我们很高兴地宣布,由微软亚洲研究院系统算法组开发的图数据库GraphView通过GitHub平台开源.GraphView是一款中间件软件,方便用户使用关系数据库SQL Server 或Azure SQL Database高效地管理和处理大规模图数据. 图数据正变得无处不在,从金融欺诈检测到供应链管理,企业管理和开发人员对高效地处理和分析图数据有着越来越高的要求.虽然传统的关系数据库已广泛应用于企业环境中,它们被普遍认为在图数据管理上效率低下.因此企业管理和开发人员不得不采用专门针对图数据开发的原…

​ 近日,微软亚洲研究院通过GitHub 平台开源图数据查询语言LIKQ (Language-Integrated Knowledge Query).LIKQ是基于分布式大规模图数据处理引擎Graph Engine的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言.它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询语言,直接使用原生C#代码即可构建知识图谱语言,从而使海量图数据的实时检索和集成变得触手可得. Graph Engine(分布式图处理引擎)是微软亚洲研究院于2015年发布的基于内存的分布式大规模图…

在微软亚洲研究院,有一位名为Thomas Moscibroda的研究员几乎是无人不知.无人不晓,江湖人送外号"哈利·波特".Thomas认为他这么"红"是因为他"老外"的外形让他在人群里比较显眼,但熟悉他的人都知道,比他外形更深入人心的是他对研究的热情与专业. 这位在学术界和工业界都玩的游刃有余的"歪果仁"身上的标签有很多.他是微软亚洲研究院系统算法组首席研究员,也是清华大学交叉信息研究院"姚班"的兼职教授…

作者:微软亚洲研究院实习生 徐祎雪 卢思奇 2015年6月5日至6日,由中国科学院深圳先进技术研究院先进计算与数字工程研究所主办的第八届中国计算机系统(ChinaSys)学术研讨会在厦门大学召开.来自微软亚洲研究院.清华大学.北京大学.中科院计算所.上海交通大学和华中科技大学等科研院所的师生以及国内的工程师100余人参与了本次研讨会. 学者和业界交流的桥梁 ChinaSys于2011年第二届亚太区系统研讨会(APSys 2011, 上海),由清华大学.复旦大学.北京大学.华中科技大学.中国科学技…

每一年,微软亚洲研究院都会迎来一批"特殊的"实习生--他们既不是从五湖四海汇聚而来,也不是在读的硕士和博士.他们相识已久,知道对方的小秘密.小八卦,也相互敬佩.惺惺相惜--他们就是来自上海交通大学ACM班的大四学生. 为培养顶级的计算机科研人员,微软亚洲研究院与上海交通大学开展了人才培养方面的合作,每年都会邀请上海交通大学ACM班的大四同学们以实习生的身份在研究院展开为期半年的实习工作.作为上海交通大学的重点实验班,ACM 班的每位同学都被称为计算机领域的未来之星.在研究院的实习期间,…

Asia 2014精彩入选论文赏析" title="探索真实事物的虚拟再现--微软亚洲研究院SIGGRAPH Asia 2014精彩入选论文赏析"> SIGGRAPH Asia今年首次来到内地,于12月3日在深圳国际会议中心开幕.此次,微软亚洲研究院共有七篇论文入选此次大会,研究员们也会大会现场进行演讲和项目演示.在这里,我们特别挑选了三篇精彩的入选论文,和大家分享一下论文背后的技术设想.他们的共同关注点都是如何利用设备更好地捕捉和呈现现实中的人物和场景,但是每一篇论文…

​ 年末将至,微软亚洲研究院喜讯连连.近日,IEEE(国际电气电子工程师学会)和ACM(美国计算机协会)先后公布了2017年度的院士名单(IEEE Fellow)和2016年度杰出会员名单(ACM Distinguished Member).其中,微软亚洲研究院共有四名研究员获选,他们分别是:刘铁岩博士获得IEEE Fellow和ACM Distinguished Member双重荣誉,华刚博士.梅涛博士以及郑宇博士荣获ACM Distinguished Member称号.这一殊荣代表着计算机学…

