ArangoDB 社区版的下载地址: https://www.arangodb.com/download-major/ 这里我用的是 CentOS7 的操作系统
ArangoDB是一个NoSQL数据库。它创建于2011年，当时已有许多NoSQL数据库，其目标是成为一个涵盖各种用例的综合数据库解决方案。
吕信，京东商城技术架构部资深架构师，拥有多年数据产品研发及架构经验。在京东及国内主导过多种数据产品的开发及社区建设，积极活跃于数据产品领域，对数据库及大数据领域各个产品具有丰富经验，目前在京东商城主导弹性数据库研发及推广使用。
今天我们来介绍一下工作开发中常见的一些NoSQL数据库及其基本特点。欢迎在评论区留下文章中没有介绍且好用的NOSQL数据库🤞。
前面说过怎样使用 ArangoDB 的 Web，Shell 和 Restful API 来操作数据库，今天看一下怎样使用Python语言来操作ArangoDB数据库。
前面说过怎样使用 ArangoDB 的 Web，Shell 和 Restful API 来操作数据库，今天看一下怎样使用Java语言来操作ArangoDB数据库。
在互联网和大数据的背景下，越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储、高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求。传统的关系型数据库 RDBMS 已经难以应对类似的需求，各种各样的 NoSQL（Not Only SQL）数据库凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。本文将分析传统数据库的存在的问题，以及几类 NoSQL 如何解决这些问题。在不同的业务场景下，作出正确的数据存储技术选型。
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。
通过ArangoDB提供的shell终端，我们可以执行很多文档集合操作，下面就看看一些常用的方法。
首先访问 https://start.spring.io 创建一个 spring-boot 项目。然后添加如下依赖
国际标准化组织 (ISO) 已发布一项用于查询图表的国际标准，称为图查询语言 (ISO/IEC 39075:2024)。
随着互联网大数据时代的到来，越来越多的网站、应用系统都需要支撑大量甚至海量数据存储，同时还伴有高并发、高可用、高可扩展等特性要求。
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。
https://www.google.com.ph/search?q=%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%AF%94%E8%BE%83&oq=%E5%9B%
对于 SIEM 平台来说，好用的查询方式非常重要。之前有体验基于 ELK 搭建的平台，在 kibana 上面是可以通过一些 filter 来做一些过滤并且是支持 lucene 的语法，包括一些简单的逻辑查询以及 wildquery 等等。但是的确是在做一些汇聚之类时不是很方便，一般需要通过 json 来创建查询语句。后来好像也有转 SQL 之类的插件，但我也没有使用过，总的来说体验比较一般。
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术，已经引起越来越多的人们关注。近来，笔者收到很多朋友的提问，诸如如何看懂评测报告内的门门道道？如何通过评测报告，知晓各个产品间的优势和劣势？一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容？哪些内容是考验性能的硬核标准？哪些可以忽略不计，如何去伪存真…… 为了便于大家理解，本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识，第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类： 面向元数据的操作，即面向顶点、边或它们
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
随着越来越多的开源软件、微服务架构的出现，所有的软件都在宣称自己是高性能的，大量的软件在滥用市场宣传混淆视听，把完全不具备高性能特征的系统鼓吹成无所不能，这让大众很难甄别出哪些是真材实料，哪些是狗皮膏药，哪些是滥竽充数。更有别有用心的厂家，打着符合国际、国内标准旗号的发布的颠倒黑白的性能评测报告——例如某互联网大厂与另外一家同城的图数据库创业公司就先后鼓吹自家的图数据库系统性能全球第一，但实际上所有测试结果都采用接口预先封装的模式，无论多复杂的查询逻辑，结果永远是几毫秒返回，既无查询语句，也没有查询结果的正确性验证，这就属于典型的盗名欺世。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
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图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储，无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系，这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的访问控制），就是用户通过角色与权限进行关联。简单地说，一个用户拥有若干角色，每一个角色拥有若干权限。这样，就构造成“用户-角色-权限”的授权模型。在这种模型中，用户与角色之间，角色与权限之间，一般者是多对多的关系。
本文翻译自外文博客，原文链接：https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
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：
随着研发团队不断扩大Artifactory中Maven仓库也在逐步增多，包括 local、remote、virtual 仓库，其中往往会涵盖RELEASE和SNAPSHOT包类型仓库，为了对使用客户透明简化用户配置，管理人员会通过创建一个virtual仓库，将所有用到的 local（RELEASE和SNAPSHOT）、remote（RELEASE和SNAPSHOT） 包含到一个virtual 仓库中。这样让客户统一使用 virtual 仓库，虽然最大程度上节约了用户在修改配置的成本，但是也会出现一个致命的问题，拉包速度降低，极端情况下甚至几Byte/秒的速度。
