大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
随着移动互联网的普及和 5G 时代的到来，图数据库在社交网络、安全风控、人工智能、⾦融科技、知识图谱等领域发挥着至关重要的作用。腾讯智能图数据平台涵盖图数据库、图计算、图可视化、图算法等技术，从普通的存储到海量的数据分析，是复杂数据处理和治理的有效利器。 4月12日晚19点，腾讯大数据星火计划技术沙龙第十二期准时开启线上直播。届时腾讯大数据图技术资深专家将会带来精彩的应用实践分享。感兴趣的小伙伴可直接加微信：xinghuojihua_01或扫下方二维码进群报名观看直播，一同学习、交流起来吧！
图数据库在反洗钱与智能推荐领域具有广泛的应用潜力。以下将分别阐述图数据库在这两个领域的应用，并讨论其优势和挑战。
图数据库是一种特殊的数据库管理系统，用于存储和操作图形结构的数据。它是基于图论理论的数据库，使用图形模型来表示实体之间的关系。图数据库中的数据以节点和边的形式存在，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
可扩展的图数据库在分析、机器学习和人工智能领域有很多用处。它们提供了高效的数据存储和查询功能，以及丰富的图算法和图分析工具，可以帮助分析师、数据科学家和研究人员更好地理解和探索复杂的关系数据。
图数据库作为一种强大的数据存储和查询工具，正逐渐在各个领域得到广泛应用。未来，图数据库的发展方向可能包括以下几个方面：
内容来源：2018 年 10 月 20 日，腾讯云数据库专家产品经理邵宗文在“ODF走进名企之贝壳技术沙龙-数据库存储技术的多元应用”进行《图数据库及应用场景》的演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：邵宗文，现为腾讯云数据库专家产品经理,十余年数据库从业经验。2009年加入腾讯，曾负责腾讯网，新闻客户端，快报，视频，财经，体育等数据库平台，部署，规划及运维支持工作。06-09年曾任新浪数据库专家，数据库平台主管。 ---- 本文从图数据库目前的市场分布，实际应用场景，图数据库相比于关系型数据库的优势，以及未来的行业展望等几个方面，对图数据库进行了详细介绍。 市场分析 1. 急速增长中的图数据库 2. 一图胜过千言万语 比起传统的信息存储和组织模式，图数据库能够
Cypher 是 Neo4j 提出的图查询语言，是一种声明式的图数据库查询语言，如同关系数据库中的 SQL，它拥有精简的语法和强大的表现力，能够精准且高效地对图数据进行查询和更新。
图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储，无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系，这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
时间过得贼快，双十一仿佛刚过去，双十二已悄然来临。要说双十一、双十二最大的赢家，非电商平台莫属了，天猫、京东、拼多多、苏宁等各大电商平台，赚得盆满钵满。刚发工资， 小墨的钱包就快被掏空了。
大家好，我是来自美团的赵登昌，今天我给大家分享下美团图数据库平台的建设以及业务实践。
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
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。
综上所述，图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。
先来介绍一下什么是图和图数据库，所谓的图和平常认知的图片其实不是同一个概念，图（Graph）在计算机科学里面是一种数据结构，这种数据结构有三个比较主要的概念：点、边和属性。
在众多不同的数据模型里，关系数据模型自20世纪80年代就处于统治地位，而且出现了不少巨头，如Oracle、MySQL，它们也被称为：关系数据库管理系统（RDBMS）。然而，随着关系数据库使用范围的不断扩大，也暴露出一些它始终无法解决问题，其中最主要的是数据建模中的一些缺陷和问题，以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制。同时，互联网发展也产生了一些新的趋势变化：
谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报警管理应用方案的示意图。
作者：邵宗文，腾讯云数据库运营负责人。十余年数据库从业经验，2009年加入腾讯，曾负责腾讯网、新闻客户端、快报、视频、财经、体育等数据库平台，部署、规划及运维支持工作。06-09年曾任新浪数据库专家、数据库平台主管，有非常丰富的海量大数据经验。 本文为腾讯云数据库运营负责人邵宗文在〖2019 Gdevops全球敏捷运维峰会-广州站〗现场演讲实录。 分享概要 1、图数据库市场分析 2、图数据库应用场景 3、图数据库的优劣 大家好，非常荣幸今天跟大家分享图数据库的场景及展望，让大家知道图数据库到底是什么，
图数据库是一种以图形结构来进行数据存储、查询和分析的创新型数据库。在大数据和复杂网络分析的背景下，图数据库正变得越来越重要。以下是对图数据库发展趋势和未来期望的讨论：
图数据库的基本概念主要包括图、节点、边、属性、图查询和图算法。通过将数据以图的形式存储和查询，图数据库可以更方便地表示和处理实体之间的关联关系。
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
随着社交、电商、金融、物联网等行业的快速发展，现实组成了一张庞大的关系网，传统数据库很难处理关系运算，大数据行业需要处理的数据之间的关系随着数据量呈几何指数增长，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。本文将探讨图数据库在数据资产可视化中的应用。
作者介绍： 赵守斌，十年银行业数据库管理经验，熟悉各种Oracle数据库系统方案，对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Background 很多关注数据库技术的IT人士可能记不住去年双十二都剁手买了什么东西，但是一定会有人对当时一篇“Galera将死——MySQL Group Replication正式发布”的文章还有印象。 长期以来MySQL官方都缺少原生的MySQL集群多活方案，所以也给第三方公司提供了发展的机会。Galera就是其中的
