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  • 2020-10-20 20:09:34

    1. 什么是图数据库

    1. 图数据库是基于数学里图论的思想和算法而实现的高效处理复杂关系网络的新型数据库系统。
    2. 图形数据库善于高效处理大量的、复杂的、互联的、多变的数据。其计算效率远远高于传统的关系型数据库。
    3. 图形数据库在社交网络、实时推荐、征信系统、人工只能等领域有着广泛的应用

    2. 为什么要使用图数据库

    1. 世界本身就是由关系组成的

    2. 关系型数据库处理不好关系

    3. 图数据库最适合处理关系
      在这里插入图片描述

    4. 关系型数据库不能很好的处理关系

    • 4.1 建模难:不复杂就不能检模和存储数据和关系
    • 4.2 性能低:随着关系数量和层次的增加数据库尺寸的增加,性能低
    • 4.3 查询难:需要使用Join操作,查询复杂性增加
    • 4.4 扩展难:增加新类型的数据和关系需要重新设计模式
      最终导致传统数据库不适用于有实时价值的数据关系
    1. 非图数据库的NoSql数据库也不处理关系
    • 5.1 没有数据结构建模或存储数据关系
    • 5.2 没有查询结构支持数据关系
    • 5.3 在应用中连接数据需要"Join逻辑"
    • 5.4 对事务没有ACID支持{原子性、隔离性、持续性、一致性}
      导致NoSql数据库不适用于有实时价值的数据关系

    3. 关系型数据库于图数据库数据存储结构对比

    在这里插入图片描述

    4. 图数据库的应用场景

    图数据库技术已经应用于现实生活中的方方面面,诸如 Google、Facebook 等科技巨头已经开始使用图数据库的力量来蓬勃发展业务。据 Gartner 在《十大数据分析技术趋势》预测,2012 年至 2022 年,全球图处理及图数据库的应用都将以每年 100% 的速度迅猛增长。

    如果说知识图谱是图数据库的底层应用场景,充分利用了图模型在存储和查询的优势为多行业提供知识服务。那么金融风控则是具有行业特点的高阶应用场景。

    4.1 知识图谱

    1. 知识图谱作为图数据库的底层应用,已服务于多种行业,包括:智能问答、搜索、个性化推荐等。以智能问答为例,产品主要分为聊天机器人、行业智能问答系统两种。开放领域的知识图谱能为聊天机器人提供广泛知识,机器不仅能和使用者聊天还能提供日常知识。行业智能问答系统则使用行业知识图谱,能够为用户有针对性的提供专业领域知识,在法律、医疗行业已得到运用。

    2. 在知识图谱的应用落地上,主要有两点因素影响着知识图谱的质量和实现 -NLP 自然语言处理引擎、算法库。NLP 自然语言处理引擎决定了 NLP 爬虫平台获取数据的质量和数量,而这些原始数据作为知识图谱的知识原料又决定了知识图谱的水平。算法库中的图算法决定了图构建、图存储和图操作的能力,知识原料丰富而图算法落后,依然不能构建出强大的知识图谱。

    4.2 金融反欺诈

    1. 图数据库通过利用多维交叉关联信息深度刻画申请和交易行为,可以有效识别规模化、隐蔽性的欺诈网络和洗钱网络;结合机器学习、聚类分析、风险传播等相关算法,可以实时计算用户的风险评分,在风险行为发生前预先识别,有效帮助金融机构提升效率、降低风险。应用图数据库的金融风控场景很多,例如个人信贷、洗钱路径追踪、个人 / 企业征信等

    2. 基于图数据库在金融风控的优异表现,很多企业表示对这项技术的看好,在这之中也有一些前瞻性的企业已率先使用此技术并取得竞争性优势。图技术发展多年,这项技术仍然有很多企业没有使用,是什么原因阻碍了技术的推进?

