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舒:什么是地图数据库?图形数据库和关系数据库

与关系数据库相比,二维表图的组织形式更接近现实世界,易于理解

1.图形数据库的预存储性能和可扩展性都不好

以Titan/JanusGraph为代表,使用外部索引生成工具,如弹力带(弹力带),支持外部工具如Spark和nosql数据库如Cassandra/Hbase。

传统数据库解决思路

基于上述关系模型,涉及多个库表的联接操作实现的查询语句,不能根据需求停止,也可能很长,这段代码可读性很差,会出现严重的性能问题。稍后我们将分析传统关系数据库的性能。

在如此大量的数据中使用传统的SQL时,会出现严重的性能问题,主要有两个原因:

图数据库解决思路

支持事务、锁和页面缓存

o甲骨文BerkeleyDB

图表广泛存在于现实世界中,从社交网络到金融关系城市,涉及大量高度相关的数据。这些数据构成了一个巨大的图图数据库,这是出现和查询这些关联的方式。这种连接形成了相互关联的数据连接,这就是数据的本质。传统的关系数据库不能很好地反映数据之间的联系,一些NoSQL(不仅是SQL非关系数据库)数据库不能反映数据之间的联系。图形数据库也属于NoSQL领域,以图形结构的形式存储数据。它存储的是相关数据,也就是相关数据本身。

什么是图

性能问题的本质在于数据分析面临的数据量。如果只查询几十个或更少的节点,根本不需要考虑数据库性能优化。然而,当节点数据的数量从数亿变化到数百万甚至数千万时,数据库性能成为整个产品设计过程中最重要的因素之一。

计算层可以用spark Neo4j,比secondary和OrientDB好

集成弹性搜索、Apache Solr、Apache Lucene等系统后,可以支持全文搜索

有两种方法可以将JanusGraph与应用程序集成:

图数据库的生长趋势

图形数据库有一个非常灵活的数据模型。用户可以根据业务变化随时调整数据模型,就像添加或删除极点、随意扩展或收缩图形模型一样,很容易实现。关系数据库不能很好地支持如此频繁的模式更改。事实上,项目的过程是不断演变的。数据内容甚至数据模式都会不断变化。在关系数据库中,这意味着表结构的改变或者多个新表的构造都会极大地改变源数据。在图形数据库中,只需要添加新的极点、边和属性,并设置为相应的类型。本质上,一个表代表一种数据类型,一个极点代表一个特定的数据,这意味着关系数据库更注重数据的类型,而图形数据库更注重数据的个体识别。

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