豪杰图数据库-HeroDB 7g

产品介绍

豪杰图数据库管理系统（简称HeroDB 7g）是具有自主知识产权、达到公安部EAL四级安全标准、基于实体和关系建模、面向知识图谱和图搜索应用的企业级NewSQL数据库产品。该产品以Cypher为图操作语言，同时支持SQL语言和ACID特性，符合 OpenCypher、SQL92/99/2003/2011、ODBC、OLE DB、JDBC、ADO.NET、PEP246等国际数据库规范和开发接口，具有百亿级实体（含属性）、千亿级边（含属性）的数据存储、数据管理和图搜索等能力，提供数据库内知识提取、知识融合、知识表示、知识图谱构建、图属性查询、图模式匹配等功能。该产品适用于社交网络、个性化推荐、金融风控、知识问答、对话机器人等认知智能需求的场景。

小知识：图数据库是基于实体和关系建模的数据库系统，相较于传统关系型数据库有以下优点：

  • 图数据库存储的是带属性的实体和带属性的关系，能够更为直接、自然的表达现实世界，是知识图谱的基础；
  • 其次是图数据库比传统关系数据库建模抽象层次高，在处理复杂关联关系查询方面性能是传统关系数据库上百倍。

    • 产品功能

    1. 遵循OpenCypher规范，支持Cypher语言，支持创建图标签，支持图创建、修改、删除、匹配、合并等操作
    2. 图支持创建索引与约束，支持多索引与查询优化
    3. 支持百亿级点（实体）和千亿边，点和边均支持多属性
    4. 同时创建图数据库和关系数据库，同时支持ANSI-SQL和Cypher查询
    1. 以点（Vertex)、边(edge)、属性(attribute)作为条件的图式查询
    2. 图的模式匹配、多度搜索和最短路径查询
    3. 图查询结果属性获取、转换和格式化
    1. 支持sql和Cypher混合查询，支持两种查询的join操作，从而实现图查询结果匹配对应业务，整体结果输出。
    2. 支持csv导入导出，方便图数据迁移
    3. 支持图和GIS数据的组合查询
    4. 支持图的事务隔离
    1. 基于dbBrain的深度学习算法与硬件加速，支持从结构化、半结构化和非结构化文档中抽取人物、时间、地点、事件等信息
    2. 基于dbBrain的深度学习算法与硬件加速，支持知识图谱的无监督学习与构建
    3. 基于dbBrain的深度学习算法与硬件加速，支持知识表示、语义消岐、知识推理
    1. 数据存储加密，支持系统文件、表、对象、WAL日志、审计日志等存储加密
    2. 数据传输加密，基于GMSSL的传输加密
    3. 多重身份认证，支持口令、证书、令牌、APPKEY、应用水印等多重认证方式
    4. 细粒度的授权访问，支持基于角色和组的授权访问方式，授权对象支持表、行、列、函数、序列等，粒度达到select、insert、update、delete、execute等
    5. 安全标记及强制访问控制，安全标记支持密级（或等级，允许自定义）和范围（例如部门）两种安全标签组合，强制访问控制到表级、列级、行级和单元级
    6. 三员管理和多员管理，数据库系统自带三员管理，即系统管理员、安全管理员和安全审计，三员管理按照“最小授权、相互制约”的原则设计，允许定义多员管理，满足不同场景的安全需求
    7. 日志审计，支持审计日志策略配置，支持用户审计、对象审计、权限审计、登录审计、结果审计和TCB审计
    8. 接入控制，支持黑白名单，支持按IP地址段、MAC地址、登录时间段等多种方式
    9. SQL防火墙，支持SQL规则自学习和SQL注入检测
    10. 数据脱敏，支持常用数据类型自动脱敏，支持自定义脱敏规则
    11. 数据安全和应用安全统一管理，将数据授权（表、视图、字段、记录）和应用授权（链接、菜单、按钮）统一管理的授权方式，实现数据安全和应用安全有机统一，避免了应用授权和数据授权的脱节