    3. 首先是数据存储的问题,在反洗钱的场景中,需对用户的借记卡和信用卡数据存储分析。在存储时发现,仅 10 个月借记卡数据 +1 个月信用卡数据规模就有 5 个 T,这样的数据量是过去图数据库无法支持的。

    4. 第二点是多步分析问题。在反洗钱应用场景中需要做到 3-10 步以上的分析,而目前的图数据库在企业级场景下,2 度到 3 度查询时就会出现超时或者内存溢出的问题。这样的性能对于欺诈甄别的帮助很小。

    5. 针对这些问题,图数据库厂商正在积极构建成熟的解决方案来满足这两点要求,市面上有越来越多高性能图数据库出现。目前,部分企业采取的替代方案是通过图数据库 + 大数据平台的方式实现大数据量的效果,但是这样的解决方案由于技术门槛较高无法轻易掌握。

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  • 图数据库与关系型数据库的对比

    千次阅读 2022-04-13 08:42:04
    图数据库与关系型数据库的对比

    1.2 图数据库与关系型数据库的对比

    在数据库领域的应用中并不是任何用例都适用于关系数据模型,但在过去由于缺乏可行的替代方案和各大关系数据库厂商的大力发展下,其他类型数据库难以成为主流;但随着图数据库的产生,这种情况发生了改变。

    1.2.1 关系数据库的弊端

    关系数据库自上世纪 80 年代以来一直是数据库领域发展的动力,并持续到今天。它们将高度结构化的数据存储在具有某些类型信息的二维表格中,并且由于其组织数据的严格特性,开发人员和应用程序必须严格地按照关系数据库的相关约定来构建其应用程序中使用的数据。

    在关系数据库中,通过外键约束来实现两表或多个表之间某些记录相互引用的关系。外键约束是关系数据库中实现表之间相互引用的必不可少的策略。关系数据库通过外键在主表中寻找匹配的主键记录来进行搜索、匹配计算操作,因为这种操作是“计算密集型”的,也是“内存密集型”的,并且操作次数将是表中记录的指数级别,所以它需要消耗大量的系统资源。如果您使用多对多关系,则必须要再添加一个中间表,它用来保存两个参与表的外键对应关系,这进一步增加了连接操作的成本。

    1.2.2 图数据模型的优势

    在图数据库中,关系是最重要的元素。通过关系我们能够将节点相互关联起来构建与我们的问题领域密切相关的复杂模型。

    图数据库模型中的每个节点都直接包含一个关系列表,关系列表中存放此节点与其他节点的关系记录。这些关系记录按类型和方向组织起来,并且可以保存附加属性。无论何时运行类似关系数据库的连接(Join)操作时,图数据库都将使用此列表来直接访问连接的节点,无须进行记录的搜索、匹配计算操作。

    将关系预先保存到关系列表中的这种能力使 Neo4j 能够提供比关系数据库高几个数量级的性能,特别是对于复杂连接的查询, Neo4j 能够实现毫秒级的响应。

    使用图数据库来组织数据所得到的数据模型比使用传统关系或其他 NoSQL 数据库的数据模型更简单,同时更具有表现力。

    图数据库支持非常灵活和细粒度的数据模型,可以用简单直观的方式对数据应用进行建模和管理,可以更方便地将数据单元小型化、规范化;同时还能实现丰富的关系连接,这样在对数据查询时可以用任何可想象到的方式进行查询操作。可见,与关系数据库相比,图数据库可支持更多类型的用例,如下图所示。

    在这里插入图片描述

    众所周知,数据库为确保数据的正确性,创造性地引入了事务概念,即 ACID 特性。像 Neo4j 这样的图数据库完全支持 ACID 事务,包括预写式日志(write-ahead logs)的恢复和异常终止后的恢复,所以永远不会丢失已经被加入数据库的数据。

    下面是一个用关系数据模型和图数据模型建模的实例,通过两个E-R图(Entity Relationship Diagram,实体联系图)可以看出使用图数据库更加简洁、明确地描述数据之间的关系。

    如下图所示,要使用关系数据库创建一个项目部门组织的存储结构,必须为项目、部门、组织、人员单独创建表结构,各个表结构之间通过外键约束相互关联,对于多对多的复杂关系还必须创建“中间表”(如Department_ Members 表),通过 E-R 图可以看出,各个表结构中创建了大量的主键、外键列,并创建了中间表来维护复杂关系,这消耗了大量的系统资源。

    在这里插入图片描述

    如果采用图数据库创建一个项目部门组织的存储结构则容易得多,只需要为项目、部门、组织、人员创建节点,并且节点不需要主键、外键,也不需要中间表,只保留必要的属性即可。各个节点直接通过关系指向来表达节点之间的复杂关系。使用图数据库可以更加简洁、明确地描述数据间的复杂关系,如下图所示。

    在这里插入图片描述

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  • 数据库的发展历史到数据库的分类,重点介绍了图数据库这一类别的发展和未来,现在就开始跟我一起进入数据的世界吧。

