近日悦数图数据库 v3.6.0 版本全新发布！这个版本带来了一系列令人振奋的功能和增强，进一步提升企业用户在一些特定场景的体验。同时发布的还有悦数图探索和悦数运维监控 v3.6.0 版本，新版本为您提供了更优化的可视化图探索工具和多集群可视化运维工具。
会上，腾讯云数据库副总监邵宗文做了《图数据库及应用场景》的主题分享，通过腾讯云数据库多年积累的行业经验和服务客户案例，从不同视角剖析中国开源数据库发展路径，和参会者一起分享数据库行业分析发展趋势，帮助企业借助图数据库提升行业竞争力，推动行业变革。
因为图数据库的增长趋势一直位列前茅，每年都有媒体预测今年是“图年”。作为曾经的图数据库从业者，Nebula Hackthon 2021 的参赛队伍临江仙的队长王二铁（王建奎），一直在思考，为什么长期火爆的图数据库市场，一直没有真正引爆。在 2018 年图数据库输给了区块链，2019 年又遇到了 5G，随后疫情开始了。在王二铁看来图数据库目前主要还是面向 toB、toG 的市场，在 toC 领域，几乎没有图数据库相关的案例，这也是为什么图技术难以被大众所熟知的原因。
图数据库在处理大规模数据集时具有良好的性能和可伸缩性。以下是一些与图数据库相关的性能和可伸缩性特征：
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
今天，腾讯云分布式图数据库产品——腾讯云数图TGDB（Tencent Graph Database），正式与大家见面啦！TGDB能够实现万亿级关联关系数据实时查询，高效治理异构数据，支持实时图计算，助力企业打通数据孤岛。同时，深度挖掘大数据中的隐藏关联关系，帮助企业构筑全局视角，释放潜在商业价值。 在5G、物联网、人工智能等数字化技术的推动下，企业数据呈爆发式增长，数据间的关联复杂度也随之剧增。传统关系型数据库在处理复杂关联数据时运算效率较低，且难以帮助企业进一步挖掘海量关系数据背后的价值。为了更好地利用
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。
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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
作为一款 DBaaS（DataBase as s Service）的产品，Nebula Graph Cloud Service 极大地降低了研发人员使用 Nebula Graph 的成本，更专注于使用 Nebula Graph 挖掘、分析数据背后的关联价值。
图数据分析能力正在成为“标配”，从技术人员到业务人员，从一线员工到管理层，图分析能力都在潜移默化中改变着企业对数据的洞察力。
搭乘互联网的东风，金融产业一日千里，但在业务爆发式增长、金融业勃勃生机的背后，金融犯罪正如影随形，暗地里滋长迅猛。据报道，早在2016年，仅网络诈骗黑色产业链就已"年产值超千亿元"。除了黑产化，金融犯罪的手段也在不断翻新升级，呈现出组织化、专业化、隐蔽化等数字时代金融诈骗的新特征。 纵观人类金融史，可以清晰地看到，"金融反欺诈"本质上就是攻守双方技术博弈的进化史。从传统金融时代的"单一的电信诈骗" VS "黑白名单"，到"互联网+金融"早期的"多样化金融欺诈" VS "规则引擎为主结合黑白名单"，再到目前
快手是一家全球领先的内容社区和社交平台，旨在通过短视频的方式帮助人们发现所需、发挥所长，持续提升每个人独特的幸福感。
导读：你想知道百亿级图谱如何实现毫秒级查询吗？社区众多的图数据库中如何才能挑选到一款适合实际应用场景的图数据库呢？贝壳找房的行业图谱480亿量级的三元组究竟是如何存储的呢？本文将带你探索上述问题并从中得到解答。本次分享题目为"分布式图数据库在贝壳找房的应用实践"，共分为以下五大块内容：
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
本文首发于 Nebula 公众号：手把手教你从数据预处理开始体验图数据库，由社区用户 Jiayi98 供稿，分享了她离线部署 Nebula Graph、预处理 LDBC 数据集的经验，是个对新手极度友好的手把手教你学 Nebula 分享。
话接上文《图技术在 LLM 下的应用：知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》 同大家简单介绍过 LLM 和图、知识图谱相关的结合，现在我来和大家分享下最新的成果。毕竟，从 GPT-3 开始展现出超出预期的“理解能力“开始，我一直在做 Graph + LLM 技术组合、互补的研究、探索和分享，截止到现在 NebulaGraph 已经在 LlamaIndex 与 Langchain 项目做出了不少领先的贡献。
来源：AI前线 本文约3500字，建议阅读7分钟 本文为你介绍图数据库作为复杂关系网络分析的一个强有力的工具在微财风控系统中的探索和应用。 近年来随着监管力度的不断提升，金融机构业务的不断发展，交易方式越发便利的背景下。客户、账务、资金等关系也越发复杂，黑产也更加隐蔽，对内部风控要求也在不断加强。传统的关系型数据库在这种复杂的关系网络上发挥的效果越发有限，在多维度的查询上很难在合理的时间内返回结果。图数据库作为复杂关系网络分析的一个强有力的工具，如何高效的发挥其在高性能、高扩展、高稳定性方面的能力，显得至
在 TiDB Hackathon 2020 赛事中，TiGraph 项目在 TiDB 中实现了一套新的 Key-Value 编码来引入图模式，处理传统关系型数据库难以覆盖的图数据分析场景，实现了 TiDB 在四度人脉的计算性能大幅提升，夺得了二等奖。
大家好，我叫储惠龙（实名上网），你可以叫我小龙人，00 后一枚。目前从事后端开发工作。
