比如 1,2,3,“a”,“b”,“c” 这种数据数据，我们利用变量或者数组存储即可 。
数据结构，直白地理解，就是研究数据的存储方式。我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的加和值，无缘由的数据存储行为是对存储空间的不负责任。因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容。
我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的值，因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容例如，要存储这样一组数据：{张三，张四，张五，张六，张七}，数据之间具有这样的关系：张三是张四、张五的父亲，同时张四还是张六和张七的父亲，数据之间的关系如图所示：
很久没写过文章了，今天就分享一下大数据中的图数据库Janusgraph的存储模型。希望对想做大数据图存储的粉丝有一定的帮助吧。由于没时间画图，所以图片来源于网络和Janusgraph官网，感谢各位作者的贡献。
CStore是一款专门为图分析场景而设计的原生图存储引擎，它采用了Rust语言编写，使用基于图的存储结构，针对图分析场景进行特定优化。CStore可以存储包含千亿级点和万亿级边的图数据，在蚂蚁集团内部的多场景使用中，已经积累了多年的经验，存储容量达到了PB级别。
导语：Atlas 是一个可扩展的核心基础治理服务集 - 使企业能够有效地和高效地满足 Hadoop 中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统的集成。该项目用于管理共享元数据、数据分级、审计、安全性以及数据保护等各个方面，是数据治理的重要组成部分。本文介绍Atlas的存储子系统，分析Atlas的存储模型和各个元数据要素的存储结构。 Atlas简介 Atlas 是一个可扩展和可扩展的核心基础治理服务集 - 使企业能够有效地和高效地满足 Hadoop 中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统的集成。
该文介绍了如何通过邻接表存储图的信息，包括顶点信息和边信息。在邻接表中，每个顶点vi对应一个单链表，该链表存储与vi相邻的顶点vj的信息。在图的创建过程中，首先读取顶点信息和边信息，然后根据这些信息创建邻接表。在图的遍历过程中，可以根据邻接表中的指针，逐个访问顶点并对其进行操作。
下载：打开redis官方网站 https://redis.io/，推荐下载稳定版本(stable)
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL是Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库管理系统的统称。非关系型数据库不同于传统的关系型数据库，非关系型数据库对数据的存储不需要特定的模式，适用于大规模的数据存储。
属于 Nosql 的一种，用于记录点和点之间关系，可以形成网状结构，比如好友关系，拓扑关系等等
前面已经讲了 "一对一" 的线性存储结构、"一对多"的树结构 ， 现在介绍 "多对多" 的图结构
给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。
No.15期 图在计算机中的存储 Mr. 王：还有一个很重要的问题，就是图在计算机中的表示。虽然我们看到的图边和点等都是非常直观的，可以画成一个圆圈里带一个数字表示顶点，用一条带有数字的线段或者箭头来表示边，但是在计算机中，显然不能用这种方式来存储它。 小可开玩笑地说：要是把图存成图片，那可太占空间了，而且还不容易读取上面的数字。 Mr. 王：是啊，图已经是对现实世界的一个抽象了，在计算机中我们要对其进行进一步的抽象。你想一想，图由哪两部分组成？ 小可：边的集合和顶点的集合。 Mr. 王：在手绘的图中，
④Locate(L，x)：定位，对给定值x，若线性表中存在某个元素等于x，返回其索引号i；若存在多个元素等于x，返回最小的索引 i；若不存在，返回False
本文介绍非关系型数据库的基本概念，及其与关系型数据库直接的关联。 Nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。 简介 NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统
开门见山，本篇博客就介绍图相关的东西。图其实就是树结构的升级版。上篇博客我们聊了树的一种，在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树，比如红黑树，B树等等，以及这些树结构的应用。本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索，这两者算是图结构的基础。下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法，然后在聊聊图的最短路径、拓扑排序、关键路径等等。废话少说开始今天的内容。 一、概述 在博客开头，我们先聊一下什么是图。在此我不想在这儿论述图的定义，当然那些是枯燥无味的。图在我们生活中无处不在呢，各种地
参考blog:http://blog.csdn.net/u012377333/article/details/50598519
小红书是一个社区属性为主的产品，它涵盖了各个领域的生活社区，并存储海量的社交网络关系。
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。
What “Graph First” Means for Native Graph Technology
以上是高性能图存储架构的主要特点和设计原则，可以根据具体需求和场景进行适当调整和补充。
NoSQL（Not only SQL）数据库，可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能。在介绍这个功能前，我们先简单回顾一下 Nebula Graph 的架构设计和存储模型，更易于下边章节的描述。
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径，然后再加上最后一公里的数据可视化，整个链条就算
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
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：
注意，这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能，并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点：
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
今天分享一个开源项目，里面汇总了程序员技术面试时需要了解的 算法和数据结构知识，并且还提供了相应的代码，目前 GitHub 上标星 35000 star，值得一看。
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
在规划图系统时，需要综合考虑问题需求、数据存储和处理效率、系统可扩展性以及算法选择等因素，以达到性能高、资源消耗低和可扩展性强的目标。
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。
📷 前言 本文主要讲解 数据结构中特殊的线性表结构：栈 & 队列 内容包括其特点、结构等，希望你们会喜欢。 目录 📷 1. 栈 1.1 简介 📷 1.2 存储结构介绍 1.2.1 顺序存储结构 结构特点 存储线性表的数据元素的方式 = 一段地址连续的存储单元 也称：顺序栈 示意图（栈状态说明） 📷 栈操作（入栈、出栈、共享） 具体请看下图 📷 1.2.2 链式存储结构 结构特点 存储线性表的数据元素的方式 = 一段地址不连续、任意的存储单元 存储空间 = 离线、单独的，通过指针联系 也称：链栈 结构
前言 本文主要讲解 数据结构中特殊的线性表结构：栈 & 队列 内容包括其特点、结构等，希望你们会喜欢。 目录 1. 栈 1.1 简介 1.2 存储结构介绍 1.2.1 顺序存储结构 结构特点 存储线
当JanusGraph部署在具有多个存储后端实例的集群上时，图将被分区存储在这些后端实例上。
逻辑结构是针对具体问题的,是为了解决某个问题,在对问题理解的基础上,选择一个合适的数据结构表示数据元素之间的逻辑关系.
