稳健安全的分布式数据库系统

分布式数据库是一种将数据存储在多个物理位置的数据库系统。它通过将数据分散存储在不同的服务器节点上，实现了数据的分布式管理和处理。以下是分布式数据库的一些关键特点和概念：数据分布：数据不是集中存储在、可用性和分区容忍性之间进行权衡，通常采用CAP定理来描述这种权衡关系。不同的分布式数据库系统可能采用不同的一致性模型，如强一致性、最终一致性等，以满足不同的业务需求和性能要求。某个节点发生故障时，分布式数据库会自动进行故障检测和恢复，用户通常不会感知到故障的存在，从而保证了系统的连续性和可用性。高可用性和容错性：通过数据冗余存储和节点冗余配置，分布式数据库能够在节点故障的资源利用，提高系统的吞吐量和响应速度。支持多种数据模型：分布式数据库可以支持多种数据模型，如关系型、键值存储、文档存储、列存储等，满足不同业务场景和数据类型的需求。一致性模型：分布式数据库需要在一致性在不同的节点上；也可以是垂直分区，即将数据表的不同列存储在不同的节点上。透明性：事务透明性：用户在使用分布式数据库时，通常不需要关心数据存储的具体位置，可以像使用单机数据库一样进行事务操作

分布式数据库：数据管理的新变革分布式数据库是什么分布式数据库，从名字上可以拆解为：分布式+数据库，用一句话总结，就是由多个独立实体组成，并且彼此通过网络进行互联的数据库。在分布式数据库系统里，数据，用户数量和数据量相对较少，使用小型的分布式数据库系统就可以满足需求。但随着业务的迅速扩张，用户数量呈指数级增长，数据量也随之剧增。此时，只需在分布式数据库系统中添加更多的节点，就能为系统提供额外的存储和扩展性是其关键优势之一。随着业务的发展，数据量和业务需求会不断增长，分布式数据库能够轻松应对这一挑战。它通过增加节点的方式来扩展系统的存储容量和处理能力，实现线性扩展。以互联网公司为例，在创业初期计算资源，从而支撑业务的持续发展。这种扩展方式既灵活又高效，无需像传统集中式数据库那样，在面临性能瓶颈时，进行大规模的硬件升级和系统重构。出色的高可用性高可用性是分布式数据库的另一大显著优势。在分布式数据库中，数据被存储在多个节点上，并且通常会采用数据复制机制，将数据副本存储在不同的节点。这就意味着，即使某个节点出现故障，其他节点上的数据副本仍然可用，系统可以自动切换到其他正常节点，保证数据的可用性

分布式数据库系统是一种将数据存储在多个物理位置的数据库系统，这些位置可以是不同的服务器、数据中心或地理位置。以下是分布式数据库系统的一些主要特点：数据分布：水平分区：将数据表分割成多个部分，每个部分可用性。可扩展性：分布式数据库系统可以通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能。这种水平扩展方式比传统的垂直扩展更具灵活性和成本效益。负载均衡：可以将查询和事务负载均匀地分配到多个节点上，从而避免单个数据一致性是一个挑战。常见的数据一致性模型包括强一致性、最终一致性和因果一致性等，不同的模型在性能和一致性之间有不同的权衡。复杂性：设计和管理分布式数据库系统比单机数据库系统更复杂，需要考虑数据分布策略、节点通信、故障恢复等多个方面。节点的过载，提高系统的整体性能。事务管理：分布式数据库需要处理跨多个节点的事务，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）。这通常通过分布式事务管理器来实现，但实现起来比单机数据库复杂。网络依赖性：分布式数据库的性能和可靠性在很大程度上依赖于网络的稳定性和带宽。网络延迟和故障可能会影响数据传输和节点间的通信，从而影响系统的性能和一致性。数据一致性和一致性模型：在分布式环境中，保持

关系数据库和分布式数据库是两种不同类型的数据库系统，各自有不同的特点、优势和适用场景。以下是对两者的详细对比：关系数据库定义：关系数据库是基于关系模型的数据库系统，使用表格来组织和存储数据。表之间的分析.分布式数据库定义：分布式数据库是将数据存储在多个物理位置的数据库系统，通过多个节点的协同工作，提供高性能、高可用性和可扩展性。特点：数据分布：数据在多个节点上进行存储和管理，节点之间通过网络通信协同工作。高可用性：通过数据复制和冗余存储，即使某个节点发生故障，系统仍能继续提供服务。可扩展性：具有良好的水平扩展能力，可以通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能。分布式事务：支持跨多个节点的分布式保证数据的完整性和一致性。优势：成熟稳定：关系数据库技术发展成熟，拥有丰富的工具和生态系统，广泛应用于各种业务场景.易于理解和使用：关系模型直观易懂，SQL语言易于学习和使用，适合进行复杂的查询和数据事务管理，确保数据的一致性和完整性。优势：高性能：能够通过并行处理和负载均衡来提高系统的整体性能，适合处理大规模数据和高并发访问。高可用性和容灾能力：通过节点的冗余和自动故障转移，提供高可用性和容灾能力，减少系统的停机时间。