    CSDN Neo4j技能树发布后,已经有64位同学正在学习,还有不少同学完成了全部的内容和练习题!太棒了!感谢大家的参与。

    在接下来的博客中,我会用一个系列来详细讲解各章节的内容,希望能帮助大家更扎实地掌握这些知识,也希望通过我分享的一些实战代码帮助大家顺利启动自己的图数据项目,一起探索图的世界。

    CSDN发布的第二期《新程序员》的主题之一是“新数据库时代:带你走进数据库的全新阶段”,其中有如下描述:

    在开源吞噬软件、互联网数据海量的今天,数据库进入了全新阶段:新型数据库全面兴起、数据库开源已成趋势、数字化转型势在必行、资本热潮喷涌而出。

    数据库全景图内含关系型数据库、面向文档的数据库、键值数据库、图数据库、时序数据库、列存储数据库、搜索引擎数据库等各类开源及闭源产品。

    相信不少从事软件研发工作或自己有兴趣动手做过开发的同学,对数据库有一定了解。如果你是第一次知道“数据库”,可以先从数据库的定义开始:

    在形式上,“数据库”是指一组相关数据及其组织方式。访问这些数据通常由一个“数据库管理系统”(DBMS)提供,该系统由一套集成的计算机软件组成,允许用户(数据库的使用者)与一个或多个数据库交互,并提供对数据库中包含的数据的访问。DBMS提供各种功能,允许输入、存储和检索大量信息,并提供管理这些信息的组织方式的方法。

    我们从如下3个方面来展开。

    数据库的发展历史

    在这里我们简单回顾一下数据库的发展,让没有了解过数据库的同学有个粗略概览,也想以此来带出图数据库的发展。

    在数据库软件系统诞生之前,数据存储和数据的管理已经存在了相当长的时间。不过当时数据管理主要是通过表格、卡片等方式进行,效率低下,需要大量人员参与,也极易出错。

    在这样的背景下,于20世纪60年代,数据库系统应运而生。我们一起看一下几个关键的时间和出现的事物。

    1962年:“数据库(Database)”一词开始流行于系统研发公司的备忘录中。

    1970年:IBM的Edgar Frank Codd撰写了“大型共享数据库的关系模型”的论文,以此被称为“关系数据库之父“。

    1979年:Oracle创建了第一个商业关系型数据库管理系统(RDBMS)。

    1983年:IBM发布DB2。

    1984年:Teradata发布第一个大规模并行处理(MPP)数据库平台。

    1985年:适用于PC桌面的数据库系统出现,比如微软Access。

    1988年:IBM首次提出“数据仓库”一词及行业标准。

    1995年:第一款开源关系型数据库管理系统MySQL发布。

    2000年:Neo4j的创始团队在RDBMS上遇到了性能问题,并开始构建第一个Neo4j原型。

    2003年:第一款XML数据库发布,标志着进入NoSQL阶段。

    2007年:第一款商用图数据库Neo4j发布,同期发布了开源版本。

    2009年:商用大数据Hadoop平台Cloudera的产品发布。同期由MongoDB引发了去SQL的浪潮。

    2010年:Neo4j图数据库发布1.0正式版。

    2011年:基于资源描述框架(RDF)的图数据库管理系统开始浮现。

    2014年:Spark发布。

    2015年:Apache发布超过25个数据相关项目。

    2016年:Neo4j图数据库发布3.0正式版。

    其实这个列表还可以很长,大家有兴趣也可以根据关键字搜索互联网了解更详细的历史故事。比如知乎上这篇信息图表

    在这里插入图片描述

    数据库模型的分类

    接下来我们了解一下数据库模型的不同类别。

    数据库模型是用于确定数据库的逻辑结构。它从根本上决定了数据可以用何种方式存储、组织和操作。数据库管理系统可以提供一个或多个模型。最佳结构取决于应用程序数据的自然组织,以及应用程序的要求,包括交易率(速度)、可靠性、可维护性、可伸缩性和成本。大多数数据库管理系统都是围绕一个特定的数据模型构建的。

    数据库模型不仅仅是构建数据的一种方式:它还定义了一组可以在数据上执行的操作。例如,关系模型定义了SELECTJOIN等操作。虽然这些操作在特定的查询语言中可能不是显式的,但它们为构建查询语言提供了基础。