作者介绍： 赵守斌，十年银行业数据库管理经验，熟悉各种Oracle数据库系统方案，对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Backgroun
既然图数据库应用这么广泛，越来越多的企业和开发者开始使用它，那它究竟什么过人之处呢，下面我们来揭开它的神秘面纱。
在互联网时代，图数据越来越多地呈现出海量和动态等特性，静态图计算的模型和方法难以应对数据处理的需求。而流式图计算能基于实时变化的数据，流式地构建动态图数据关系，并基于动态变化的图数据之上实时地进行分析、计算和挖掘，是图计算主流技术分支。 InfoQ 作为技术媒体对技术趋势保持着格外的关注，本次我们采访了蚂蚁流式图计算团队负责人潘臻轩。流式图计算是蚂蚁大规模图计算系统 TuGraph 的重要组成部分，可以有效地挖掘数据关系变化的趋势和异动，承担着重要的近线异步图计算等功能。潘臻轩为我们分享了蚂蚁流式图计算的应用经验，以及图计算在未来的发展趋势。
近年来，企业上云已经成为一种潮流和趋势，河南省政府也出台了《河南省“企业上云”行动计划（2018-2020年）》，怎么使用好云，怎么用好底层云数据库也成为了一个新的课题。
上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库，而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识，作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。
HBaseCon Asia2019 活动于 2019 年 7 月 20 日于北京金隅喜来登酒店举办，应主办方邀请，Nebula Graph 技术总监-陈恒在活动中发表演讲 “Nebula: A Graph DB based on HBase” 。本篇文章是根据此次演讲所整理出的技术干货，全文阅读需要 30 分钟。[image.png]
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~
•第三步:人工筛选主材：词频越高的主材，在菜名中出现的频率也越高，筛选时也越有价值；词频为1的词可以不用筛选，因为即使是主材，也没有其他的菜可以推荐。
从事10年JAVA研发工作，架构经验丰富，目前担任京东物流逆向创新业务团队leader，负责京东国际化逆向物流相关研发工作。
存储引擎是一个图数据库的核心组件，它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景，以下存储引擎可以考虑使用：
“CCF学生领航计划”(Student Pilot Program，简称SPP）是中国计算机学会面向学生开设的直播类栏目，CCF学生会员可免费参加。第十二期为技术内容专场，特邀两位腾讯专家分享腾讯在“数据中心碳中和”与“分布式数据库TDSQL”领域的技术探索与实践。欢迎对相关领域感兴趣的同学参加。 报告题目1：《 腾讯在数据中心碳中和方面的技术探索 》 演讲嘉宾：梁家启，腾讯数据中心运营规划与能源负责人。曾任AWS全球数据中心senior tech lead，带领团队负责全球技术标准化与优化，建立全球数据中
实时即未来，最近在腾讯云流计算 Oceanus 进行 Flink 实时计算服务，以下为使用自定义图数据库 Nebula Graph Connector 的实践。分享给大家~
7月20日，中国农业银行发布图数据库资源配置项目中标公告，腾讯云中标。根据公告，腾讯云将为中国农业银行提供图数据库系统及客户化开发服务。此前腾讯云企业级分布式数据库TDSQL也中标了中国农业银行的分布式数据库采购项目，此次腾讯云图数据库TGDB的中标，再次表明腾讯云数据库在金融领域的能力得到认可。 图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。在本次中国农业银行招投标测试过程中，腾讯云图数据库TGDB作为业内独有的底层不依赖第三方存储系统的原生图数据库，凭借分布
图数据在社交推荐、多跳实时计算、风控和安全等领域有可期待的前景。如何用图数据库高效存储和查询大规模异构图数据，是一个重大挑战。本文描述了开源分布式图数据库 Nebula Graph 实践中遇到的问题，并通过深度定制，实现：大数据集存储、小时级全量导入、多版本控制、秒级回滚、毫秒级访问等特性。
第三期 nMeetup( nMeetup 全称：Nebula Graph Meetup，为由开源的分布式图数据库 Nebula Graph 发起的面向图数据库爱好者的线下沙龙) 活动于 2019 年 8 月 3 日在上海陆家嘴的汇丰银行大楼举办，我司 CEO -- Sherman 在活动中发表《 Nebula Graph Internals 》主题演讲 。本篇文章是根据此次演讲所整理出的技术干货，全文阅读需要 30 分钟，我们一起打开图数据库的知识大门吧~
•一、新一代分布式架构•二、数据流通与数据交易•三、业务模型和数据模型•四、知识图谱数据生产•五、图数据研究中心实战案例•六、推荐链接
基于数学里的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。 在社交网络、实时推荐、人工智能领域应用广泛。
知识图谱是描述客观世界存在的概念或实体以及它们之间的关系，本质上是一种基于图模型的关联网络知识表达，将实体抽象为顶点，将实体之间的关系抽象为边，通过结构化的形式对知识进行建模和描述，并将知识可视化。由于极强的表达能力和可解释性，当前已大量应用在搜索引擎、故障诊断、辅助检修、智能问答、推荐等多个领域。
摘要：在本文中，BOSS 直聘大数据开发工程师主要分享一些他们内部的技术指标和选型，以及很多小伙伴感兴趣的 Dgraph 对比使用经验。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的，图数据库主要用于存储更多的连接数据
“为了支持城市复杂场景下各类需求，中科大脑知识图谱团队设计开发了一套包含本体可视化设计、数据映射、数据抽取、数据写入、图数据探索的一体化平台，而本文则详细介绍了他们的业务背景、技术选型、平台建设等内容。”
设想一个场景： 在金融的反欺诈场景下，当一个用户小李 请求订单，我们可以设定一个规则：
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
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