链式存储结构: 是把数据元素存放在任意的存储单元里, 这组存储单元可以是连续的,也可以不连续的
二叉树的顺序存储结构就是用一维数组存储二叉树中的结点，并且结点的存储位置，也就是数组的下标，要能体现结点之间的逻辑关系，如双亲与孩子的关系，左右兄弟的关系等。
数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。在这里我们有必要先简单介绍一下非关系型数据库（NoSQL）
2016年又是一个全新的开始，每到一年的这个时候，总是颇有感慨。想对过去的一年做一些总结，但又觉得经历和精力总是不够。 俗话说，一年之计在于春，当然，新的一年，也总是计划着N多事情，想做什么事情？做到什么程度？哪些一定要做好？哪些一定要完成？每一年都会列出来，到最后却发现，在这走过的一年里，有时候完全没有按照原定的路线执行。所以，针对于此，我便不再对自己进行规划，当然并不代表没有目标。我把时间分的更加粗颗粒化，不再细化到没有余地，因为生活本来就充满了变化。人不能做到按照原定的计划一步一步的执行，我必须承认这一点。不是有句话吗，计划赶不上变化。 在这里，我要说的是，在这一年里，我会尝试着回顾一些基础的知识，比如数据结构，比如算法设计与分析。因为，自从大学毕业到现在也有2年了，数据结构和算法里面的N多概念已经忘记的快没有印象了。但我又不得不说的是，这些最基础的，对于一个程序员的提升也是最必要的。这大概就是程序员和工程师的区别吧。 我要声明的是，我在今后的日子里，会接二连三的更新一些关于数据结构和算法的知识。但时间会存在不确定性，可能会每隔两天就出一篇文章，可能是一个星期，当然也可能是一个月，这些东西是我不能控制的。所以，还请广大博友理解！ 废话少说，时间不等人，直入主题！ 数据结构这门课程不太好学，在大学的时候老师讲的都听明白了，但是现在依旧忘记了很多。如果你想让自己的编程能力有质的飞跃，不再停留于调用现成的东西而是追求更完美的实现，那么这是你大学毕业后的必修课！
汇编是一类编程语言,每种cpu对应一种cpu语言,这些语言语法大同小异,指令集有所不同,
——老子
List 是一种有序（可以按照插入顺序访问元素）的集合；List 集合中的元素允许重复；可以使用索引访问 List 集合中的元素。List 的实现类有 Vector、CopyOnWriteArrayList、ArrayList、LinkedList。
1、算法：是指一组有穷的指令集，是解题方案的准确而完整的描述。算法不等于程序，也不等于计算方法。
对于数据结构与算法的学习，我相信不管是新手还是老手，都会对“逻辑结构、存储结构”产生很多的疑问。你可能觉得不就是两个简单的概念嘛，早就了然于胸了。
关于上次讲的顺序存储结构，我们都知道它是有缺点的，最大的缺点便是在插入和删除数据时需要移动大量元素，显然在运行时需要耗费大量的时间。
2016年又是一个全新的开始，每到一年的这个时候，总是颇有感慨。想对过去的一年做一些总结，但又觉得经历和精力总是不够。
一、数据库设计的特点 数据库建设的基本规律 三分技术，七分管理，十二分基础数据 管理
数据结构是组织数据的方式，例如树，但是要注意数据结构有两种形式：逻辑结构和存储结构，这两种结构在表示一种数据结构的时候不一定完全相同的，逻辑结构是我们分析数据结构和算法的主要形式，而存储结构则是数据结构在内存中的存储形式。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