    我最近在阅读《图数据库实战》这本书,第一章里有这个对比图。可以看到从最广泛的应用角度来看,面向不同的数据复杂程度,数据库管理系统可以分为以下5种类别。

    在这里插入图片描述

    键值(KV)数据库:所有数据有唯一的Key作为标识符,以及和Key关联的数据对象。模型简单易用,非常容易上手。

    宽列数据库:这种数据库系统的数据按照列来存储,每行有大量的列表示不同的数据属性,允许不同行的数据有不同的列。

    文档数据库:类似于键值数据库,也有一个唯一键,存储的数据是按照一定模式来组织的文档,也可以包含嵌套的数据。

    图数据库:图(Graph)是指数据结构的图,图数据库将数据存储为节点(Node)和关系(Relationship),因此在处理关联数据方面有很大优势。

    关系数据库:历史最悠久使用最广泛的数据库模型,以二维表的形式存储数据,允许不同表之间建立关联。

    我们深入了解一下为什么图数据库会出现,不难看出虽然关系型数据库允许建立关联,但只能在查询计算时来处理关联,因此在处理多级和不确定的关联数据场景下就显得力不从心。而图数据库从模型设计开始就将数据和关系同时考虑,也同时存储下来,所以在计算关联关系的时候就很得心应手。

    另一方面,从DB-Engines对市场上数据库系统的统计数据来看,关系型数据库一直稳定占据大部分市场,而图数据库则是过去10年增长最快的数据库类型。

    关于图数据库的使用场景,我会在后续文章中陆续分享几类常见的图问题模式,即什么场景下使用图数据库更具有优势,敬请持续关注。

    展望数据库的未来

    在2021年CSDN 1024程序员节上,Neo4j创始人兼CEO Emil Eifrem在圆桌论坛“六大国际数据库掌门人尖峰对话”上,分享了图数据平台引领数据库未来十年发展的观点。

    过去两年,数据库行业的发展趋势呈现三大特征。

    首先是融合,随着新型数据的大规模创新,高速扩展的数据库市场再次呈现出融合的局面,数百家数据库厂商逐渐归入到包括文档数据库、图数据库、时序数据库、NewSQL数据库在内的四个全新且稳定的数据库阵营中。在不同细分领域中,仅有有限的几家公司在领军之路上引吭高歌,如图领域的Neo4j 和文档领域的 MongoDB。

    第二,向云转移成为整个行业的长期趋势。2017年前后一些大型云供应商和独立云供应商开始涌现。虽然曾因数据重力和监管等因素的影响进展放缓,而今这一趋势再次气势如虹。数据向云服务转移在很大程度上成为数据库平台的发展驱动要素。

    第三,数据科学家方兴未艾。整体而言,数据科学家并不喜欢数据库,他们更加钟爱数据。而图数据库是个例外,越来越多的数据科学家对图数据库青睐有加。数据科学家使用图形算法处理数据,再通过图将数据输入机器学习管道中,从而为机器学习模型和预测提供关系型信号。由此,图数据库成为机器学习管道中的核心部分。

    值此2022年新春佳节之际,我相信随着大家对关联数据的需求不断攀升,图数据库的流行将是很快到来的一个状态。因此,现在就跟我一起进入图数据的世界吧。

    希望通过本文的介绍,让你对数据库的发展、数据库模型的类别以及图数据库的发展有一个初步印象。

    欢迎持续关注和跟进。

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  • 7种图数据库简单比较

    千次阅读 2022-03-13 22:01:56
    1、 图数据库排名 图数据库排名:https://db-engines.com/en/ranking/graph+dbms 2、 图数据库比较表格 3 、各种图数据库属性 3.1 Neo4j(主流) 历史悠久且长期处于图数据库领域的主力地位,其功能强大,性能也...

