Transwarp StellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库，用于快速查找数据间的关联关系，并提供强大的算法分析能力。
StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题，通过自定义图存储格式和集群化存储，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。
StellarDB令人青睐的 8个理由
原生图存储
StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。
优越的性能
存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有良好的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。
高扩展性
完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。
灵活的查询方式
计算引擎支持灵活易懂的图查询语言Transwarp Extended- OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。
深度分析能力
支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。
丰富的算法库
内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，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。
客户案例
客户需求
某政府机构对人、事、地、物、组织等各类数据进行整合，根据其中的人物关系、时空关系等，建立关系图谱。
原有图存储在Hbase上，约9700亿边，82亿点，使用了约30个节点，数据通过MapReduce程序导入到Hbase中，导入程序需要耗时30小时以上,导致加工只能按月进行，图谱失去时效性，且数据无法支撑3层以上关系查询和1万人的圈子查询。
因此客户希望引入一款大容量，高吞吐，高性能的图数据库产品，实现超大图深层查询快速响应，并支持大数据量的实时插入。
解决方案
·经过相关可行性调研与测试，使用星环图数据库StellarDB完全替换现有的存储和查询架构，离线数据对接上游批处理集群，实时数据消费。
·上层对接多种查询接口，并利用StellarDB前端展示界面对查询结果进行展示。存储数据涵盖多种数据类型。
·引入StellarDB后服务的稳定性和性能有大幅提升，已在扩展合作内容和应用场景。
实时数据消费
涵盖多种数据类型
查询结果可视化
稳定性与性能提升
项目成果
10个节点解决
约9700亿边及
82亿点的存储问题
数据日更新
增量约5亿条
支持查询单人的4层
以上全部关系记录
支持查询两人之间
1~4层的所有关联路径
支持查询群体内部
的关联关系网络
大规模图查询展示
