大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
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~
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
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。
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。
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，
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。
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。
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。
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。
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（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。
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：
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。
经过行业多年的讨论和行动，图查询语言 GQL（Graph Query Language）在 2024 年 4 月 12 日正式发布。GQL 是由国际标准化组织（ISO） 和 国际电工委员会（IEC） 共同制定的图数据库查询语言标准，正式编号为 ISO/IEC 39075。GQL 为管理和查询图数据确立了统一的标准。
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。
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!
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。
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：
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。
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。
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
作者丨 张三石、林晓芳 “我该用什么技术？”一直是开发人员心中纠结的困惑点之一。 结合现实，一般开发人员大都会选择自己熟悉的工具，而不是最佳的工具。除个人当前的知识、技术等限制因素之外，还有影响决策者的其他因素，其中包括需要同事的支持、管理层的批准以及新方案带来的分配学习成本，或是对投入产出比未知的“恐惧”…… 当然，如果以上均不是问题，你又非常愿意甚至想深入地了解图数据库在什么场景下能够成为更好的工具，那么在本篇文章中，笔者将重点进行对比介绍，以帮你评估出针对于你的业务实际，是否适合使用图数据库。 图数据
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。
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。
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。
受访者 | 邵宗文，腾讯云图数据库产品经理 记者| 夕颜 出品 | CSDN（ID:CSDNnews） 近日，又一国产数据库诞生！这次是腾讯家推出的分布式图数据库产品——腾讯云数图 TGDB（Tencent Graph Database）。 据称，这款数据库能够实现万亿级关联关系数据实时查询，高效处理异构数据，支持实时图计算。从理论上说，该图数据库的集群节点规模可以达到万台以上，在不同的公开数据集下查询速度比世界市场占有率最高的 Neo4j 快 20-150 倍！ 在近年，图数据库逐渐火爆起来，据 G
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
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：
更好，更快速的查询和分析：图数据库为查询相关数据（无论大小）提供了卓越的性能。 图模型提供了固有的索引数据结构，因此它不需要为给定条件的查询加载或接触不相关的数据。 这使得它成为更好、更快的实时大数据分析查询的绝佳解决方案。 。
近年来，传统关系数据库内核的突破性工作变得越来越少，随着各种社交网络、系统推荐等业务需求的不断发展，数据间的依赖和复杂度的逐渐增加。面对这些“连接”，关系数据库的不适应性逐步凸显，图数据库作为NoSQL中关注度最高，发展趋势最明显的数据库，在大数据时代开始被广泛关注。
《NoSQL精粹》一书由著名软件开发专家Martin Fowler所著，其最为人熟知的作品包括《重构：改善既有代码的设计》和《UML精粹》。该书前半部分详细阐述了NoSQL数据库的兴起背景及其设计原理，并对不同类型的NoSQL数据库进行了概述。后半部分则深入探讨了各类NoSQL数据库的基本操作方法，以及如何实现包括一致性、事务处理、可用性、查询功能和可扩展性在内的关键特性。此书适合作为科普性质的入门读物，有助于读者在选择数据库类型时形成初步见解。
图数据库中的节点和边通常具有不同的属性和关系，因此需要对不同资源进行细粒度的访问控制。该挑战在于确保只有经过授权的用户才能访问敏感数据。
本文来自 NebulaGraph 的软件工程师文豪在美国费城参加 2022 年 SIGMOD 大会时的见闻。SIGMOD 是数据库领域的顶级会议之一，是 CCF 数据库 / 数据挖掘 / 内容检索领域 A 类会议。
在众多不同的数据模型里，关系数据模型自20世纪80年代就处于统治地位，而且出现了不少巨头，如Oracle、MySQL，它们也被称为：关系数据库管理系统（RDBMS）。然而，随着关系数据库使用范围的不断扩大，也暴露出一些它始终无法解决问题，其中最主要的是数据建模中的一些缺陷和问题，以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制。同时，互联网发展也产生了一些新的趋势变化：
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
7月20日，中国农业银行发布图数据库资源配置项目中标公告，腾讯云中标。根据公告，腾讯云将为中国农业银行提供图数据库系统及客户化开发服务。此前腾讯云企业级分布式数据库TDSQL也中标了中国农业银行的分布式数据库采购项目，此次腾讯云图数据库TGDB的中标，再次表明腾讯云数据库在金融领域的能力得到认可。 图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。在本次中国农业银行招投标测试过程中，腾讯云图数据库TGDB作为业内独有的底层不依赖第三方存储系统的原生图数据库，凭借分布
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
图数据库在挖掘黑灰团伙以及建立安全知识图谱等安全领域有着天然的优势。为了能更好的服务业务，选择一款高效并且贴合业务发展的图数据库就变得尤为关键。本文挑选了几款业界较为流行的开源图数据库与 Nebula Graph 进行了多角度的对比。
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。
谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报警管理应用方案的示意图。
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