能平台TranswarpSophon、数据库(分布式数据库ArgoDB,图数据库StellarDB,交易型数据库KunDB)和超融合大数据一体机TxDataAppliance，并拥有多项专利技术。2016年被Gartner评为全球具有前瞻性的数据仓库及数据管理解决方案厂商

图数据库的排名和领域、应用场景、性能要求等不同而不同，且随着技术的不断发展和市场的变化，排名和评价也可能随之变化。因此，在选择图数据库时，需要结合具体需求、实际情况和可行性进行综合考虑和评估。星环、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。StellarDB被国际权威研究分析机构Gartner列入2022年发布的《中国数据库市场指南》中，于2020年首批通过了中国信息通信研究院《图数据库基础能力分布式图数据库StellarDBTranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日志审计、数据加密、计算资源管控、备份恢复等完备的企业级数据库功能。强大的可视化能力：StellarDB的可视化界面支持2D和3D的图可视化展示，集成批量导入、备份恢复、状态监控、参数配置、重建副本等图数据库常用功能。

、准确性和一致性，可分批次、分阶段进行。应用改造：若国产数据库与原数据库的接口、语法等存在差异，需对应用系统进行相应改造，使其能与新数据库适配。测试阶段功能测试：全面测试应用系统在新数据库环境下的各项功能数据库国产化改造是指将原本使用的国外数据库系统替换为国产数据库系统的过程，以下从改造原因、流程等方面详细介绍：改造原因数据安全：关键行业的大量敏感数据关乎国家安全与经济安全，使用国产数据库可降低数据泄露及被外国势力控制的风险。技术自主可控：依赖国外数据库技术易受制于人，在国际关系紧张或遭遇技术封锁时，关键行业运作可能受严重影响，国产化可保障系统稳定性与可持续性。经济利益：使用国产数据库能减少对国外厂商的费用支出，降低成本，还能推动本土科技企业发展，带动相关产业链进步。改造流程规划阶段需求分析：明确业务对数据库的性能、功能、容量等需求，梳理数据量、并发量、数据存储结构等信息。选型评估：市面上国产数据库品牌众多，需从功能、性能、兼容性、稳定性、服务支持等多方面评估，选择适合业务需求的产品。迁移阶段数据迁移：采用数据迁移工具或编写脚本，将数据从原数据库迁移至国产数据库，要确保数据的完整性

管理；支持SQL标准语法，并兼容开源HBase，可帮助用户快速开发历史数据查询、业务在线检索等应用。Timelyre-分布式时序数据库TimeLyre是星环科技研发的企业级国产分布式时序数据库，基于星星环科技经过多年的自主研发，打造了系列国产数据库软件，能够更好帮助企业用户更高效、更平滑、更安全地实现国外进口产品的国产化替代，实现国产数据库的全面自主可控，并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到大幅提升。ArgoDB-分布式数据库ArgoDB是星环科技自主研发的面向数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库，代码自研率90%以上，能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构，支持计算、湖仓集一体等各种需求。2019年8月，ArgoDB成为全球第四个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据库产品。KunDB-分布式交易型数据库KunDB是星环科技自主研发的国产分布式复杂场景需要。StellarDB-分布式图数据库StellarDB是星环科技自主研发的国产分布式图数据库，代码自研率90%以上，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持

国产信创数据库指的是基于国内技术和资源研发的数据库系统。国产信创数据库在性能、安全性、可靠性等方面具有较高的表现，并且在各自的领域和应用场景下都有广泛的应用。与传统数据库相比，信创国产化数据库更符合中国企业的需求，具有更高的安全性、稳定性和适应性。近年来，随着信创产业的快速发展，国产数据库在各个行业中的应用逐渐增多，特别是在政府、金融、电信等领域。信创国产化数据库的意义主要体现在以下几个方面用户快速开发历史数据查询、业务在线检索等应用。分布式时序数据库-TranswarpTimelyreTimeLyre是星环科技研发的企业级国产分布式时序数据库，基于星环夯实的大数据技术底座，针对金融行业：降低企业对国外数据库的依赖，确保数据安全可控；提高科技创新效率，满足中国企业实际需求；推动产业升级和创新驱动发展，提升产业核心竞争力。星环国产信创数据库星环科技经过多年的自主研发，打造了国产数据库，并打磨了一系列国产化替代平滑迁移方案，能够更好帮助企业用户更高效、更平滑、更安全地实现国外数据库产品的国产化替代，实现大数据基础软件的全面自主可控，并在产品架构、功能、性能、安全、运维、易用性等方面得到

国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、高并发查询、业务分布式改造、交易分析混合的数据中台等复杂场景，在金融、政务、能源、医疗、交通、教育等多个行业应用，为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。高度兼容数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的

国产化数据库选型需要综合多方面因素进行考量，以下是一些常见的国产数据库及选型要点：选型考量因素技术层面架构特性：根据业务场景选择集中式或分布式架构。集中式数据库适合一致性与稳定性要求高、复杂SQL查询快的场景；分布式数据库则适用于海量数据弹性扩展业务与海量数据的OLAP业务。性能容量：关注数据库的TPCC数据等基准性能，还要针对生产环境典型应用场景进行压力测试，同时考虑数据库架构能否支撑原有数据库的容量。高可用与可靠：了解不同数据库保证数据一致性和高可用的实现原理，如物理日志记录传输、逻辑日志、分布式协议等方式，以及各自在同步效率、延迟和适用场景上的差异。兼容性：包括与现有系统、应用应用案例的数据库，通常在稳定性、安全性和性能方面经过了更严格的考验，能更好地满足企业关键业务需求。生态层面开源社区：活跃的开源社区意味着丰富的技术资源、快速的问题解决和持续的功能迭代，可降低使用和维护程序、SQL语法以及数据格式等的兼容性，确保替换后业务能正常运行。产品层面内核研发团队：强大的研发团队是数据库持续优化、升级和提供技术支持的保障，可关注团队的技术实力、研发经验和创新能力。金融级案例：有金融级

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...

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...

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...

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。

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

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`:...

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...