Rather than an OLTP graph database, like Neo4j, and recently AWS Neptune, we decided to build an OLAP-style graph database. Thay vì cơ sở dữ liệu đồ thị OLTP, như Neo4j và gần đây là AWS Neptune, chúng tôi đã quyết định xây dựng cơ sở dữ liệu đồ thị kiểu OLAP.
Do graph databases have anything to offer those with huge amounts of data that want to join the AI gold rush? Các cơ sở dữ liệu đồ thị có bất cứ điều gì để cung cấp cho những người có lượng dữ liệu khổng lồ muốn tham gia vào cơn sốt vàng AI không?
VelocityDB is a C# .NET NoSQL Object Database that can be Embedded/Distributed, extended as Graph Database is VelocityGraph. VelocityDB là một cơ sở dữ liệu đối tượng NoQuery C # .NET có thể được nhúng/phân tán, được mở rộng dưới dạng cơ sở dữ liệu đồ thị là VelocityGraph.
What are your predictions for the next 2 years in this space, and how will AnzoGraph be working to lead the pack of next-generation graph databases? Dự đoán của bạn trong 2 năm tới trong không gian này là gì và AnzoGraph sẽ làm việc như thế nào để dẫn dắt gói cơ sở dữ liệu đồ thị thế hệ tiếp theo?
With this practical book, you’ll learn how to design and implement a graph database that brings the power of graphs to bear on a broad range of problem domains. Với cuốn sách thực tế này, bạn sẽ học cách thiết kế và triển khai cơ sở dữ liệu đồ thị mang lại sức mạnh của đồ thị mang trên một loạt các vấn đề.
Graph databases empower users to freely "pivot" their analytics to ask new, ad hoc questions without limitations imposed by relational technology. Cơ sở dữ liệu đồ thị cho phép người dùng tự do "xoay vòng" các phân tích của họ để đặt câu hỏi mới, đặc biệt mà không bị giới hạn bởi công nghệ quan hệ.
From relational databases to big data to graph databases, cloud providers offered data platform services covering a wide range of offerings. Từ các cơ sở dữ liệu quan hệ đến Big Data tới các cơ sở dữ liệu đồ thị, các nhà cung cấp cloud cung cấp các dịch vụ nền tảng dữ liệu bao gồm một loạt các dịch vụ.
Adding another relationship to the mix usually means a lot of schema changes and data movement, which is not the case when we are using graph databases. Việc tăng thêm một mối quan hệ có nghĩa là rất nhiều thay đổi sơ đồ và di chuyển dữ liệu, mà không phải là trường hợp khó khi chúng ta đang sử dụng cơ sở dữ liệu đồ thị.
However, this preparation and curation are simplified by directly importing the raw data and then curating in the graph database itself rather than a complex ETL pipeline. Tuy nhiên, việc chuẩn bị và giám tuyển này được đơn giản hóa bằng cách nhập trực tiếp dữ liệu thô và sau đó giám tuyển trong cơ sở dữ liệu đồ thị chứ không phải là một đường ống ETL phức tạp.
Graph databases are very well suited to problem spaces where we have connected data, such as social networks, spatial data, routing information for goods and money, recommendation engines Cơ sở dữ liệu đồ thị là phù hợp rất tốt với các không gian vấn đề mà chúng ta đã kết nối dữ liệu, chẳng hạn như các mạng xã hội, dữ liệu không gian, thông tin định tuyến cho hàng hóa và tiền bạc.