    技术指标

    核心指标 HeroDB 7g
    数据容量 10PB
    图数据库个数 10000
    单个数据库容量 百亿级点（实体）和千亿边
    ACID特性 支持
    图操作语言 Cypher SQL
    层次图标签组织 支持
    顶点和边上的属性索引 支持
    关系和图组合查询 支持
    地理信息与图组合查询 支持
    图存储加密 支持
    密表加密方式 整表加密、行加密、列加密
    强制访问控制粒度 支持表级、记录级、字段级、记录字段级，支持虚拟私有数据表
    密表性能损耗 图和关系表15%以内，文档库35%以内
    密表空间膨胀 5%以内
    支持数据类型 除图库、顶点、边等图类型外，支持数值类型、货币类型、字符类型、二进制数据类型、日期/时间类型、布尔类型、枚举类型、几何类型、网络地址类型、文本搜索类型、UUID类型、xml数据类型、JSON类型、范围类型、对象标识符类型、伪类型、数组类型、复合类型等
    支持SQL规范 SQL92/ SQL99/SQL2003/SQL2011核心规范
    服务器字符集 utf-8、gbk、unicode等
    数据库接口 LIB、ODBC、OLE DB、JDBC、ADO.NET、PEP246、PDO、GO-LIB等
    锁和事务隔离级别 MVCC 无锁设计，支持Read uncommitted、Read committed（默认）、Repeatable read、Serializable等四种事务隔离级别
    流复制方式 支持同步、异步、半同步
    备份恢复 全量备份、定时备份、增量备份；全量恢复、PITR恢复（恢复到时间点）
    高可用架构 不依赖第三方软件的情况，支持双机热备、一主多从、读写分离 支持数据库虚拟IP，主备秒级切换
    并发连接数 600
    支持操作系统 麒麟、统信、方德、EulerOS、CentOS、Ubuntu、Windows Server 2012-2020
    支持处理器 龙芯、飞腾、申威、海光、Amd64
    支持云平台 支持公有/私有/混合云，例如阿里云/腾讯云/青云/金山云/易捷行云/zstack等

    特点优势

    应用场景

    • 社会安全
      • 通过建立人物关系图谱，构建情报关系网络，覆盖并跟踪可疑份子，尤其是在大国博弈之时，既是保护自己，也能更好的洞悉阴谋诡计。
    • 金融行业
      • 风控一直以来都是金融难题，欺诈手段防不胜防，传统的分析手段很容易被造假的信息所蒙蔽。基于图数据平台，可以很清楚的基于人物关系绘制资金流转的图谱，不仅分析申请人的个人信息，与其有资金往来关系的联系人，以及联系人的联系人都可以同时分析。
    • 社交领域
      • 通过用户生活交集、互动情况等数据，绘制关联关系图，管理社交关系，实现更精准的好友推荐机制和垃圾用户识别，Facebook, Twitter，Linkedin都是通过图做到的。
    • 智慧城市
      • 通过构建物联网设备节点的关联关系图，可以打造更加智慧更加合理的智能交通、道路规划、平安城市、轨迹分析、钓鱼网站识别，惠及民生。
    • 医疗领域
      • 根据病人的病情特征、电子病历、历史用药、药物成分、临床试验、保险情况等多维数据绘制以用户为中心的图表，从而实现智能诊断，提高诊断效率和准确性，共享医疗资源。
    • 营销场景
      • 通过整合用户浏览及购买数据，分析“哪些用户购买了该商品”以及“购买A商品的用户也购买了B商品”等多维数据，实现商品智能推荐，给买家更好的购物体验。
    • 知识图谱
      • 知识图谱本质上是语义网络的知识库，是认知智能的基础。知识图谱主要有两种存储方式：RDF和图数据库。RDF以三元组的方式来存储数据而且不包含属性信息，但图数据库一般以属性图为基本的表示形式，所以实体和关系可以包含属性，这就意味着更容易表达现实的业务场景。
      • 知识图谱是新一代人工智能的基础，需要将基于图的数据关系加入到模型训练中，即学术界流行的 Graph Embedding。
      • 知识图谱是智能搜索、智能问答、对话机器人的基础，从2012年，Google将搜索引擎从倒排索引转向知识图谱，实现搜索引擎的信息卡片、语义搜索和智能问答。

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