随笔分类 - 图数据库小知识
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摘要:风控的图技术应用是如何演变的呢?当中的算法又进行了怎么样的发展?标签传播算法和半监督技术是否已经过时?…本文将分享图算法在风控中的应用。
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摘要:普通人眼中的可视化,和前端眼中的可视化有何区别?面对不同的业务产品,可视化技术选型又有何种侧重?本文 Nebula Graph 两款可视化产品的研发工程师谈及了可视化、性能调优、产品设计等方面内容。
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摘要:为了支持城市复杂场景下各类需求,中科大脑知识图谱团队设计开发了一套包含本体可视化设计、数据映射、数据抽取、数据写入、图数据探索的一体化平台,而本文则详细介绍了他们的业务背景、技术选型、平台建设等内容。
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摘要:如何通过可视化工具有效监测集群状态,从而快速解决线上集群的异常故障,本文给你带来一个新思路。
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摘要:为方便数据治理、元数据管理及数据质量监控,将调度系统生成的数仓血缘保存起来。而本文由来自 Nebula Graph 社区的用户 shixingr 带来他的实践分享。
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摘要:每一款产品,无论成熟程度怎样,都需要一份信息详尽的文档,好的文档可以帮助用户在使用产品时如鱼得水,本文就 Nebula Graph 的多版本文档中心的构建进行了分享。
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摘要:选型一款能够满足美团实际业务需求的图数据库产品,是建设图存储和图学习平台的基础。
在本文中美团 NLP 团队对主流的几款图数据库就【数据导入】、【数据写入】、【数据查询】作了评测
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摘要:图空间如何做物理隔离?Nebula 底层如何存储数据?数据校验怎么做?除了存储架构讲解同数据格式变更之外,本文还解答 10 多个关于 Nebula 存储的问题。
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摘要:一直以来社区用户非常关心 macOS 如何安装 Nebula Graph,虽然 B 站有相关视频,但这次我们搞点“无脑”部署,保姆级 cv 教程带你快速在 macOS 下部署 Nebula Graph~
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摘要:本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 本文整理自 DTCC 主题演讲【开源分布式图数据库的思考和实践】 目录 目录 图数据库市场的现状 图数据库的优势 以 Nebula Graph 为例 开源社区 图数据库市场的现状 开篇之前,先回顾下图数据库市场变化,2018 年前市场
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摘要:本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 index not found?找不到索引?为什么我要创建 Nebula Graph 索引?什么时候要用到 Nebula Graph 原生索引?针对社区常见问题,本文旨在一文带大家搞清索引使用问题。 Nebula Graph 的索引其
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摘要:本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 解决思路 解决 K8s 部署 Nebula Graph 集群后连接不上集群问题最方便的方法是将 nebula-algorithm / nebula-spark 运行在与 nebula-operator 相同的网络命名空间里,将 sho
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摘要:本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 经常看技术文章的小伙伴可能会留意到除了正在阅读的那篇文章,在文章页面的正文下方或者右侧区域会有若干同主题、同作者的文章等你阅读;经常逛淘宝、京东的小伙伴可能发现了,一旦你购买或者查看过某个商品之后,猜你喜欢的推荐商品会贴近你刚拔草的商
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摘要:本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 1. 概述 过去十年,图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是,全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下,对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此,图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网
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摘要:本文主要讲述社区用户 @chenxu14 在 pr#2243 为 Nebula Graph 贡献的 RocksDB 统计信息收集功能的使用方法
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摘要:在第二期的图数据库小知识中,我们回顾了图数据库的兴起契机,聊了聊【传统数据库通过设计良好的数据结构是不是可以实现图数据库的功能】、【图数据库会出于什么考虑做存储计算分离】等图数据库设计问题…
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摘要: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
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摘要:"图数据库 维基百科" :在计算机科学中, 图数据库 (英语:graph database, GDB )是一个使用 "图结构" &action=edit&redlink=1)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。该系统的关键概念是 图 ,它直接
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摘要:一种图数据库存储层的设计探讨无中心化的存储集群,一般单个集群还是有一定的大小限制,不宜过大。存储层的抽象在于,数据集(图的话就是不同的点和边)到存储集群的逻辑映射对用户透明,可用性需求高的场景需要考虑双集群互为灾备。单集群的数据平衡是集群内部的事,集群和集群间的数据平衡是需要设计的,其中线下到线上的
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摘要:非常小的一个知识点,关于图数据库 0 标签的问题
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