编者按:有人说“一入博门深似海”,读博前应该做好哪些准备?作为一名博士生,应该有怎样的学术或职业规划?导师还是老板?怎样在师生关系上做到双赢?你是导师心目中优秀的博士生吗?相信以上问题在很多同学心中萦绕已久, Panel讨论环节特地邀请计算机学术界重量级嘉宾针对“读博与否”“博士规划”“师生关系”“女性博士”等焦点问题进行讨论.微软亚洲研究院学术合作部特将嘉宾的精彩陈词分类总结,为您解密优秀博士养成史. 作者:微软亚洲研究院学术合作部 微软亚洲研究院第一届博士生学术论坛于2013年12月12日圆…

编者按:一年一度的"求职大战"又拉开了序幕,如何在求职中掌握主动,更好地展现自己,最后抓住Offer?且听微软亚洲研究院三位实习生慢慢道来,Offer总会垂青于有准备的人. 廖振,微软亚洲研究院-南开大学联合培养博士,主要研究方向为搜索日志挖掘.曾在微软亚洲研究院WSM小组实习近5年时间,并曾在微软研究院雷德蒙总部实习.他于2013年6月毕业,现已加入Microsoft Bing在美国Sunnyvale的搜索团队. 学习成长--真正把握问题的本质 我想跟大家分享的是一些对于面试以及人生…

--微软亚洲研究院首届博士生学术论坛Panel讨论经验总结" title="解密优秀博士成长史 --微软亚洲研究院首届博士生学术论坛Panel讨论经验总结"> 编者按:有人说"一入博门深似海",读博前应该做好哪些准备?作为一名博士生,应该有怎样的学术或职业规划?导师还是老板?怎样在师生关系上做到双赢?你是导师心目中优秀的博士生吗?相信以上问题在很多同学心中萦绕已久, Panel讨论环节特地邀请计算机学术界重量级嘉宾针对"读博与否"…

"我和妻子在这儿已经待了7年了,这里的一切都很棒,无论是微软亚洲研究院还是北京."Darren笑着说,似乎他和中国,和北京,和研究院一直停留在"蜜月期",并未曾出现"七年之痒". 微软亚洲研究院不乏从各个国家前来做研究的外籍研究员,但是像Darren这样从博士毕业拖家带口而来一待就是7年的却屈指可数. "Why did come here"--从英国到中国的决心 7年前,Darren顺利从英国剑桥大学博士毕业.对于世界顶尖名校…

​ "聚合多元人才创造无尽可能,让每一位优秀博士生得到发声成长机会"可以说是这次微软亚洲研究院博士生论坛最好的归纳了.自去年首次举办以来,这项旨在助力青年研究者成长的项目迅速得到了业界和学界的广泛关注.在刚刚落幕的第二届微软亚洲研究院博士生论坛中,微软亚洲研究院请到了来自澳大利亚.新加坡.日本.韩国.中国大陆.香港和台湾等国家与地区的50多位优秀博士生参与.他们有着不同的肤色.不同的研究领域,但在微软亚洲研究院的短短的三天里,与会者们都感受到了蓬勃跳动的"青年智慧"…

前言 vczh本名陈梓瀚,不过大家更愿意叫他「轮子哥」,毕业于华南理工大学软件学院.vczh大学时代就在微软实习,毕业后即加入微软.开始时是在微软上海,后来进入北京的微软亚洲研究院.现已移居美国西雅图,在Office组做工程师. 大家一方面对其高强度关注妹子,更新频繁,"轮带逛"的称号褒贬不一:另一方面大家对其技术也有所疑惑,但是不可否认的是他技术还是比大多数人厉害的! 轮子哥在编译和图形学上面有着深厚的造诣,有兴趣的可以看下: 进入2012 -- 回顾我走过的编程之路. 后来我因为一…

引入   在文章Cayley图数据库的简介及使用中,我们已经了解了Cayley图数据库的安装.数据导入以及进行查询等.   Cayley图数据库是Google开发的开源图数据库,虽然功能还没有Neo4J来得那么强大,但也有很多新的功能等待着我们去探索.本文将继续上篇文章的旅程,给读者介绍如何在Cayley图数据库中实现查询结果的可视化.   下面,让我们一起来探究Cayley的奥秘吧~ 查询结果可视化   Cayley图数据库的查询语句的参考网址为:https://github.com/cayl…

