如何 build NebulaGraph?如何为 NebulaGraph 内核做贡献?即便是新手也能快速上手,从本文作为切入点就够了. NebulaGraph 的架构简介 为了方便对 NebulaGraph 尚未了解的读者也能快速直接从贡献代码为起点了解它,我把开发.贡献内核代码入手所需要的基本架构知识在这里以最小信息量的形式总结一下.作为前导知识,请资深的 NebulaGraph 玩家直接跳过这一章节. 服务.进程 NebulaGraph 的架构和 Google Spanner.TiDB 很相…

黑盒测试 黑盒测试把产品软件当成是一个黑箱子,只有出口和入口,测试过程中只要知道往黑盒中输入什么东西,知道黑盒会出来什么结果就可以了,不需要了解黑箱子里面是如果做的. 即测试人员不用费神去理解软件里面的具体构成和原理,只要像用户一样看待产品就可以了. 例如银行转账功能,不需要知道转账的具体实现代码是怎样工作的,只需要把自己想象成各种类型的用户,模拟多种转账情况看系统是否能正常转账即可. 但是仅仅像用户一样去测试又是不够的.如果只做黑盒测试,必然是存在一定的风险的. 例如某个安全性较高的软件系统,…

本文首发于 OPPO 数智技术公众号,WeChat ID: OPPO_tech 1.什么是图数据库 图数据库(Graph database)是以图这种数据结构存储和查询的数据库.与其他数据库不同,关系在图数据库中占首要地位.这意味着应用程序不必使用外键或带外处理(如 MapReduce)来推断数据连接.与关系数据库或其他 NoSQL 数据库相比,图数据库的数据模型也更加简单,更具表现力. 图数据库在社交网络.知识图谱.金融风控.个性化推荐.网络安全等领域应用广泛. 2.图数据库调研 2.1.调研…

摘要:对比传统关系型数据库,NoSQL有着更为复杂的分类——键值.面向文档.列存储.图数据库.这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择. 在过去几年,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,比如SQL Server.Oracle.MySQL.甚至是做一些默认的选择,比如使用.NET的一般会选择SQL Server:使用Java的可能会偏向Oracle:Ruby是MySQL:Python则是PostgreSQL或MySQL等…

引子 Nebula Graph 的技术总监在 09.24 - 09.30 期间同开源中国·高手问答的小伙伴们以「图数据库的设计和实践」为切入点展开讨论,包括:「图数据库的存储设计」.「图数据库的计算设计」.「图数据库的架构设计」等方面内容,本文整理于他和开源中国小伙伴对图数据库的讨论内容~ 嘉宾·陈恒介绍 陈恒,开源的分布式图数据库 Nebula Graph 技术总监,图数据库领域专家 & HBase Committer.北京邮电大学硕士,曾就职于蚂蚁金服.猿题库.网易等公司,一直从事基础设施相…

add by zhj: 转载时,目录没整理好,还会跳转到原文 其实RDB也可以存储多对多的关系,使用的是中间表,GDB使用的是边,RDB中的实体存储在数据表,而GDB存储在节点.两者使用的底层技术不同,但解决相同的问题. 对于使用者来讲,GDB和RDB区别不大,图数据库中的概念,语法在关系数据库中基本都能找到,所以上手很快. Neo4j的特点 1. 无固定schema 图数据库没有schema,但当用编程语言操作图数据库时,对节点类型和边类型,也会定义schema,这样你才知道这个类型有哪些属性…

从马车到汽车是为了提升运输效率,而随着时代的发展,如今我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开车这项体力劳动中解放出来,增加运行效率,同时也可减少交通事故发生率,这也是企业对于智能运维的诉求. 从人工运维到自动化运维是为了减少人力成本,降低操作风险,提高运维效率,但自动化运维的本质依然是人与自动化工具相结合的运维模式,仍有局限性.为了持续地面向大规模.高复杂性的系统提供高质量的运维服务,智能运维(AIOps)应运而生. 本文,袋鼠云将跟大家分享智能运维大数据平台(一款开箱即用的运维监控平台)在Oracl…

作为一种简单.通用的数据结构,图可以表示数据对象之间的复杂关系.生物信息学.计算机网络和社交媒体等领域中产生的大量数据,往往是相互连接.关系复杂且低结构化的,这类数据对传统数据库而言十分棘手,一个简单的操作都经常涉及多张表的连接,导致性能低下.对于这类数据,将其表示为图结构并存储在专用的图数据库中是最佳的处理方案.RedisGraph是高性能内存数据库Redis的图模块,它由Redis实验室开发,用于向Redis添加图形数据库功能.RedisGraph创新地将图数据表示为稀疏矩阵并利用Graph…

导读: 作为一种基础的数据结构,图数据的应用场景无处不在,如社交.风控.搜广推.生物信息学中的蛋白质分析等.如何高效地对海量的图数据进行存储.查询.计算及分析,是当前业界热门的方向.本文将介绍字节跳动自研的图数据库ByteGraph及其在字节内部的应用和挑战. 本文将围绕以下五点展开: 了解图数据库 适用场景介绍举例 数据模型和查询语言 ByteGraph架构与实现 关键问题分析 -- 01 了解图数据库 目前,字节内部有如下表三款自研的图数据产品. 1. 对比图数据库与关系数据库 图模型的基本…

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后…