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YMatrix全场景超融合数据库
YMatrix 基于“微内核”的超融合数据架构
架构极简：极⼤降低技术栈复杂度和⼤数据⻔槛，提升开发运维效率基于多核数据库技术，一款数据库支持几乎所有数据类型的所有操作
性能极速：专为场景优化的微内核，性能打磨到极致
功能极全：全国唯⼀通过⼯信部信通院 2 项认证的产品
MxGate 高性能并发写入生产环境上亿点每秒写入，实时低延迟载入（毫秒～秒级），强一致性，符合事务ACID属性，数据无需落地，有更高的性能潜力
海量数据低成本存储时序数据十倍左右压缩比、范式型数据几十倍：多种编码压缩算法，针对数据类型优化，包括 delta-delta、gorilla、RLE、lz4、zstd 等多种压缩级别，达到压缩比和压缩速度的平衡；支持列式编码压缩、行式压缩、块压缩。
高性能多维查询和分析时序类型查询：First、Last、窗口查询、非空最新值 (LAST_NOT_NULL)、时序明细等。时序类型分析：峰值检测、差值计算、移动平均、协方差、标准差、线性回归等。典型分析查询：点查、明细、聚集、多维分析、50+表关联分析。现代标准：SQL子查询、窗口函数、数据立方体、JSON操作。
性能卓越，综合评测大幅超越国内外友商
简单易用，快速上手
集群拓扑：内置高可用、故障自动切换、无单点故障
硬件资源高效利用
企业级安全防护企业级运维能力
丰富的生态支持
All in One案例1：某新能源造车新势力-数字化驱动的智能网联汽车业务
车机信号场景：登顶时序场景的“珠穆朗玛峰”
业务应用监控场景：车端、移动端、云端多场景应用监控一库搞定
自动驾驶场景：自动驾驶服务数据高速采集，自动驾驶模型算法高效迭代
车联网监控场景：时序数据高速采集高效查询，网络状况实时感知
案例2：某大型车企-车联网保险业务应用场景：4大类品牌，30多种型号，大约15万辆车的2年的历史数据通过Kafka消费到YMatrix数据库中，由算法负责部门把2年的静态数据、驾驶行为数据、车辆行驶数据按照月为单位进行聚合,最终形成月保单数据。保单数据包含驾驶风险类的统计、运营风险类、道路风险类的聚合结果。再和保司数据的算法因子相关联评估出车的驾驶分，为保险公司保险定价提供依据。
库内海量数据计算，加速算法迭代，快速生成保单数据
案例3：某物流物联网服务商-车辆实时位置查询和轨迹查询我们国家通过新能源汽车大数据平台来接入所有新能源车辆的数据，客户基于 YMatrix 搭建车辆实时位置和轨迹查询集群。国家现在对新能源的运营上有一些政策上的补贴支持，涉及到车辆轨迹和定位信息的实时查询。
案例4：某动⼒电池巨头-助⼒三⼤核⼼数据平台，
场景A：⽣产制造⼤数据平台溯源赋能，助产业链“争分夺秒”
场景B：打造⾼效运营体系，及时了解企业运营情况企业⼤数据平台负责承接的业务量⼤、种类多，结果经常需呈报给领导，是客⼾ IT 部⻔运营的重要集群之⼀。
场景C：⾼性价⽐，⽀撑企业核⼼⽣产业务随着产量增加，MES系统触达容量上限，亟需缓解压⼒，意在将所有⽣产指标参数汇聚，减轻各产线 MES 压⼒的M系统应运⽽⽣。M系统部署在各⼤⽣产基地，数据传⼊总部⽣产制造⼤数据平台以及各个基地的边缘数仓（各个地区为了缓解总部⽣产制造⼤数据平台的压⼒建⽴的本地系统，将本地的产品发货物流等业务分流。 ）
场景D：电池海量数据分析，提升售后业务水平基于电池充放电数据分析，⽀持电池健康状况检查、电池⻛险预警、电池⼯艺优化等关键业务。
案例5：某装备制造业巨头-构建⼯业⼤数据平台，实现⼯程装备智能运维与优泵诵云平台是某装备制造业巨头建设的集分布式存储、数据建模与部署、可视化展⽰于⼀体的⼯业⼤数据平台。平台覆盖超过两万台混凝土机械设备，通过量化分析“抖、堵、⾼、转、效”五⼤关键性能约 268 项指标，提供单设备的全⾯体检报告和故障预警，为智能运维出谋划策。
架构简化，硬件资源节省 50%，性能提升 5 倍
案例6：某⼿机制造商-依托智能制造IOT平台，打造新⼀代智能⼯⼚YMatrix 承载来⾃ IoT 平台的设备运⾏中的⽣产状态、实时参数、⽣产⽇志等数据，同时接⼊业务数据。通过库内实时预警、离线分析、动态指标计算以及数据服务，赋能智能⼯⼚运营与数字孪⽣等应⽤。
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