图数据库   在如今数据库群雄逐鹿的时代中,非关系型数据库(NoSQL)已经占据了半壁江山,而图数据库(Graph Database)更是攻城略地,成为其中的佼佼者.   所谓图数据库,它应用图理论(Graph Theory)可以存储实体的相关属性以及它们之间的关系信息.最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系.相比于关系型数据库(比如MySQL等),图数据库更能胜任这方面的任务.   图数据库现已涌现出许多出众的软件,比如笔者写过的文章Neo4j入门之中国电影票房排行浅析中的Neo4j,Twi…

不多说,直接上干货! 作为一款强健的,可伸缩的高性能数据库,Neo4j最适合完整的企业部署或者用于一个轻量级项目中完整服务器的一个子集存在. 它包括如下几个显著特点: 完整的ACID支持 高可用性 轻易扩展到上亿级别的节点和关系 通过遍历工具高速检索数据 1. 什么是图数据库? 图数据库用图来存储数据,是最接近高性能的一种用于存储数据的数据结构方式之一. 1.1 一个图由无数的节点和关系组成 最简单的图是单节点的,一个记录,记录了一些属性.一个节点可以从单属性开始,成长为成千上亿,虽然会有一点点…

Nebula Graph 是一个高性能的分布式开源图数据库,本文为大家介绍 Nebula Graph 的整体架构. 一个完整的 Nebula 部署集群包含三个服务,即  Query Service,Storage Service 和 Meta Service.每个服务都有其各自的可执行二进制文件,这些二进制文件既可以部署在同一组节点上,也可以部署在不同的节点上. Meta Service 上图为 Nebula Graph 的架构图,其右侧为 Meta Service 集群,它采用 leader…

Kubernetes 是什么 Kubernetes 是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes 的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,Kubernetes 提供了应用部署,规划,更新,维护的一种机制.Kubernetes 在设计结构上定义了一系列的构建模块,其目的是为了提供一个可以部署.维护和扩展应用程序的机制,组成 Kubernetes 的组件设计概念为松耦合和可扩展的,这样可以使之满足多种不同的工作负载.可扩展性在很大程度上由 Kubernetes API…

本文系腾讯云安全团队李航宇.邓昶博撰写 图数据库在挖掘黑灰团伙以及建立安全知识图谱等安全领域有着天然的优势.为了能更好的服务业务,选择一款高效并且贴合业务发展的图数据库就变得尤为关键.本文挑选了几款业界较为流行的开源图数据库与 Nebula Graph 进行了多角度的对比. 图数据库介绍 Neo4j Neo4j 是目前业界广泛使用的图数据库,包含社区版本和商用版本,本文中使用社区版本. HugeGraph HugeGraph 是百度基于 JanusGraph 改进而来的分布式图数据库,主要应用场…

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…

转载自原文地址:http://www.cnblogs.com/loveis715/p/5277051.html 最近我在用图形数据库来完成对一个初创项目的支持.在使用过程中觉得这种图形数据库实际上挺有意思的.因此在这里给大家做一个简单的介绍. NoSQL数据库相信大家都听说过.它们常常可以用来处理传统的关系型数据库所难以解决的一系列问题.通常情况下,这些NoSQL数据库分为Graph,Document,Column Family以及Key-Value Store等四种.这四种类型的数据库分别使用…

本文由美团 NLP 团队高辰.赵登昌撰写 首发于 Nebula Graph 官方论坛:https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/1377 1. 前言 近年来,深度学习和知识图谱技术发展迅速,相比于深度学习的"黑盒子",知识图谱具有很强的可解释性,在搜索推荐.智能助理.金融风控等场景中有着广泛的应用.美团基于积累的海量业务数据,结合使用场景进行充分地挖掘关联,逐步建立起包括美食图谱.旅游图谱.商品图谱在内的近十个领域知识图谱,并在多业务场景落…

本文由云+社区发表 作者:ManishRai Jain 作者:ManishRai Jain Dgraph Labs创始人 版权声明:本文由腾讯云数据库产品团队整理,页面原始内容来自于db weekly英文官网,若转载请注明出处.翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息,并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其内容的真实性.如果其他媒体.网站或其他任何形式的法律实体和个人使用,必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任.不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载,或盗用腾讯云数据…

