高手问答第 233 期 —— 图数据库的设计和实践
随着抖音、小红书等社交内容平台的“爆红”,诞生了一种基于社交关系网路的推荐需求,而以垂直领域作为切入点的知识图谱过去两年的“爆火”,加上传统数据库在处理社交推荐、风控、知识图谱等方面的性能缺陷,图数据库的研发应运而生。
图数据库是一种非关系型数据库,用以解决现有关系数据库的局限性。它是一个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。该系统的关键概念是图,它直接将存储中的数据项,与数据节点和节点间表示关系的边的集合相关联。正是图数据库记录关系这种特性,它的典型使用场景便是基于社交关系网络的社交推荐,eg:抖音的视频推荐;银行保险业务的风控、知识图谱、图结构引入 AI 训练模型、区块链、IoT 等则是图数据库的其他应用场景。
OSCHINA 本期高手问答(9 月 24 日 - 9 月 30 日)将以「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」,除了上述三个范围,你也可以将讨论的内容外延到图数据库整个领域,包括图数据库的现状、应用场景等等, 还可以专注于开源的分布式图数据库 Nebula Graph 的源码、实践等细节。为此,我们邀请到了嘉宾陈恒@dangleptr 来和大家一起探讨图数据库。
嘉宾简介
陈恒,开源的分布式图数据库 Nebula Graph 技术总监,图数据库领域专家 & HBase Committer。北京邮电大学硕士,曾就职于蚂蚁金服(P8 级别),猿题库、网易等公司,一直从事基础设施相关研发工作。
为了鼓励踊跃提问,人民邮电出版社会在问答结束后从提问者中抽取 5 名幸运会员赠予《深入浅出 MySQL:数据库开发、优化与管理维护(第3版)》一书。
购书地址:https://item.jd.com/12574719.html
OSChina 高手问答一贯的风格,不欢迎任何与主题无关的讨论和喷子。
下面欢迎大家就图数据库的存储和实践等相关问题向@dangleptr 积极提问,直接回帖提问即可。
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