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2018-11-23 graph图数据库概览

CosmosDB/DatastaxStardog/Sqrrl等商业数据库就不做分析了, 本文只对Neo4j、OrientDB、JanusGraph、Giraph、HugeGraph做下分析,其中HugeGraph并不在上面,这是百度开源的图数据库,简单看了下也不错,列在这。2.图数据库组件一个完善的图数据系统应该至少包括图存储及图处理引擎,数据导入导出,管理运维,查询和计算,商业化产品需要有高可用及容灾备份。图存储和图处理:这个是图数据库的核心,图存储负责将关系型数据集非结构化数据转成图结构进行存储,这里的存储可以为原生存储或序列化之后的非原生存储;图处理则负责数据的更新及运算。数据导入导出:数据从外界到图存储的导入导出能力,如从外界的json、csv,rdf等数据形式导入到图数据库中,或将图数据库中的数据导出来。管理运维:管理运维则包含系统的监控,配置及可视化能力查询和计算:主要指提供查询语言供用户进行图的查询遍历等操作。3.图数据库:【1】Neo4j是老牌的图数据代表。其功能强大,性能也不错,单节点的服务器可承载上亿级的节点和关系,单节点性能不够时也可进行分布式集群部署。

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图形数据库_百度百科

基于Neo4j的大数据组织检索研究与应用[D].东南大学,2015..中国知网.2015-05-01 [引用日期2020-05-20][3] 图形数据库特点.推酷.2016-04-01 [引用日期2017-02-27][4] 图形数据库Neo4J简介.博客园.2016-03-16 [引用日期2017-02-27][5] 李桃陶,周斌,王忠振.基于社交网络的图数据挖掘应用研究[J].计算机技术与发展,2014,24(10):6-11..中国知网.2014-10-10 [引用日期2020-05-20][6] 百度安全开源大规模图数据库HugeGraph.liREEBUF.2018-8-3 [引用日期2020-03-30][7] HugeGraph.百度 [引用日期2020-03-30][8] 百度安全开源大规模图数据库HugeGraph,助力数据安全治理.中国日报中文网.2028-9-14 [引用日期2020-03-30]打开百度

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HugeGraph入门

HugeGraph入门 - 王小冬 - 简书创作你的创作立即下载HugeGraph入门王小冬简书作者0.4632019-01-28 16:55打开App一、HugeGraph简介最近在搞好友推荐方便的工作,选择了图数据的方法,使用并学习了HugeGraph,再次记录一下。HugeGraph是百度在2018年中旬开源的一款图数据库(Graph Database)系统,可以存储海量的顶点(Vertex)和边(Edge)。实现了Apache ThinkerPop 3[1]框架,支持Gremlin图查询语言[2]。HugeGraph支持多用户并行操作,用户可输入Gremlin查询语句,并及时得到图查询结果。也可以再用户程序中调用hugeGraph API进行图分析或查询。二、HugeGraph特性HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作,支持批量导入数据,支持高效的负责关联关系分析,并且能够与大数据平台无缝集成。

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百度安全开源大规模图数据库HugeGraph

GraphDB图数据库2.HugeGraph项目介绍2.1 HugeGraph的特点2.2 HugeGraph的系统架构2.3 HugeGraph的性能指标3. HugeGraph体系结构1. HugeGraph2. HugeGraph-Client3. HugeGraph-Loader4. HugeGraph-Studio4. HugeGraph的应用场景5. 开源有你图数据库在安全反欺诈、知识图谱、机器学习等诸多领域有着重要的应用,但TitanDB团队被DataStax收购之后,开源图数据库出现了断层。近年来百度安全凭着雄厚的技术实力自主研发了全面支持Apache TinkerPop 3框架和Gremlin图查询语言的大型分布式图数据库HugeGraph,与Neo4j、TitanDB等传统图数据库相比有很多独特的优势。今天我们很高兴的宣布HugeGraph开源,更好的为网络安全、机器学习等社区服务。

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百度安全开源大规模图数据库HugeGraph

图2 HugeGraph的系统架构 HugeGraph的存储层包括图数据(顶点、边和属性等)存储、索引数据存储和Schema元数据存储。HugeGraph后端存储会采用插件化方案,目前已经支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、Doris(原Baidu Palo)和MySQL等,后续会适配更多的后端存储系统。HugeGraph的计算层包括OLTP和OLAP两种类型。其中HugeGraph重点实现了OLTP核心功能,而OLAP部分功能需要和Spark GraphX相结合完成。HugeGraph提供了多种接口方式,用户可以根据自己的业务需求和喜好,选择相应的接口来操作HugeGraph,具体包括:HugeStudio(基于Web的IDE可视化编辑环境)HugeLoader(数据导入工具)HugeConsole(基于命令行的Gremlin接口)HugeApi(基于Rest的Api接口)HugeClient(基于Java的客户端驱动程序)2.3 HugeGraph的性能指标HugeGraph具有良好的读写性能,可以胜任多种图应用场景。

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GitHub - hugegraph/hugegraph: HugeGraph Database core component, including graph engine, API, and built-in backendsSkip to contentSign upWhy GitHub?

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HugeGraph ·

HugeGraph · GitHubSkip to contenthugegraphSign upWhy GitHub?

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HugeGraph Benchmark

HugeGraph Benchmark Performance 路 GitBookHugeGraph Benchmark PerformanceIntroductionDownloadQuickstartInstall HugeGraph-ServerLoad data with HugeGraph-LoaderManage with HugeGraph-ToolsDisplay with HugeGraph-StudioDevelop with HugeGraph-ClientAnalysis with HugeGraph-SparkGuidesArchitecture OverviewDesign ConceptsCustom PluginsBackup Restore

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2020-07-02 21:27:36
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