1 应用开发概述 基于数据传输效率以及接口自定义等特殊性需求,我们暂时放弃使用Neo4j服务器版本,而是在Neo4j嵌入式版本的基础上进行一些封装性的开发.封装的重点,是解决Neo4j嵌入式版本EmbeddedGraphDatabase中不能同时创建多个实例指向同一个数据库的问题.如果开发人员使用Neo4j嵌入式版本作为数据库,要想实现多个程序共享一个数据库,这将是一个不可回避的问题.本手册给出的解决方案是“构建一个中间服务层,提供各种接口方法,指向同一个数据库实例:其他客户端程序通过中间服务层…

前言 业界对持久存储领域的追求从未停止过,为了更方便.更容易地用对象表达我们的思维,开源领域和商业领域都涌现了许多新技术, ORM 的出现恰恰说明了这点.最近一年,业界也在反思,到底 ORM 给我们带来的是便利还是麻烦.矛头指向大名鼎鼎的 Hibernate ,纷纷议论其性能问题,大家似乎要达成这样的共识:“在业务逻辑复杂的地方用 SP ,而一般的 CRUD 还是 Hibernate ”,就连全球知名的 BearingPoint 也有类似看法.下面一个简单的例子,说明了传统 ORM 工具的弊端.…

RMI Server(服务端)主要包括以下功能:远程用户权限验证管理.远程服务接口实现类.Neo4j实体映射转换等.项目目录结构如下图所示: 3.2.1 远程用户权限验证管理 3.2.1.1 用户权限验证机制 用户权限验证机制分为三个层级. 第一级,远程主机IP地址验证.检查是否允许远程主机IP地址访问RMI服务. 第二级,远程用户信息验证.检查用户名称和密码是否正确,用户是否启用等. 第三级,远程服务及接口方法验证.检查用户是否有权访问某个RMI服务以及服务下的指定接口方法. 3.2.1.2…

现实中很多数据都是用图来表达的,比如社交网络中人与人的关系.地图数据.或是基因信息等等.RDBMS并不适合表达这类数据,而且由于海量数据的存在,让其显得捉襟见肘.NoSQL数据库的兴起,很好地解决了海量数据的存放问题,图数据库也是NoSQL的一个分支,相比于NoSQL中的其他分支,它很适合用来原生表达图结构的数据. 下面一张图说明,相比于其他NoSQL,图数据库存放的数据规模有所下降,但是更能够表达复杂的数据. 通常来说,一个图数据库存储的结构就如同数据结构中的图,由顶点和边组成. Neo4j是…

01. 图数据库 图数据库是专门存储和检索大量信息网络的存储引擎.它可以有效地将数据存储为节点和关系,并允许高性能检索和查询这些结构.属性可以添加到节点和关系.节点可以用零个或多个标签标注,关系总是定向和命名. 1. Neo4j Neo4j是一个开源的NOSQL图形数据库.它将数据转换成化为节点.关系和属性.使用图查询语言Cypher,支持集群,支持ACID事务,并发控制.事务恢复.高可用性. 介绍(第一章): https://neo4j.com/docs/developer-manual/3.…

最近在处理一些图的数据,主要是有向图,如果图的节点不是特别大可以直接加载到内存里来处理,但是当图的节点个数特别大时,内存就放不下了:我 们牵涉到的图的节点数最大可以达到数亿个节点,已经超出的机器内存的大小,所以必须把这些图的数据放到外存上,所以我们就选择了图数据库. 尝试了2种图数据库,IBM System G 和 neo4j, 这两个数据库都可以处理上亿个节点的图,起始使用的是System G,但是存在一些问题,当图的节点数在300多万个,边数为1000多万个时,在创建图时就特别麻烦,程序老是…

Google.亚马逊.微软 .阿里巴巴开源软件一览 大公司为什么要发布开源项目?一是开源能够帮助他人更快地开发软件,促进世界创新,主要是社会价值层面的考虑.二是开源能够倒逼工程师写出更好的代码.三是开源能够更有效利用社区的力量,帮助企业一起解决难题.开源,让世界更美好. Google,亚马逊,微软,和阿里巴巴都是体量最大的几个互联网公司,也都是作为云厂商的几个大玩家. 在这几家技术公司的合力推动之下,云计算的时代真正来到了我们身边.优秀的技术公司不会缺少自己的技术思考,这些思考有些深藏在云端,我…