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…

摘要 上文(存储篇)说到数据库重要的两部分为存储和计算,本篇内容为你解读图数据库 Nebula 在查询引擎 Query Engine 方面的设计实践. 在 Nebula 中,Query Engine 是用来处理 Nebula 查询语言语句(nGQL).本篇文章将带你了解 Nebula Query Engine 的架构. 上图为查询引擎的架构图,如果你对 SQL 的执行引擎比较熟悉,那么对上图一定不会陌生.Nebula 的 Query Engine 架构图和现代 SQL 的执行引擎类似,只是在查询…

每一门语言都有其相应的编码规范, Solidity 也一样, 下面官方推荐的规范及我的总结,供大家参考,希望可以帮助大家写出更好规范的智能合约. 命名规范 避免使用 小写的l,大写的I,大写的O 应该避免在命名中单独出现,因为很容易产生混淆. 合约.库.事件.枚举及结构体命名 合约.库.事件及结构体命名应该使用单词首字母大写的方式,这个方式也称为:帕斯卡命名法或大驼峰式命名法,比如:SimpleToken, SmartBank, CertificateHashRepository,Player.…

在新零售成为大趋势的今天,餐饮行业也加入到这一浪潮之中.智能餐饮系统将帮助餐饮行业从多个维度提升自己的运营能力和收益,而打造智能餐饮系统SaaS化能力也成为了目前的一个热点.本文中果仁软件联合创始人&研发副总赵亚南就为大家带来了关于使用阿里云POLARDB构建客到智能餐饮系统实践分享. 本次分享中,首先介绍了“客到云餐饮”这款SaaS化产品,其次介绍随着业务发展所需要面对的挑战,以及“客到”为什么要选择POLARDB.第三将讲述使用POLARDB的解决方案以及迁移的整个过程所做的实践,最后将分享…

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…

摘要 在讨论某个数据库时,存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点,也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分.每个数据库都有其独有的存储.计算方式,今天就和图图来学习下图数据库 Nebula Graph 的存储部分. Nebula 的 Storage 包含两个部分, 一是 meta 相关的存储, 我们称之为 Meta Service ,另一个是 data 相关的存储, 我们称之为 Storage Service. 这两个服务是两个独立的进程,数据也…

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编者按:本文源自阿里云云效团队出品的<阿里巴巴DevOps实践指南>,扫描上方二维码或前往:https://developer.aliyun.com/topic/devops,下载完整版电子书,了解阿里十年DevOps实践经验. 阿里巴巴的运维团队致力于打造无人值守的运维平台,用智能化推动高效率.低成本的应用运维.智能运维是运维平台实现信息化和数字化之后的自然发展,利用扎实的技术基础,把机器学习.优化算法和各个专业领域方面的知识完美结合起来,针对具体运维场景提供令人满意的解决方案. 智能运维(…

Ch1 互联网金融的申请过程,通常由用户从移动端发起,首次贷款用户会经理申请.四要素验证.授信与额度利率定价.多层审批.用户提款等多个环节:对于还款后再次贷款的复贷客户,平台通常会基于更好的信用评估结果,并根据历史还款表现对其进行额度管理.流程如图所示. 首次贷款用户需要依次通过反欺诈引擎.信用评估引擎.人工审核的审批.信用评估引擎主要包括政策规则筛选.信用规则筛选.申请评分卡评分等步骤.信用规则通常由风险分析方法得到的相应的策略规则:申请评分卡是用户授信的主要依据,建模人员根据用户的征信数以及…

前言: 这次练习完成的是图模型的近似推理,参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models . 上次实验PGM练习四:图模型的精确推理 中介绍的是图模型的精确推理,但在大多数graph上,其精确推理是NP-hard的,所以有必要采用计算上可行的近似推理.本实验中的近似推理分为2个部分,LBP(loop belief propagation算法)和MCMC采样.实验code可参考:实验code可参考网友的:code. 算法流程: LBP(loop be…