    1、 图数据库排名
    图数据库排名:https://db-engines.com/en/ranking/graph+dbms
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    2、 图数据库比较表格
    在这里插入图片描述
    3 、各种图数据库属性
    3.1 Neo4j(主流)
    历史悠久且长期处于图数据库领域的主力地位,其功能强大,性能也不错,单节点的服务器可承载上亿级的节点和关系。社区版最多支持 320 亿个节点、320 亿个关系和 640 亿个属性。
    优点:Neo4j有自己的后端存储,不必如同JanusGraph等一样还要依赖另外的数据库存储。 Neo4j在每个节点中存储了每个边的指针,因而遍历时效率相当高。
    缺点:企业版付费。开源的社区版本只支持单机,不支持分布式。社区版只能部署成单实例,企业版可以部署成高可用集群,从而可以解决高并发量的问题;不能做集群,单个实例故障时影响系统正常运行。社区版只支持冷备份,即需要停止服务后才能进行备份。
    3.2 OrientDB(不推荐)
    OrientDB是第二代分布式图数据库,以混合数据模型为特点,它包括可以在最复杂的场景中使用复制和分片,并以Apache2许可证提供开放源代码。ORIENTDB工作速度快,能够在最常见的硬件上每秒存储220000条记录,并且支持无模式、完整和混合模式,可以使用SQL作为查询语言之一。
    优点:ORIENTDB使用身份验证、密码和静态数据加密等方式为所有机密数据提供安全保护。OrientDB为确保更好的性能,最近引入了节点的快速重新同步,即使处理数十亿条记录,遍历速度也不会受到影响。OrientDB 是分布式多模型数据库,支持图数据模型,支持 sharding 机制,大规模查询情况下性能比较好;
    缺点:开源版功能部分欠缺。起步较早,最初的时候都是一个单机的图数据库,然后随着用户数据量的不断增加,后期增加了分布式模式,支持集群和副本,但是由于后加的功能,其分布式支持的不是很好。
    3.3 ArangoDB(不推荐)
    Arangodb以一种非常创造性和灵活的方式安排数据。数据可以存储为键或值对、图或文档,所有这些都可以通过一种查询语言访问。为了更安全的选择,查询中可以使用声明性模型。用户可以在一个查询中组合不同的模型及其特性的原因是,ArangoDB对所有数据模型都使用相同的核心和相同的查询语言。
    优点:Arangodb独特的特性是它能够在一个查询中组合不同的数据模型。这使得其展示方式令人印象深刻且美观。它比其他数据库具有更灵活的扩展性、增强的容错性、大容量的存储能力和更低的成本。arangodb最突出的特性是foxx,这是一个用于编写数据库中以数据为中心的javascript框架。

    缺点:它们起步比较早,最初的时候都是一个单机的图数据库,然后随着用户数据量的不断增加,后期增加了分布式模式,支持集群和副本,但是经过调研发现,可能是由于后加的功能,他们的分布式支持的不是很好。
    3.4 JanusGraph(推荐)
    JanusGraph是可扩展的图数据库,底层依赖于大数据组件,对分布式支持的非常好,也都是完全的开源免费,存储数据模型也都是专为图数据而设计。JanusGraph基于Titan发展而来,包含其所有功能,采用Tikerpop的Gremlin图查询语言,有单独的后端存储,支持Cassandra/HBase/BerkeleyDB等做存储,支持Solr/ES/Lucence等做图索引 支持Spark GraphX/Giraph等图分析计算引擎及Hadoop分布式计算框架 原生支持集成了Tinkerpop系列组件:Gremlin查询语言,Gremlin-Server及Gremlin applications。 采用很友好的Apache2.0协议,支持对接可视化组件如Cytoscape,Gephi plugin for Apache TinkerPop,Graphexp,KeyLines by Cambridge Intelligence,Linkurious
    优点:JanusGraph的存储系统依赖于像Cassandra、HBase(HBase又依赖于Zookeeper和HDFS)、BerkelyDB等等这样的存储系统,索引系统依赖于Elasticsearch、Solr、Lucene等等;也基于这些原因,它和大数据生态结合的非常好,可以很好地和Spark结合做一些大型的图计算。所以可以很好的和spark的大数据平台进行结合,并且能够支持实时图遍历和分析查询
    缺点:其存储需要依赖于其他存储系统,JanusGraph使用HBase作为底层存储系统,而HBase又依赖于Zookeeper和HDFS,另外JanusGraph的索引又依赖于ES,所以想要搭建一套完整的JanusGraph,需要同时搭建维护好几套系统,维护成本非常大。另一问题就是稳定性,根据经验来看,系统越复杂,依赖系统越多,整体可控性就越差,稳定性风险就越大。并且三方的一些工具也存在一些问题,所以要用肯定要基于底层(读写)进行性能优化。
    3.5 HugeGraph(推荐)
    百度基于JanusGraph开源了HugeGraph,增加了很多特性,提高了易用性及性能,增加了一些图分析算法。实现了Apache ThinkerPop 3框架,支持Gremlin图查询语言。HugeGraph支持多用户并行操作,输入Gremlin查询语句,并及时得到图查询结果。也可以再用户程序中调用hugeGraph API进行图分析或查询。
    优点:HugeGraph可以与Spark GraphX进行链接,借助Spark GraphX图分析算法(如PageRank、Connected Components、Triangle Count等)对HugeGraph的数据进行分析挖掘。HugeGraph还针对图数据库的高频应用(例如:ShortestPath、k-out、k-neighbor等)做了特定性能优化,并且为用户提供更为高效的使用体验
    缺点:基于JanusGraph开源,存在和JanusGraph同样的问题,维护成本高。
    3.6 Dgraph(推荐)
    dgraph 是基于 golang 开发的开源的分布式图数据库。诞生时间不长, 发展却很迅速,从设计之初就考虑了分布式和扩展性,所以对分布式支持的非常好。
    优点:Dgraph 不依赖与任何第三方系统,只有一个 Dgraph 可执行文件,只需在启动时通过参数指定是 Zero(管理节点)还是 Alpha(数据节点)即可,Dgraph 会自动组成集群,运维部署非常简单。Dgraph维护成本低很多。Dgraph 和 JanusGraph 性能差不多,但复杂查询下,Dgraph 性能远高于 JanusGraph。同时,Dgraph 的写入性能也整体高于 janusGraph。
    缺点:比如还不支持多重边、一个集群只支持一个图、与大数据生态兼容不足等,这些都需要靠后期不断完善。
    3.7 TigerGraph(不推荐)
    TigerGraph是一个目前业界先进的企业级图数据库。系统完全闭源。部分查询算法开源。分为开发版和企业版。开发版免费,但功能受限,比如单点只能构建一个图。企业面收费,支持大规模集群,顶点表数量不受限制。
    优点:TigerGraph可以通过GSQL实现类存储过程的算法封装,而且已经实现了很多图算法,但是语法结构要比Neo4j复杂的多。
    缺点:付费图数据库。Neo4j按照cpu收费,TigerGraph按照数据容量(G)来收费,费用较贵。
    4 、选型结论
    推荐一:Neo4j。使用起来相当的方便,入门门槛很低,基本上拿来就能用,并且有很好的社区支持,三方库、第三方工具的支持,社区版本也可以支撑到不错的数据量(亿级没问题)。但是如果想挖掘海量数据,需要考虑的是海量数据的存储及计算,分布式存储是首选。开源版Neo4j并不支持分布式。
    推荐二:Dgraph。Dgraph 除了运维成本低之外,整体读写性能也优于JanusGraph。缺点是文档社区支持较差。
    推荐三:JanusGraph或HugeGraph。JanusGraph社区支持更全,复杂计算性能优于HugeGraph。

