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JanusGraph:图数据库系统简介 图(graph)是<数据结构>课中第一次接触到的一个概念,它是一种用来描述现实世界中个体和个体之间网络关系的数据结构. 为了在计算机中存储图,<数据结构>中初步介绍了图的逻辑结构和存储结构.本文对图的定义.图的作用.图的逻辑结构.图的存储结构进行了回顾,继而引出了图数据库.主流的图数据库产品,最后重点介绍了JanusGraph图数据库的基本知识. 本文提纲: 1.图的简介 2.图数据库的概念 3.JanusGraph的简介 1.图的简介 ==…
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:这篇文章将介绍图数据库 Nebula Graph 的查询语言 nGQL 和 SQL 的区别. 本文首发于 Nebula Graph 官方博客:https://nebula-graph.com.cn/posts/sql-vs-ngql-comparison/ 虽然本文主要介绍 nGQL 和 SQL 的区别,但是我们不会深入探讨这两种语言,而是将这两种语言做对比,以帮助你从 SQL 过渡到 nGQL. SQL (Structured Query Language) 是具有数据操纵和数据定义等多…
本片继续前几篇介绍图数据库的创建,有疑问可以我的看看前两篇文章:http://www.cnblogs.com/rongyux/p/5537206.html 四 图数据库的创建 1 创建一个节点   Person {name: "My Name"} CREATE (me:Person {name: "My Name"}) return me;…
接着上一篇,继续介绍图数据库Neo4j: http://www.cnblogs.com/rongyux/p/5537028.html 三 高级查找操作 1过滤   name = "Tom Hanks"的人 MATCH (n:Person) WHERE n.name = "Tom Hanks" RETURN n; 另一种写法: MATCH (n:Person {name:"Tom Hanks"}) RETURN n;…
Motivation 图数据库中的高科技和高安全性中引用了一个关于图数据库(graph database)的应用前景的乐观估计: 预计到2017年,图数据库产业在数据库市场的份额将从2个百分点增长到25个百分点,在此过程中图数据库工具将会逐步获得企业认可,并且其消费群体会持续增长. 文中从图发现.图知识管理和图预测角度阐述图数据库生态系统面临的技术和安全性挑战. 由于有语义网初步研究的背景,对图数据库NoSQL实现中triple概念感到亲切:在一本名为Graph database的Neo4j技术…
HugeGraph介绍 以下引自官方文档: HugeGraph是一款易用.高效.通用的开源图数据库系统(Graph Database,GitHub项目地址), 实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言, 具备完善的工具链组件,助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品.HugeGraph支持百亿以上的顶点和边快速导入,并提供毫秒级的关联关系查询能力(OLTP), 并可与Hadoop.Spark等大数据平台集成以进行离线分析(OLAP). HugeGraph典…
Nebula Graph:一个开源的分布式图数据库.作为唯一能够存储万亿个带属性的节点和边的在线图数据库,Nebula Graph 不仅能够在高并发场景下满足毫秒级的低时延查询要求,而且能够提供极高的服务可用性和数据安全性. 本篇主要介绍 Nebula Graph 的数据模型和系统架构设计. 有向属性图 DirectedPropertyGraph Nebula Graph 采用易理解的有向属性图来建模,也就是说,在逻辑上,图由两种图元素构成:顶点和边. 有向属性图 顶点 Vertex 在 Neb…
导读 索引是数据库系统中不可或缺的一个功能,数据库索引好比是书的目录,能加快数据库的查询速度,其实质是数据库管理系统中一个排序的数据结构.不同的数据库系统有不同的排序结构,目前常见的索引实现类型如 B-Tree index.B+-Tree index.B*-Tree index.Hash index.Bitmap index.Inverted index 等等,各种索引类型都有各自的排序算法. 虽然索引可以带来更高的查询性能,但是也存在一些缺点,例如: 创建索引和维护索引要耗费额外的时间,往往是…
导读 身处在现在这个大数据时代,我们处理的数据量需以 TB.PB, 甚至 EB 来计算,怎么处理庞大的数据集是从事数据库领域人员的共同问题.解决这个问题的核心在于,数据库中存储的数据是否都是有效的.有用的数据,因此如何提高数据中有效数据的利用率.将无效的过期数据清洗掉,便成了数据库领域的一个热点话题.在本文中我们将着重讲述如何在数据库中处理过期数据这一问题. 在数据库中清洗过期数据的方式多种多样,比如存储过程.事件等等.在这里笔者举个例子来简要说明 DBA 经常使用的存储过程 + 事件来清理过期…