使用 Graph NoSQL 數據庫的前 3 大網站

有許多大型網站使用圖形 nosql 數據庫。 一些最受歡迎的是 Facebook、Google 和 Twitter。 這些網站使用圖形數據庫是因為它們能夠處理複雜的數據關係。 圖數據庫非常適合社交網站，因為它們可以表示人與人之間的關係。 例如，Facebook 使用圖形數據庫來存儲有關其用戶之間關係的信息。 Facebook 使用此信息向用戶展示相關內容，例如來自朋友的帖子或他們可能感興趣的頁面。谷歌還使用圖形數據庫來存儲有關其用戶之間關係的信息。 Google 使用此信息向用戶顯示相關內容，例如搜索結果或廣告。 Twitter 使用圖形數據庫來存儲有關其用戶之間關係的信息。 Twitter 使用此信息向用戶顯示相關內容，例如來自他們關注的人的推文或廣告。

NoSQL（“不僅是 SQL”）是一種圖形數據庫，旨在處理非常大的結構化、半結構化和非結構化數據類型集。 它幫助組織分析、訪問和整合來自各種來源的大量數據，以及深入了解社交媒體趨勢和大數據。 在添加新數據之前不需要更改 NoSQL 圖形數據庫的架構。 萬維網聯盟 (W3C) 為圖形數據庫的數據表示創建了一套全球標準。 通過使用標準實踐，多個數據集之間的數據集成、交換和映射變得更加容易。 通過創建新知識並允許組織以更加連貫的方式查看所有數據，推理使得將圖形數據庫中的所有點連接起來成為可能。 除了社交媒體分析之外，組織還可以從語義技術和 NoSQL 分析中獲益。

哪些大公司使用 Neo4j？

Verizon、Orange、Comcast 和 AT&T 等領先的電信公司依靠 Neo4j 來管理他們的網絡、控制訪問並實現 360 度客戶關係管理。

世界各地的組織都使用 Neo4j 來改善供應鏈管理、增強彈性並確保業務連續性。 今天的供應鍊是各種各樣的網絡，從工廠延伸到供應商，從倉庫延伸到運輸，從勞動力延伸到組件，從流程延伸到勞動力。 管理當今供應鏈的能力需要分析相互依賴性以及識別可能導致中斷的隱藏風險。 作為 Neo4j 的一部分，供應鏈分析能力是最強大的。 Alex Mills 博士是紐約市立大學 Zicklin 商學院市場營銷學副教授和巴魯克學院教授。 網絡科學和圖形分析專家Amy Hodler 討論了了解當今供應鏈中明顯和微妙的依賴關係的重要性。 它是 Airbus、Comcast、eBay、NASA、UBS 等公司使用的最流行的圖形數據庫技術。 Neo4j 應用程序可用於解決連接數據問題，例如人工智能、欺詐檢測、實時推薦和主數據。 下載 Gartner 的 COVID-19 要求緊急使用圖形數據管理和分析報告的免費副本。

Neo4j 社區非常積極參與和支持。 我們度過了美好的 2017 年，並期待 2018 年繼續增長。
圖數據庫在分析和大數據領域越來越受歡迎。 Neo4j 首席執行官兼聯合創始人 Emil Eifrem 解釋說，它們是某些應用程序的理想選擇，而不是行和列數據庫或自由格式的 JSON 文檔數據庫，2017 年對公司來說是重要的一年。
我們看到 2017 年的收入顯著增加，總 ARR 達到 1 億美元。 我們期待看到這種勢頭在 2018 年如何繼續。
關係可以使用像 Neo4j 這樣的圖形數據庫來表示。 存儲在該數據庫中的數據類型比存儲在行和列數據庫或自由格式的 JSON 文檔數據庫中的數據更適合一組特定的應用程序。 Neo4j 的首席執行官兼聯合創始人埃米爾·埃弗雷姆 (Emil Eifrem) 告訴我，2017 年對公司來說是非常棒的一年，公司取得了長足的發展。