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  • neo4j(一).初识图数据库neo4j

    千次阅读 2019-02-26 19:00:22
    neo4j是图数据库 初识neo4j,首先我们要知道neo4j是图数据库。我们平常用的数据库一般是RDBMS...图数据库的基本含义是以“”这种数据结构存储和查询数据,而不是存储图片数据库。它的数据模型主要是以节点...
  • Neo4j是一个流行的图形数据库,它是开源的。最近,Neo4j的社区版已经由遵循AGPL许可协议转向了遵循GPL许可协议。尽管如此,Neo4j的企业版依然使用AGPL许可。Neo4j基于Java实现,兼容ACID特性,也支持其他编程语言,...
  • 图数据库:6 图数据库的内部结构

    千次阅读 2017-12-20 10:40:29
    使用Neo4j图数据库举例说明有几个原因。Neo4j是一个具有原生处理功能和原生存储的图数据库。它的优点还在于透明度,因为它是开源的,这使富有冒险精神的读者可以很容易深入研究其代码。 6.1 原生处理  假如...
  • 初识数据与图数据库

    万次阅读 多人点赞 2018-06-09 09:19:10
    一、数据NoSQL(Not Only SQL)数据库泛指非关系型的数据库数据库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 ...
  • 人人都在谈的图数据库到底是个啥?

    千次阅读 多人点赞 2021-05-19 09:53:22
    摘要: 图数据库,如果是刚接触的人,可能会被其字面意思所误导。其实,图数据库并不是指存储图片、图像的数据库,而是指存储这种数据结构的数据库。那么又是什么呢?
  • 什么是原生(Native)图数据库

    千次阅读 2020-04-06 17:48:04
    原生(Native)图数据库指的是以的方式存储、处理、查询和展现数据。原生图数据库在关系遍历和路径搜索类查询应用中有着最佳的性能。Neo4j是原生图数据库的倡导者,也是当前最流行、最成熟的原生图数据库软件的...

空空如也

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