一般情况下,我们使用数据库查找事物间的联系的时候,只需要短程关系的查询(两层以内的关联).当需要进行更长程的,更广范围的关系查询时,就需要图数据库的功能. 而随着社交.电商.金融.零售.物联网等行业的快速发展,现实世界的事物之间织起了一张巨大复杂的关系网,传统数据库面对这样复杂关系往往束手无策.因此,图数据库应运而生. 图数据库(Graph database)指的是以图数据结构的形式来存储和查询数据的数据库. 从 http://db-engines.com/en/ranking 可以发现,N

最近在做图像分割,需要使用一些分割图片的label,但是发现存储的分割label感觉被平滑过了,即使使用 image = cv2.imread(info['path'],cv2.IMREAD_UNCHANGED) 也没有作用,后面发现分割的label格式存储为png格式就可以了,猜测(没有深纠哈)是jpg压缩什么的导致的.

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了不同的数据结构来记录数据.因此它们所适用的场景也不尽相同. 其中最为特别的便是图形数据库了.可以说,它和其它的

JAX-RS是一个用于构建REST资源的Java API,可以使用JAX-RS注解装饰每一个扩展类,从而让服务器处理对应的http请求,附加注解可以用来控制请求和响应的格式,http头和URI模板的格式.     下面看一个服务器扩展实现的示例,允许客户端请求社交网络的两个成员之间的距离 @Path("/distance")/*注解规定请求URL以/distance开始*/ Public class SocialNetworkExtension{ private final Execu

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

图数据库Neo4j简介 转自: 图形数据库Neo4J简介 - loveis715 - 博客园https://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 F

最近在抓取一些社交网站的数据,抓下来的数据用MySql存储.问我为什么用MySql,那自然是入门简单,并且我当时只熟悉MySql.可是,随着数据量越来越大,有一个问题始终困扰着我,那就是社交关系的存储. 就以新浪微博举例,一个大V少则十几万,多则几千万的粉丝,这些关注关系要怎么存呢?在MySql中,一条关注关系(大V id,大V的一个粉丝 id)存为一条数据,那么当用户数量上来的时候,关注关系轻松破亿,破十亿,甚至上百亿,并且为了保证每条数据的唯一性,还需要设置联合索引,MySql就有些力不从心

https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-neo4j/ Neo4j 是一个高性能的 NoSQL 图形数据库.Neo4j 使用图(graph)相关的概念来描述数据模型,把数据保存为图中的节点以及节点之间的关系.很多应用中数据之间的关系,可以很直接地使用图中节点和关系的概念来建模.对于这样的应用,使用 Neo4j 来存储数据会非常的自然,要优于使用关系数据库.本文对 Neo4j 进行了深入的介绍,并结合具体的实例来进行详细的说明,可以让您对 Ne

简介: Neo4j 是一个高性能的 NoSQL 图形数据库.Neo4j 使用图(graph)相关的概念来描述数据模型,把数据保存为图中的节点以及节点之间的关系.很多应用中数据之间的关系,可以很直接地使用图中节点和关系的概念来建模.对于这样的应用,使用 Neo4j 来存储数据会非常的自然,要优于使用关系数据库.本文对 Neo4j 进行了深入的介绍,并结合具体的实例来进行详细的说明,可以让您对 Neo4j 有深入的了解,从而可以在应用开发中恰当地选择 Neo4j 来作为存储方式. From:http

近期由于工作需要,需要做一个人口关系大图的存储及检索方案,我们主要的数据对象有:人口(年龄,身份证号码,性别..) :学校信息(学校地址,学校名称,学校级别,学校下边的年级班级..):就职信息(公司名称,公司地址,公司企业信用代码..)以及论文发布信息(论文主题,参与人,发布时间) 问题思考: 针对这类人口关系大图,或者叫图谱的数据一般都是非关系型,而且有多钟关系的存在,比如张三跟李四两个人,可能是同学,同事,老乡,配偶,夫妻,等多种关系,那一般如果采取关系型数据库(oracle)为例,可能就需

Prometheus是时下最为流行的开源监控解决方案,我们可以很轻松地以Prometheus为核心快速构建一套包含监控指标的抓取,存储,查询以及告警的完整监控系统.单个的Prometheus实例就能实现每秒上百万的采样,同时支持对于采集数据的快速查询,而对于Kubernetes这类抓取对象变更频繁的环境,Prometheus也是最好的选择.显然,这些优秀特性的实现都离不开一个设计优良的时序数据库的支撑.本文就将对Prometheus内置的时序数据库tsdb的设计与实现进行剖析,从架构设计以及代码

