作为一种简单.通用的数据结构,图可以表示数据对象之间的复杂关系.生物信息学.计算机网络和社交媒体等领域中产生的大量数据,往往是相互连接.关系复杂且低结构化的,这类数据对传统数据库而言十分棘手,一个简单的操作都经常涉及多张表的连接,导致性能低下.对于这类数据,将其表示为图结构并存储在专用的图数据库中是最佳的处理方案.RedisGraph是高性能内存数据库Redis的图模块,它由Redis实验室开发,用于向Redis添加图形数据库功能.RedisGraph创新地将图数据表示为稀疏矩阵并利用Graph…

这篇文章,我将介绍截止目前,RedisGraph的最新版本(v2.4)对Cypher语言的支持情况. 1.模式(patterns) RedisGraph已支持Cypher中所有的模式. 2.类型(types) 作为操作图数据库的查询语言,Cypher的数据类型包括节点(nodes).关系(relationships).路径(path).列表(lists).地图(maps).字符串类型(string)等等.目前尚未支持的类型主要是十六进制与八进制数字以及各类时间.日期.持续时间等时态类型(temp…

这篇文章主要介绍用一下RedisGraph的历史和现状. 2018年5月,Redis Labs发布了RedisGraph的预览/测试版.6个月后,在Redis Labs和开源社区的开发者们的共同努力下,RedisGraph的第一个GA正式版本RedisGraph v1.0发行.截止2019年3月,RedisGraph v1.0共进行了15个小版本升级,解决了许多诸如内存泄漏.查询异常的问题,增加了众多功能.也根据社区和客户的反馈,不断扩展RedisGraph模块对函数和查询语句的支持范围.202…

本文由云+社区发表 作者:ManishRai Jain 作者:ManishRai Jain Dgraph Labs创始人 版权声明:本文由腾讯云数据库产品团队整理,页面原始内容来自于db weekly英文官网,若转载请注明出处.翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息,并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其内容的真实性.如果其他媒体.网站或其他任何形式的法律实体和个人使用,必须经过著作权人合法书面授权并自负全部法律责任.不得擅自使用腾讯云数据库团队的名义进行转载,或盗用腾讯云数据…

目录 第一章:介绍 Neo4j是什么 Neo4j的特点 Neo4j的优点 第二章:安装 1.环境 2.下载 3.开启远程访问 4.启动 第三章:CQL 1.CQL简介 2.Neo4j CQL命令/条款 3.Neo4j CQL 函数 4.Neo4j CQL数据类型 第四章:命令 1.CREATE创建 2.MATCH查询 3.RETURN返回 4.关系基础 5.WHERE子句 6.DELETE删除 7.REMOVE删除 8.SET子句 9.ORDER BY排序 10.UNION子句 11.LIMIT…

摘要 在讨论某个数据库时,存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点,也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分.每个数据库都有其独有的存储.计算方式,今天就和图图来学习下图数据库 Nebula Graph 的存储部分. Nebula 的 Storage 包含两个部分, 一是 meta 相关的存储, 我们称之为 Meta Service ,另一个是 data 相关的存储, 我们称之为 Storage Service. 这两个服务是两个独立的进程,数据也…

add by zhj: 转载时,目录没整理好,还会跳转到原文 其实RDB也可以存储多对多的关系,使用的是中间表,GDB使用的是边,RDB中的实体存储在数据表,而GDB存储在节点.两者使用的底层技术不同,但解决相同的问题. 对于使用者来讲,GDB和RDB区别不大,图数据库中的概念,语法在关系数据库中基本都能找到,所以上手很快. Neo4j的特点 1. 无固定schema 图数据库没有schema,但当用编程语言操作图数据库时,对节点类型和边类型,也会定义schema,这样你才知道这个类型有哪些属性…

转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1336299 在这篇文章中: 第一章:介绍 Neo4j是什么 Neo4j的特点 Neo4j的优点 第二章:安装 1.环境 2.下载 3.开启远程访问 4.测试 第三章:CQL 1.CQL简介 2.Neo4j CQL命令/条款 3.Neo4j CQL 函数 4.Neo4j CQL数据类型 第四章:命令 1.CREATE创建 2.MATCH查询 3.RETURN返回 4.关系基础 5.WHERE子句 6.…

本文由美团 NLP 团队高辰.赵登昌撰写 首发于 Nebula Graph 官方论坛:https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/1377 1. 前言 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…

导读: 作为一种基础的数据结构,图数据的应用场景无处不在,如社交.风控.搜广推.生物信息学中的蛋白质分析等.如何高效地对海量的图数据进行存储.查询.计算及分析,是当前业界热门的方向.本文将介绍字节跳动自研的图数据库ByteGraph及其在字节内部的应用和挑战. 本文将围绕以下五点展开: 了解图数据库 适用场景介绍举例 数据模型和查询语言 ByteGraph架构与实现 关键问题分析 -- 01 了解图数据库 目前,字节内部有如下表三款自研的图数据产品. 1. 对比图数据库与关系数据库 图模型的基本…