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。
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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：
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，
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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。
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。
—————————————————————⬇️活动规则详细请阅下文⬇️—————————————————————
导语：随着大数据的积累，数据间的联系更加复杂多样，传统单点分析技术逐渐难以满足业务需求，而能够存储海量、高效查询关系数据的图数据库，逐渐成为行业热门，且在社交、电商、金融、安全等领域得到广泛应用。 12月16日19:00-21:30，腾讯大数据星火计划系列技术沙龙第5期《图数据库EasyGraph揭秘》直播专场将于线上举办。本次沙龙，将为大家带来腾讯自研图数据库EasyGraph的相关技术讲解，同时分享落地实战经验，探讨图数据库技术的应用。想进一步了解图数据库领域前沿趋势的同学，就快来报名吧！活动详情及报
2021年12月16日20：00，博雅数智讲堂第8期在腾讯会议、B站和知乎成功举办，本次报告题目为”图数据库与知识图谱“。本期活动吸引全国2500余名高校教师参加。
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。
还记得去年我们介绍过的《国外“30天地图挑战”活动中使用的地图制图工具统计（点击查看）》吗？今年的活动早已如火如荼的开始了，现在已经接近尾声，公众号“地图的世界”每期不落地为大家介绍了网友们提交的作品，欢迎关注他们的公众号！
您可能想知道图数据库和关系数据库之间的区别。两者都有各自的优势和特定的用例。了解这些差异可以帮助您做出明智的决策，选择最适合您需求的数据库类型。
一直以来，图数据库被大家认为是图辅助分析系统，在开源的世界里更是如此，比如安全打击，大家倾向于用(图查询-展示-剪枝-迭代)等方式来分析诈骗团伙。然而，上述的大厂们更倾向于把图数据库作为在线系统，提供实时低延时图查询服务，微信也亟待解决这样的问题。这两者场景具有一定的差异，普遍认为，后者可以涵盖前者的部分需求，但往往会牺牲易用性。WeGraphDB属于后者，致力于提供高可靠低延时在线服务，同时尽力提供图分析能力。
@[TOC](Neo4j CEO Emil Eifrem 解读图数据平台引领数据库未来十年的发展) Here's the table of contents:
这里的 input 可以支持多个 input，同时多个 worker 可以处理 filter 及 output:
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。
开源软件供应链点亮计划 - 暑期 2021（下简称：开源之夏）是由中国科学院软件研究所与 openEuler 社区共同举办的一项面向高校学生的暑期活动，旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护，促进优秀开源软件社区的蓬勃发展。中科院联合包括 Nebula Graph 在内的国内各大开源社区，针对重要开源软件的开发与维护提供项目，并向全球高校学生开放报名。学生在自由选择项目后，与社区导师沟通实现方案并撰写项目计划书。被选中的学生将在社区导师指导下，按计划完成开发工作，并将成果贡献给社区。根据项目的难易程度和完成情况，参与者将获得由主办方发放的 6,000 - 12,000 不等的项目奖金。
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作者丨教授老边 云计算、大数据、高性能存储与计算系统架构专家 1 何需数据库？ 互联网和移动互联网络的快速发展带来了数据产生速率的极大增长，每时每刻都有数以十亿量级的设备在生产出巨大体量的数据。 从数据产生的渠道来看，主要分为两类，一类是人类活动生成的数据，诸如我们日常的网页浏览、收集等移动设备的使用；另一类是机器产生的数据，如生产线设备、物联网设备、传感器、无线网络等。 从数据生成的速度来看，据国际数据公司IDC的监测数据显示，2013年，全球大数据库储量为4.3ZB（相当于47.24亿个1TB容量的移
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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 是由杭州欧若数网科技有限公司（官网：https://www.vesoft.com/cn/）开源的一款分布式图数据库，它主要用来解决伴随着海量数据产生，在关联数据分析、挖掘方面面临的新挑战。自 2019 年 5 月开源以来，Nebula Graph 受到了广泛的关注，许多企业、技术团队、开发者将 Nebula Graph 应用到业务上构建知识图谱、风控、数据治理、反欺诈、实时推荐等场景。在 Nebula 社区中，越来越多用户从案例分享中掌握 Nebula Graph 的使用方法，与此同时，出现了一种声音，部分用户希望能了解 Nebula Graph 背后的实现思路和原理。
我们发现一些用户经常编写了一些非常冗长和复杂的查询 - 在很多情况下，相同的查询会一遍又一遍地执行，但是会有一些不同的值作为参数来查询。在这种情况下，我们觉得使用一个 search template（搜索模板）来做这样的工作非常合适。搜索模板允许你使用可在执行时定义的参数定义查询。
在当今信息时代，数据已经成为企业决策和业务发展的重要驱动力。然而，随着数据量的不断增加，传统的数据处理方法已经难以满足需求。知识图谱作为一种新兴的技术，正逐渐成为处理大规模数据的关键工具。本文将深入探讨知识图谱的数据处理流程，以及图数据库在这一领域的重要作用。
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~
LDBC（Linked Data Benchmark Council）Social Network Benchmark，简称 LDBC SNB，是一种针对社交网络场景的评估图数据库性能的基准测试。
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
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导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索，主要包括以下几大部分：
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch，Logstash 和 Beats 之外，Kibana 是Elastic Stack（以前称为 ELK Stack）的核心部分。
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一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容，因为一些原因，没有成行。在此开放出来，算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂，关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习，都需要学习者基于自身的情况，结合被学习内容的特点进行展开，其过程既具有特殊性，同时也具有一般性，知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践，总结出了一套系统的学习知识图谱的方法，在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况： 1. 横向覆盖：了解知识图谱所涉及的内容有哪些，并具备初步的认知能力，实现这一步，就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕：基于特定技术点进行深度学习，重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程，可以交叉进行，反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯，开始知识图谱的学习之前，我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次，其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示：
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摘自：网络大数据（www.raincent.com） 网站访问速度、性能是否稳定，都会对订单的转化率有直接的影响，从而影响最终的成交额。双11全天，Raincent利用小蜜蜂测量平台对中国目前10大最主要的电子商务平台的网站进行监测，总结出十大电子商务网站性能数据报告。 在互联网高速发展的今天，电子商务已经成为人们生活中的一部分，尤其是年轻人，网络购物已经逐渐成为大家最主要的购物渠道。双11是中国独有的网络购物狂欢节，这一天考验的不仅仅只是买家钱袋，卖家的销售额，还有各大电子商务网站的系统承受能力和内部运营
作为每一位开发者，我想大家都会时不时的接触到服务器，比如我们学生会用服务器开发一个小网站、开发某个实验或者搭建环境，在每一个工作者身上，可能会用到持续性更新网站，或者是开发一个属于自己风格的博客，作为自己的身份铭牌...
“1个老用户比20个新用户更有价值”是很多运营挂在嘴边的理论。可一到真刀真枪做数据分析的时候，又变成了让人头大的问题：“复购行为咋分析！”
All in 云+时代，数据库的高可用性、按需付费、按需扩展等属性解放了大批开发者。腾讯发布的自研数据库CynosDB作为国内首款同时兼容MySQL和PG的云原生数据库在业内引发热议，还不够了解TA？那么本期分享你一定不能错过！
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