导读：本文来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性，以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
导读：这篇文章来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。翻译由云测评君公众号完成。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性、以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
导读：本文来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性，以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。 全文约2800字，阅读需20分钟。 原文地址：https://redislabs.com/blog/new-redisgraph-1-0-achieves-600x-faster-performance-graph-databases/ ---- 今天我们很高
抽样方案一般是利用作为AQL规范的函数的表格以及该批次产品的其他特征确定的。采用AQL评估的批次产品合格，不合格的标准只依据该批次产品的性能，而不是依据过程以前所生产的产品性能来判定。AQL抽样方案并不能提供过程能力方面的情况。
通常我们可以通过 ArangoDB 提供的 Web 接口来对 ArangoDB 进行监控和管理。但今天来看看怎样通过 arangosh 的方式来对数据库进行操作。
新型数据库技术是信息技术领域中不断发展和创新的一部分，它们旨在解决传统数据库系统面临的挑战，如大数据量的处理、实时分析、云服务集成、数据安全性和多模型支持等。以下是一些当前备受关注的新型数据库技术：
Windows 提供了几种在应用程序之间传输数据的方式。其中一种方法是使用动态数据交换 (DDE,Dynamic Data Exchange) 协议。DDE 协议是一组规则集。它在共享数据的应用程序之间发送消息，并使用共享内存 (Shared Memory) 交换数据。应用可以使用 DDE 协议进行一次性的数据传输，也可以在当有新数据可用时互相推送更新做持续性的数据交换。
注：本文内容是是笔者尝试从多年的安全分析经验中抽取图相关的内容总结和外延而来，不求全面深入，但求分享切身体会。
图数据库是 NoSQL 的一种，一种将关联数据的实体作为顶点，关系作为边来存储的特殊类型数据库，能够高效地对这些点边结构进行存储、检索和查询。它的优点是可以很自然地表示现实世界。比如社交关系（可以清楚地看到共同好友）、股东关系甚至银行账户流动关系。
如果执行curl命令时报错：curl: (35) Peer reports incompatible or unsupported protocol version.
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。
ArangoDB的安装还是挺简单的，官方给了各个平台的安装包，下面是在CentOS8上面安装的步骤。
ArangoDB 除了提供 Web 和 shell 接口来管理数据库之外，还可以使用 Restful API 的方式来管理数据库。
这个系列的文章翻译由信安之路红蓝对抗小组的所有成员共同完成，后续将陆续发布，敬请期待！
Spring Data 的委托是为数据访问提供熟悉且符合 Spring 的编程模型，同时仍保留着相关数据存储的特殊特征。
这是这个系列最后一篇了，想要看更多内容请大家移步到原网站查看吧，这个系列的翻译可能会存在问题，希望大家可以理解，在实践中遇到问题欢迎与我们交流，有对红蓝对抗感兴趣的同学欢迎联系组长加入组织。
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：
提到抢红包，就不得不提Xposed框架，它简直是个抢红包的神器，但使用Xposed框架有一个前提条件：手机需要root，对于苹果手机的话就需要越狱了。现在的手机想要root或越狱并不容易，同时这会对手机安全性带来一些风险，抢红包本身只是个娱乐活动，这样做就得不偿失了。
被誉为“全球质量管理大师”、“零缺陷之父”和“伟大的管理思想家”的菲利浦·克劳士比（Philip B. Crosby）在20世纪60年代初提出“零缺陷”思想，并在美国推行零缺陷运动。 后来，零缺陷的思想传至日本，在日本制造业中得到了全面推广，使日本制造业的产品质量得到迅速提高，并且领先于世界水平，继而进一步扩大到工商业所有领域。 零缺陷理论核心是：“第一次就把事情做对”。
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：
由于XML仍然继续用作数据交换格式（主要是在企业应用程序中），因此了解如何以编程方式操纵XML文件的内容可能非常有用。 您可以轻松地在Node.js中编写一个小的脚本来立即进行更改，而不必手动编辑数百行XML。 在 之前的文章中，我们研究了如何通过使用开源 xml2js模块将XML文件转换为Node.js中的JSON对象。 今天，您将学习如何使用Node.js编辑XML文件。
说到人工智能技术，首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等。实际上，人工智能要在行业中得到应用的先决条件是首先要对行业建立起认知，只有理解了行业和场景，才能真正智能化。简单的说，就是要建立行业知识图谱，才能给行业AI方案。
被誉为“全球质量管理大师”、“零缺陷之父”和“伟大的管理思想家”的菲利浦·克劳士比（Philip B. Crosby）在20世纪60年代初提出“零缺陷”思想，并在美国推行零缺陷运动。
在我们的开发中，List 接口是最常见不过，而且我们几乎每天都在用 ArrayList 或者 LinkedList，但是细心的同学有没有发现，ArrayList 中实现了 RandomAccess 接口，而 LinkedList 却没有实现 RandomAccess 接口，这是为什么呢？
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