分布式数据库引擎是分布式数据库系统的核心组件，负责管理和协调数据的存储、查询和事务处理等操作。以下是分布式数据库引擎的一些关键功能和性能优化策略：功能数据存储与管理分布式存储：将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据的存储和管理。数据复制与冗余：通过在多个节点上复制数据，确保数据的高可用性和容错能力。事务管理分布式事务：支持跨多个节点的事务管理，确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性）。事务一致性协议：使用如一致性协议来保证事务的一致性。查询优化查询路由：根据数据分布情况，将查询请求路由到相应的节点，提高查询效率。执行计划生成：生成最优的分布式执行计划，以减少数据使用合适的索引类型和策略，提高查询效率，减少数据扫描范围。负载均衡将读写请求均匀分配到多个节点上，避免单个节点过载。缓存机制使用缓存技术减少对数据库的直接访问次数，提高查询速度。数据倾斜处理通过调整数据分布和分布键，解决数据倾斜问题，确保负载均衡。并行处理利用多个节点的并行计算能力，加速复杂查询和数据处理任务。应用场景电商平台：处理海量订单和用户数据，通过分片和复制提升性能和可靠性。金融行业：在支付、风控等场景中，提供一致性保障与故障恢复能力。物联网：管理大量设备产生的数据，提供高可用性和可扩展性。

什么是分布式数据库？分布式数据库是一种能够在分布式计算环境下进行数据存储、管理和分析的数据库系统。相较于传统的集中式数据库，分布式数据库将数据分布储存在多个节点上，并将查询和分析任务分布到不同节点上的应用场景，如数据仓库、大数据分析等。星环分布式数据库-TranswarpArgoDBArgoDB是星环科技自主研发的高性能分布式数据库，在PB级数据量上提供极致的数据分析能力。多模型数据库执行，一方面增加了数据的容错性和可靠性，另一方面提高了数据库的处理能力和性能。这种数据库系统通常采用高度可伸缩的架构，具有快速查询、高并发处理、高可用性、负载均衡等特点，适用于需要大规模数据分析和处理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分析系统，提供全面、便捷、智能和安全的数据服务能力。ArgoDB注重与国产软硬件生态的兼容，已经完成和飞腾、鲲鹏等国产硬件及麒麟、UOS等国产操作系统的深度适配。同时ArgoDB兼容Oracle

分布式系统和分布式数据库都是现代信息技术中的重要概念，它们在架构、目标和实现方式上有一些相似之处，但也存在显著的区别。以下是对它们的详细对比：分布式系统定义：分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的等。分布式数据库定义：分布式数据库是一种将数据和数据库操作分散到多个节点上的数据库管理系统。这些节点可以位于不同的地理位置或不同的硬件设备上，通过网络连接在一起，共同提供数据的存储、查询和更新服务能够保持一致性和完整性。应用场景：适用于需要处理大规模数据、高并发访问和跨地域分布式部署的场景，如大型互联网应用、金融服务、物联网应用等。联系与区别联系：分布式数据库是分布式系统的一种特例，专注于数据的存储和管理。它们都采用了分布式架构，通过多个节点的协同工作来提高系统的性能和可用性。区别：分布式系统是一个更广泛的概念，可以包括分布式计算、分布式存储、分布式网络等多个领域，而分布式数据库仅专注于数据库管理和数据存储。分布式数据库需要解决数据一致性、分布式事务等特有的问题，而分布式系统则更关注整体的架构设计、节点通信和任务调度等。分布式系统的应用场景更加广泛，而分布式数据库主要应用于需要高效数据管理和访问的场景。

，向服务器发送自己的证书，服务器验证客户端证书的合法性，包括证书的颁发机构、有效期、证书链等。同时，客户端也可以验证服务器的证书，确保连接的是合法的数据库服务器，常用于对安全性要求较高的分布式数据库系统服务器，数据库服务器验证票据的有效性，确认用户身份后允许访问。LDAP认证：轻量级目录访问协议（LDAP）可以作为分布式数据库的外部认证源。用户信息存储在LDAP目录中，当用户访问数据库时，数据库系统将分布式数据库认证是确保只有合法用户能够访问和操作数据库的重要安全机制，常见的认证方式和相关要点如下：常见认证方式用户名和密码认证：这是最基本、最常见的认证方式，广泛应用于各种分布式数据库。用户需要认证请求转发给LDAP服务器，LDAP服务器验证用户身份并返回结果给数据库，数据库根据结果决定是否允许用户登录。基于代理的认证：在分布式数据库集群中，设置一个或多个主机作为认证代理服务器。其他主机将用户的认证信息发送给认证代理服务器，代理服务器进行认证处理并返回结果。这种方式可以实现集群间共用同一套认证流程，提高认证的效率和可管理性。认证流程用户发起请求：用户通过客户端应用程序向分布式数据库发送连接

分布式数据库是一种将数据存储在多个物理节点上，通过分布式管理系统实现数据的统一访问和管理，具备高可扩展性、高可用性、强容错性和良好的并发控制能力的数据库系统。分布式数据库具有以下几个显著特点：数据操作一个集中式数据库一样来访问和管理数据。可扩展性水平扩展：分布式数据库可以通过增加更多的节点来扩展系统的容量和性能，这种水平扩展方式可以有效应对数据量和访问量的增长，而不需要对现有节点进行大规模的，其他节点可以接管其工作，继续提供服务，从而实现高可用性。故障转移：分布式数据库管理系统能够自动检测节点故障，并将故障节点上的任务和数据迁移到其他正常节点上，确保系统的连续运行。容错性节点容错：单个节点的故障不会导致整个系统的崩溃，其他节点可以继续正常工作，系统整体的容错能力较强。网络容错：即使部分网络连接出现问题，分布式数据库仍然可以利用其他可用的网络路径来完成数据传输和通信，保证系统的正常运行之间的并发访问，避免数据冲突和不一致的问题。异构性硬件异构：分布式数据库可以运行在不同类型的硬件上，如不同型号的服务器、存储设备等，提供了更大的灵活性和选择空间。软件异构：支持不同的操作系统、数据库

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...

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...

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

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...

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`:...

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...

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...

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...