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~
整理 | 田玮靖 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 当前，新一轮科技革命使得数据规模爆炸性增长、数据类型愈发丰富、数据应用快速深化，同时，云数据库、HTAP数据库、AI向量数据库等物种的出现，为数据库领域带来了新的技术难题和业务痛点。如：分布式中的一致性，那么多数据一致性模型，到底有什么不一样？如何保障数据安全与业务稳定发展？云数据库有哪些关键技术，怎么实现？“多云共存”，怎么进行数据库管控？ 以上问题有你正在关注、疑惑的地方吗？不妨看看国内大厂都是如何解决诸多难题的吧。 10月23-24日，第
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。
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
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。
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。
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：
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。
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。
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。
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：
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。
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。
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。
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。
图数据库是一种专门用于存储、管理和查询图数据结构的数据库。图数据结构由节点（表示实体）和边（表示节点之间的关系）组成。
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。
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。
最近已经有将近三个月没有写博客了, 为啥呢! 这么说吧, 我上王者了, 大家应该都懂得!
知识图谱有较强的知识表达能力、直观的信息呈现能力和较好的推理可解释性，因此知识图谱在推荐系统、问答系统、搜索引擎、医疗健康、生物制药等领域有着广泛的应用。运维知识图谱构建相对于其他领域的知识图谱构建而言，具有天然的优势，网络设备固有的拓扑结构、系统应用的调用关系可以快速的构成软硬件知识图谱中的实体和关系。历史的告警数据蕴含着大量的相关、因果关系，使用因果发现算法，也可以有效的构建告警知识图谱。基于知识图谱上的权重进行路径搜索，可以给出根因的传播路径，便于运维人员快速的做出干预决策。
近年来，深度学习和知识图谱技术发展迅速，相比于深度学习的“黑盒子”，知识图谱具有很强的可解释性，在搜索推荐、智能助理、金融风控等场景中有着广泛的应用。美团基于积累的海量业务数据，结合使用场景进行充分地挖掘关联，逐步建立起包括美食图谱、旅游图谱、商品图谱在内的近十个领域知识图谱，并在多业务场景落地，助力本地生活服务的智能化。
图数据库是一种用于存储和查询图结构数据的数据库管理系统，它可以有效地处理复杂的关系网络。在识别最终受益人方面，图数据库可以发挥重要作用。下面是其应用原理的描述：
自我介绍下，我是微众银行大数据平台的工程师：周可，今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况。
综上所述，使用大型分布式系统中的图数据库时需要解决的挑战包括数据分片、数据一致性、节点和网络故障、性能和扩展性、查询优化、安全性和数据隐私，以及开发和维护成本等方面。
大规模图数据的处理需要高性能计算和存储系统，并且很多图算法和图查询是计算密集型的。因此，图计算和图数据库需要具备高度可扩展性和并行处理能力，以应对大规模图数据的挑战。
图数据库，估计第一个看到的就的问，有必要？，SQL ,NO SQL, NEW SQL ，这个图数据库属于哪个阵营，三体里面有一个名词叫，降维打击，如果说SQL , NO SQL, NEW SQL 解决的是二维世界的问题，图数据库就属于升为维，并且他要处理的问题，就如同虫洞一样，在二维世界的人们，怎样都要从者一端走到另一端， 而将一张纸折叠起来，你和另一端的距离可能就是0。
2000 年前后热门的是 信息检索 和 分析 ，主要是 Google 的带动，以及 Amazon 的 e-commerce 所用的协同过滤推荐，当时 collaborative filtering也被认为是 information retrieval 的一个细分领域，包括 Google 的 PageRank 也是在信息检索领域研究较多。后来才是 Twitter，Facebook 的崛起带动了网络科学 network science的研究。
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。
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