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先了解下图数据库然后带走一款开源图数据库

本文主要讨论图数据库背后的设计思路、原理还有一些适用的场景,同时介绍了 GitHub 上一些主流、知名的开源图数据库,以及在生产环境中使用图数据库的具体案例。...基本的使用流程是当客户端需读数据时,先查看一下缓存,然后再去查询 SQL 数据库。而当用户需要写入数据时,客户端先删除缓存中的 key,让数据过期,再去更新数据库。...从近百行代码变成 3、4 行代码可以明显地看出图数据库在数据表达能力上的优势。 04 开源图数据库性能介绍 图数据库本身对高度连接、结构性不强的数据做了专门优化。...不同的图数据库根据不同的场景也做了针对性优化,笔者在这里简单介绍以下几款开源图数据库。...06 图数据库实践:不仅仅是社交网络 Netflix 云数据库的工程实践 ?

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    找到了性能瓶颈,然后呢?

    其实不然,性能优化的效果在早期是相当显著的,我们先从一个简单的小例子一窥端倪: 小寅是一位Java开发程序员,他今天的工作是把花果山小卖部的每一笔订单金额都存到数据库中并统计合计值。...为了尽快完成工作,他把所有订单都写入到一个数组中并循环插入到数据库,他的程序逻辑是这个样子的: 很明显,这个逻辑下完成任务总时长等于“几毫秒×数组数量”,由于平日里花果山没什么人,小寅的程序提交后一直运行良好...虽然看上去仅改了一行代码,但这一行的改变中就包含了批处理的解决方案,它减少了与数据库的交互,与原代码之间的时间成本天差地别,这就是性能优化带来的的好处。 什么是性能优化模式?

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    4个分组不做差异分析然后取交集?

    基于表达量矩阵的差异分析过程可以看我8年前的芯片教程,推文在: 解读GEO数据存放规律及下载,一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够(单机版...如果是多分组的比较,大概率是韦恩图展现异同点,而这个过程的前提也是先差异,然后交集。...GSM4847788 Healthy-NBC21 GSM4847789 Healthy-NBC24 但是病人本身是可以分级的, 高中低的风险可以区分成为3组, 我本来以为是里面的应该是各个分组的病人去跟正常对照差异,然后比较...然后展现每个分组的合格的circRNAs交集,并没有差异分析: 并没有差异分析 学徒作业 根据文章里面提到的这个GSE159808数据集的分组: naive B cells (green; n =

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