卫星

DolphinDB 解决方案

高性能数据底座承载全生命周期数据

• 支持 1 亿测点/秒的数据写入频率，写入吞吐量可达 1.8GB/秒，读取吞吐能力大于 1亿测点/秒，相比传统架构性能提升百倍。
• 支持纳秒时间戳类型存储，完美支持航天事件的高精度时间记录需求，Decimal64/128 存储类型支持科学高精度计算需求。
• 采用 lz4、delta of delta、zstd、chimp 等压缩算法，磁盘占用仅为传统数据库的几十分之一，极大降低存储成本。
• 支持时间范围、哈希等多种分区方式及组合分区，缩小扫描范围，提升查询与计算效率；单表最大支持 32768 列，适应卫星数万测点的管理需求。

流批一体，支持制造与发射实时监控

• 同一套代码可应用于实时监控、计算以及研发与迭代阶段的历史数据分析，实现流批一体，极大加速业务开发与迭代速度。
• 针对复杂监控场景开发了两类通用计算引擎——稀疏响应式状态引擎和无状态响应式引擎，将复杂逻辑抽象为可配置规则表，实现低代码化的工业事件监控。
• 支持历史数据多表按时间对齐、高精度（ms 级别）回放，以模拟卫星制造和发射过程，便于追溯问题以及进行高度仿真模拟。

支持复杂分析与机器学习

• 内置强大的分析函数库，能够直接对制造过程中的海量多源时序数据进行深度挖掘。例如，实时计算数千个测试测点之间的相关性矩阵，快速识别异常模式的耦合关系与传播路径，定位质量波动的根本源头；结合信号处理函数（signal 插件支持傅立叶变换、小波变换）对测试波形进行频域分析，精准捕捉结构共振或电路噪声等潜在风险。
• 将机器学习流程内置于数据库内核，工艺工程师可直接使用 SQL-like 语句调用随机森林、SVM 等算法，对历史测试数据进行特征工程、模型训练与验证，构建关键性能指标（如部件疲劳寿命、装配合格率）的预测模型。训练完成的模型可无缝部署为流计算引擎中的实时预测函数，对正在进行的测试进行实时工艺质量评估与智能预警。

全栈国产化，自主可控

• 纯国产自主研发，提供从数据采集、存储、计算到分析的全栈解决方案，且具备完整自主知识产权。
• 全面兼容海光、鲲鹏、飞腾等国产芯片，以及银河麒麟、统信 UOS 等国产操作系统，满足航天领域最高级别的安全可控要求。

方案价值

打通卫星数据闭环

通过对制造、测试、发射等阶段数据的统一管理与关联分析，卫星关键质量信息得以完整沉淀与持续积累，实现从单点监控到全流程追溯的转变。

提升质量监测的实时性与前瞻性

质量监测从事后分析升级为实时感知，关键异常可在测试或发射过程中被及时发现并评估影响，显著缩短问题暴露与处置时间。

加速系统迭代与能力沉淀

在同一平台上进行数据治理，工程经验逐步转化为可验证、可继承的数据资产，持续提升卫星产品的一致性与可靠性。