相信您和我一样,在使用关系型数据库时常常会遇到一系列非常复杂的设计问题.例如一部电影中的各个演员常常有主角配角之分,还要有导演,特效等人员的参与.通常情况下这些人员常常都被抽象为Person类型,对应着同一个数据库表.同时一位导演本身也可以是其它电影或者电视剧的演员,更可能是歌手,甚至是某些影视公司的投资者(没错,我这个例子的确是以赵薇为模板的).而这些影视公司则常常是一系列电影,电视剧的资方.这种彼此关联的关系常常会非常复杂,而且在两个实体之间常常同时存在着多个不同的关系: 在尝试使用关系型数

import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Container; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.event.WindowAdapter; import java.awt.event.WindowEvent; import java.io.File; import java.io.FileInputStr

uboot启动流程分析,针对S5PV210 BL1阶段,SPL,u-boot-spl.bin 1.首先运行arch/arm/cpu/armv7/start.S 里面的_start函数,进行异常向量表设置,然后跳转到reset复位处理函数,设置处理器SVC模式,关闭IRQ和FIQ中断.设置cp15协处理器 的SCTRL寄存器V(bit13)为0,设置异常向量表在0x00000000-0x0000001C,设置异常向量表地址为_start.跳转到cpu_init_cp15初始化协处理器,清除TLB,

近期在一直在做uboot的移植工作,uboot中有非常多值得学习的东西.之前总结过uboot的启动流程,但uboot一个非常核心的功能没有细致研究.就是uboot的relocation功能. 这几天研究下uboot的relocation功能,记录在此,跟大家共享. 自己辛苦编辑,转载请注明出处.谢谢! 所谓的relocation,就是重定位,uboot执行后会将自身代码复制到sdram的还有一个位置继续执行.这个在uboot启动流程分析中说过. 但基于曾经的理解,一个完整可执行的bin文件,li

一.概述 在实时应用之中,难免会遇到往NoSql数据如HBase中写入数据的情景.题主在工作中遇到如下情景,需要实时查询某个设备ID对应的账号ID数量.踩过的坑也挺多,举其中之一,如一开始选择使用NEO4J图数据库存储设备和账号的关系,当然也有其他的数据,最终构成一个复杂的图关系,但是这个图数据库免费版是单机安装(集群要收费),在实时写入和查询关系的时候,导致我们一台服务器内存和cpu损耗严重,为了保证Hadoop集群的稳定性,只好替换掉这个数据库,采用流行的HBase.本文就HBase的使用心

第1章 数据库管理系统 1.1 前言 01.数据的定义:文字.图像.地理位置信息(坐标.经纬度)等 02.数据库管理系统的定义:建立.存取和管理数据,保证数据安全和完整性的软件 03.常见的数据库管理系统: 关系型:MySQL.Oracle.SQL Server.Db2等 非关系型:MongoDB.Redis.HBase等 数据库管理系统使用情况排名https://db-engines.com/en/ranking 1.2 NoSQL简介 NoSQL=Not Only SQL,支持类似SQL的功

一.起源 服务器上使用了Memcached做缓存加速,但是想查看Memcached状态的时候都只能telnet 127.0.0.1 11211 这样来查看,甚是累人,就想能不能做一款web端的软件,方便在PC and 手机上查看,所以就有了这一款软件(属于闲暇时光写的,如有不对,请指正) 二.安装Memcached And 新建Web项目 安装教程略过,因为网上有许多教程,如有不懂请留言问我吧,我电脑上安装了4个Memcached作为测试用 新建一个MVC的项目(其他也行,随自己),并在Nuge

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=2653550127&idx=1&sn=93f79e007d757a2ba887e8dc9e6c47f6&chksm=813a67b7b64deea1093304b21065d76073f0eb6e4b2923181211d0cb4159e1dc8c3104f7436b&scene=0&key=f9325dcb38245ddc7742d7cded4d4

随着大数据时代的到来,越来越多的网站.应用系统需要支撑海量数据存储,高并发.高可用.高可扩展性等特性要求. 传统的关系型数据库在应付这些已经显得力不从心,并暴露了许多难以克服的问题. 由此,各种各样的 NoSQL(Not Only SQL)数据库作为传统关系型数据的一个有力补充得到迅猛发展. 本文将分析传统数据库存在的一些问题,以及几大类 NoSQL 如何解决这些问题,希望给大家提供一些在不同业务场景下存储技术选型方面的参考. 传统数据库的缺点 传统的数据库有如下几个缺点: 大数据场景下 I/O