多模型大数据谁最强？星环科技一个大数据平台支持10种数据模型

【天极网IT新闻频道】一种数据存储引擎，满足一种数据模型的需求。以前，基于这些单一的典型场景，业界有了不少知名的单模型数据库解决方案。将这些单模型的数据库产品组合，形成的大数据平台，可以满足用户多数据模型应用的需求。

不过，在大数据分析中，用户已不能忍受将数据库进行混编使用。多模型大数据平台开始受到用户的青睐。

中国信通院2021年发布的《数据库发展研究报告(2021年)》就认为，多模数据库实现一库多用，利用统一框架支撑混合负载处理，运用AI实现管理自治，提升易用性，降低使用成本。

中国计算机学会数据库专委会发布的《“十四五”数据库发展趋势与挑战》报告也认为，多模数据库实现一库多用。

那么，多模型大数据平台谁最强呢?

传统模式的多模型弊端日益显现

多模数据库是指能够支持处理多种数据模式混合的数据库，如关系、KV、文档、图、搜索、时序、时空等。基于此上的多模型大数据平台，支持灵活的数据存储类型，将各种类型的数据进行集中存储、查询和处理，可以同时满足应用对于结构化、半结构化和非结构化数据的统一管理需求。

传统的混搭数据库的实现方式，将导致数据被重复复制多份，严重制约系统运行效率。

同时，在处理多模型的需求时，用户不得不采用多工具组合的混合方法，但这种混合方法的运维过于复杂，必须要维护多种数据库来满足不同模型的需求。

专家认为，当前市场上出现的一些多模数据库往往存在一些缺陷，如支持的数据模型有限，且缺乏统一的访问接口，不能够利用统一查询语言进行查询，例如基于Azure云的CosmosDB，仅包含了关系型的SQL Server、文档型的MongoDB、列簇式的Cassandra等几种模型存储，且它们都只能用各自对应的API进行访问。

另外，支持统一查询接口的往往查询性能不理想，比如基于文档型的ArangoDB，虽然能够利用统一查询语言AQL同时查询文档和遍历图数据，但性能往往不理想。因为利用文档的形式实现图模型需要通过多文档进行连接，当图遍历的深度加大时，查询将非常耗时。

未来多模数据库应该是一种原生支持各种数据模型，有着统一访问接口，能自动化管理各模型的数据转化，模式进化且避免数据冗余的新型数据库系统。

星环科技深耕多模型大数据领域

星环科技(星环信息科技)早在2020年就推出多模型数据数据处理平台Transwarp Data Hub 7.0，就主打一站式多模异构数据处理，打破了行业内普遍存在的不同数据库产品切换的不便利，通过一个平台处理多种数据模型，用户无需维护多种数据库即将成为现实。

2021年，星环科技推出了大数据基础平台TDH 8.0，采用了领先的多模型技术架构和统一数据管理，支持8种存储引擎、10种存储模型，自动化应对多部门业务需求，能够支撑用户各种高阶的数据分析场景，帮助用户完成数据自动化管理，实现业务价值。

2022年，星环科技正式推出TDH9.0，基于多模型统一架构对多模型处理能力进一步加强，实现9种存储引擎支持10种数据模型，同时对存储引擎进行升级，提供更高的性能和更强的功能，帮助企业用户满足更多以及要求更高的业务场景。

星环科技的TDH基于多模型统一技术架构，提供统一的接口层、统一的计算引擎层、统一的分布式存储管理层和统一的资源调度层，在保障不同数据模型高性能、高可靠、高可用的同时，实现了资源配置更灵活、操作运维更简洁易用的目标。

其中，基于统一的SQL编译器Transwarp Quark，可以实现统一接口处理不同的业务和不同数据模型。

基于分布式计算引擎Transwarp Nucleon，可以根据不同的存储引擎自动匹配高性能算法，可以支持批处理、流处理等不同类型计算任务，支持不同模型数据的流转与关联，降低开发难度，提升开发效率。

用户不需要为不同模型建立单独的存储系统，而是通过统一的存储管理，降低了运维管理成本，也避免了数据孤岛。

星环科技自主研发的云原生操作系统TCOS，提供统一的资源调度框架，通过容器化编排，能够统一调度计算、存储、网络等各基础资源。

星环科技大数据平台多模架构的优势

TDH可以针对不同需求，采用多种最优存储模型，如分析查询采用行列混合存储，模糊匹配查询采用全文检索，关系推理查询采用图数据存储。通过多种模式的存储，可以使各场景下的查询分析性能都得到极大优化，极大提升了各个产品的效率。

TDH采用了统一的数据管理，一个简单的SQL语句就可以直接进行关联查询，如同操作同一个数据库一般，使应用开发变得十分便捷，也提升了工作效率。

而TDH采用了统一的数据管理，在产品底层服务中直接保障数据一致性，同时对多模型的数据进行整体运维，是天然的一体化系统。大大降低运维成本。

星环科技以一站式多模异构数据处理的能力，帮助更多用户开辟新航道，平稳快速地穿越大数据“深水区”，在为各行各业的用户提供“一站式”大数据技术服务的同时，也会真正释放大数据带来的价值红利。

来源：凤凰网