Ⅰ 圖資料庫的應用場景
TranswarpStellarDB是自主研發的分布式圖資料庫，兼容openCypher查詢語言，提供海量圖數據的存儲和分析能力，支持原生圖存儲結構，支持萬億邊PB級數據存儲。同時，StellarDB具備毫秒級點邊查詢能力，10+層的深度鏈路分析能力，提供近40種的圖分析演算法，具備數據2D和3D展示能力。星環科技StellarDB在金融、政府和社交網路等領域應用，並且在某地電信關系圖譜場景實現了萬億邊規模的存儲和穩定運行，真正意義上將萬億級圖資料庫能力應用落地。
圖資料庫典型應用場景：
知識圖譜:
於圖資料庫而言，知識圖譜是圖資料庫關聯最為緊密、應用范圍最廣的應用場景。知識圖譜對海量信息進行智能化處理，形成大規模的知識庫並進而支撐業務應用。
知識圖譜中圖資料庫具有存儲和查詢兩方面的技術優勢：存儲方面：圖資料庫提供了靈活的設計模式；查詢方面：圖資料庫提供了高效的關聯查詢
作為圖資料庫的底層應用，知識圖譜可為多種行業提供服務，具體應用場景例如電商、金融、法律、醫療、智能家居等多個領域的決策系統、推薦系統、智能問答等。
風險合規知識圖譜：風險是金融的命脈，也是國家監管科技的主幹。金融監管+風險合規的知識圖譜是星環科技最早開始投入建設和技術研發的方向。面向超大規模圖網路，星環科技率先發布了支持空間3D的圖展示，避免了二維圖的展示對於超過萬節點的圖無法清晰體現的弊端；同時結合反洗錢網路圖譜利用屬性圖中節點帶有地理定位屬性，構建了跨境可疑資金轉正圖網路，對於可疑跨境交易一目瞭然。
精準營銷類知識圖譜：大型金融機構可能存在上千萬家的B端或者C端用戶，如何實現針對不同用戶的精準營銷？在營銷知識圖譜方面，星環科技面向銀行開發了對公知識圖譜的技術，實現了在營銷端沉澱業務知識，充分發揮圖譜價值，幫助銀行實現諸如疫情期間小微企業信貸精準投放等應用。
投資研究類支持圖譜：在金融和資本市場，最重要的金融業務就是投資，利用知識圖譜刻畫人類研究成果，進行知識圖譜化表達和構建，也是多家券商和基金公司在探索金融科技賦能投資收益效果的發展路線圖。在投資知識圖譜方面，星環科技通過全棧能力，深度融合NLP+知識圖譜技術，通過知識表示學習等領先的知識圖譜技術，實現智能投研知識圖譜，賦能投資研究場景應用。
金融領域
在金融領域，圖資料庫通過利用多維交叉關聯信息可以深度刻畫交易行為，可以有效識別規模化、隱蔽性的欺詐網路，結合機器學習、聚類分析、風險傳播等相關演算法，可以實時計算用戶的風險評分，在風險行為發生前預先識別，有效幫助金融機構提升效率、降低風險。
反欺詐：通過賬戶、交易、電話、IP地址、地理位置等關鍵實體信息的關聯關系，對風險暴露人的N層圖挖掘，幫助篩選疑似欺詐人員，達到預防目的。
反欺詐信貸擔保圈：中小企業通過關聯企業、產業鏈上下遊客戶、關系人等相互擔保，形成關系復雜的「擔保網」，信貸擔保圈的挖掘對企業貸款風險的識別與防範有重要意義。
股權穿透：通常是由高管、企業及關聯公司構成的復雜網路，以股權為紐帶，向上穿透到目標企業最終實際控制人，向下穿透到該企業任意層股權投資的所有企業及其股東。
圖資料庫更多應用場景
金融領域：冒名貸款、銀行零售知識圖譜、銀行對公知識圖譜、資金流向分析、企業關聯圖譜、事件傳遞圖譜、個人信貸反欺詐、反洗錢知識圖譜等
政企領域 ：物聯網、智慧城市、道路規劃、智能交通、軌跡分析、疫情防控、寄遞關系畫像等
電信領域：深度經營分析、防騷擾、電信詐騙防範、運營商經營分析等
零售領域：智能推薦、精準營銷、供應鏈管理、貨物推薦、瀏覽軌跡分析等
社交領域：社區發現、好友推薦、興趣用戶推薦、輿論跟蹤等
工業領域：電網分析、供應鏈管理、設備管理、物流分析等
醫療領域：智能診斷、電子病歷、醫保&保險分析等
Ⅱ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據存儲與應用特點及技術路線分析
大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
大數據存儲與應用的特點分析
「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。
大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。
(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。
相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。
(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。
所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。
大數據存儲技術路線最典型的共有三種：
第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。
這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。
第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。
第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。
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Ⅲ 大數據常見的應用場景有哪些
大數據時代的出現簡單的講是海量數據同完美計算能力結合的結果，確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。
對於大數據的應用場景，包括各行各業對大數據處理和分析的應用，最核心的還是用戶需求。
一、醫療大數據看病更高效
除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業是讓大數據分析最先發揚光大的傳統行業之一。
二、生物大數據改良基因
當下，我們所說的生物大數據技術主要是指大數據技術在基因分析上的應用，通過大數據平台人類可以將自身和生物體基因分析的結果進行記錄和存儲，利用建立基於大數據技術的基因資料庫。
三、金融大數據理財利器
大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：精準營銷、風險管控、決策支持、效率提升、產品設計等。
四、零售大數據最懂消費者
零售行業大數據應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以了解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷范疇。另外零售行業可以通過大數據掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。
五、電商大數據精準營銷法寶
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，除了精準營銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鍾內將貨物送上門，提高客戶體驗。
六、農牧大數據量化生產
大數據在農業應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行農牧產品生產，降低菜賤傷農的概率。同時大數據的分析將會更見精確預測未來的天氣氣候，幫助農牧民做好自然災害的預防工作。大數據同時也會幫助農民依據消費者消費習慣決定來增加哪些品種的種植，減少哪些品種農作物的生產，提高單位種植面積的產值，同時有助於快速銷售農產品，完成資金迴流。
七、交通大數據暢通出行
交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。
盡管現在已經基本實現了數字化，但是數字化和數據化還根本不是一回事，只是局部的提高了採集、存儲和應用的效率，本質上並沒有太大的改變。而大數據時代的到來必然帶來破解難題的重大機遇。
八、教育大數據因材施教
隨著技術的發展，信息技術已在教育領域有了越來越廣泛的應用。考試、課堂、師生互動、校園設備使用、家校關系……只要技術達到的地方，各個環節都被數據包裹。在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。
九、體育大數據奪冠精靈
大數據對於體育的改變可以說是方方面面，從運動員本身來講，可穿戴設備收集的數據可以讓自己更了解身體狀況。媒體評論員，通過大數據提供的數據更好的解說比賽，分析比賽。數據已經通過大數據分析轉化成了洞察力，為體育競技中的勝利增加籌碼，也為身處世界各地的體育愛好者隨時隨地觀賞比賽提供了個性化的體驗。盡管鮮有職業網球選手願意公開承認自己利用大數據來制定比賽策劃和戰術，但幾乎每一個球員都會在比賽前後使用大數據服務。
十、環保大數據對抗PM2.5
氣象對社會的影響涉及到方方面面。傳統上依賴氣象的主要是農業、林業和水運等行業部門，而如今，氣象儼然成為了二十一世紀社會發展的資源，並支持定製化服務滿足各行各業用戶需要。藉助於大數據技術，天氣預報的准確性和實效性將會大大提高，預報的及時性將會大大提升，同時對於重大自然災害，例如龍卷風，通過大數據計算平台，人們將會更加精確地了解其運動軌跡和危害的等級，有利於幫助人們提高應對自然災害的能力。
十一、食品大數據舌尖上的安全
大數據不僅能帶來商業價值，亦能產生社會價值。隨著信息技術的發展，食品監管也面臨著眾多的各種類型的海量數據，如何從中提取有效數據成為關鍵所在。可見，大數據管理是一項巨大挑戰，一方面要及時提取數據以滿足食品安全監管需求；另一方面需在數據的潛在價值與個人隱私之間進行平衡。相信大數據管理在食品監管方面的應用，可以為食品安全撐起一把有力的保護傘。
十二、調控和財政支出大數據令其有條不紊
政府利用大數據技術可以了解各地區的經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據數據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。
十三、輿情監控大數據
國家正在將大數據技術用於輿情監控，其收集到的數據除了解民眾訴求，降低群體事件之外，還可以用於犯罪管理。
Ⅳ 什麼是數據存儲
使用計算機和其他設備保留數據稱為數據存儲。數據的這種保留和分析是使用專門的技術完成的，這反過來又使其可供將來使用。根據存儲產品和服務，數據存儲可分為三類：
文件存儲 – 這是一種廉價且簡單的數據存儲類型，其中數據存儲在硬碟驅動器的文件和文件夾中。硬碟驅動器以與用戶查看的相同配置存儲數據。
塊存儲——這是一種更昂貴、更復雜的存儲形式，適用於需要頻繁訪問和編輯的數據。這種存儲方法的可擴展性較差，並且將數據存儲在大小均勻的塊中。
對象存儲——對象可以與元數據和唯一標識符一起存儲，從而降低這種存儲類型的成本。它非常適合不需要編輯的數據。
Ⅳ Redis資料庫適合使用於哪些應用場景
redis開創了一種新的數據存儲思路，使用redis，我們不用在面對功能單調的資料庫時，而是利用redis靈活多變的數據結構和數據操作。