哪些是基於圖的 Nosql 模型的示例？

圖形數據庫可以與 Neo4j、Oracle DB 或 Graph base 結合使用。 Neo4j 是其中最受歡迎的。

存儲數據的方法有多種，NoSQL 是一種替代方法。 當您需要存儲大量數據、根據不斷變化的需求快速迭代并快速擴展時，圖數據庫是一個很好的選擇。 本文提供了對 NoSQL 圖形數據庫的透徹理解。 方向：有向圖是圖形關係（邊）是有方向的。 許多圖算法都需要非循環圖，但循環可能會導致它們卡住。 當刪除節點關係時，生成樹是一個根本沒有節點的樹。 了解圖形屬性對於為您的工作獲得最佳結構和算法至關重要。 NoSQL 圖形數據庫的使用對於管理快速敏捷迭代生成的大量數據以及擴展至關重要。 我們查看了一般的圖和結構，以及圖和結構的類型和特徵，例如連接、方向、權重和循環。

圖數據庫專為存儲和導航關係而設計

關係存儲在圖形數據庫中，可以通過多種方式訪問。 關係是圖數據庫中的一等公民，最有價值的關係就是從這些關係中衍生出來的。 圖數據庫使用節點存儲實體，而邊存儲實體之間的關係。
圖數據庫是最常用的數據庫模型之一。 Graph Database 是 Netflix 的數字資產管理工具，因為它允許用戶跟踪他們觀看過的標題（資產）和他們當前允許觀看的電影（訪問管理）。
在幾乎每個行業中，NoSQL 數據庫都用於構建應用程序。 典型用例中使用的 NoSQL 數據庫類型將由此決定。 可以將文檔數據庫（例如 MongoDB）視為通用數據庫。 鍵值數據庫可以處理大量數據，並且可以很好地快速獲取數據。 另一方面，圖形數據庫旨在用於關係管理和導航。

Facebook 使用圖形數據庫嗎？

LinkedIn 的專業網絡圖建立在一個圖數據庫之上，該數據庫為您提供訪問社交網站時看到的結果，以查看一級、二級或三級連接。 Facebook、Instagram 和 Twitter 使用圖形數據庫和分析來了解用戶如何相互交互。

由於 Facebook 擁有數十億用戶且其工作負載非常大，因此他們在 Memcached 中實現了分佈式後備緩存。 由於大多數 Facebook 內容都是使用社交圖顯示的，因此頁面上的內容可以根據用戶的隱私設置進行高度自定義。 因此，當查看或呈現數據時，必須按原樣存儲，然後進行過濾。 關聯是定期發生的關係。 通過使用關聯類型的朋友，Alice 和 Cathy 由同一個人鏈接。 這種類型的查詢可以使用時間字段輕鬆排序。 考慮這樣的查詢：“你有最近 10 條 Alice 對我簽到的評論嗎？”

仍然需要一個緩存層來從系統中移除數據庫工作負載。 請求數據的客戶端首先連接到緩存。 此緩存位於包含多個緩存和數據庫的層中。 他們通常負責服務對象和協會。 寫入時，緩存用於將數據傳輸到數據庫進行同步更新。 在大多數情況下，這提高了先寫後讀結果的一致性。 Facebook 的架構基於“追隨者”的層級結構，各層級彼此獨立運作。

層級必須了解與其他追隨者層級相關的更改。 結果，一旦追隨者在寫作之後被閱讀，他們將在寫作之後被閱讀。 亞洲的一個從地區可以託管一個帶有副本數據庫、追隨者和領導者的分片。 超時和計算機崩潰路由的目標是避免不必要的延遲和中斷。 主機診斷在它們被標記為關閉後執行，如果它們沒有響應，則執行其他診斷。 如果主人死了，他的一個奴隸就會被提升到那個位置。 如果從數據庫發生故障，則由主區域中的領導者負責解決問題。

除了 Elasticsearch 和 Unicorn，還有其他搜索引擎可用。 Instagram 以前是 ElasticHost，但後來被 Facebook 的 Unicorn 取代。 Twitter 自己的 MySql 版本 MySql 包括時間線、興趣圖、用戶數據和推文。 Twitter 採用數百個模式和數千個節點，每秒處理數百萬個查詢，使其成為世界上分佈最廣的系統之一。 flockdb 是一種通過 Internet 訪問的圖形服務。 Facebook 擁有 Unicorn，它是 Instagram 之前使用的 Elasticsearch 的替代搜索引擎。

Facebook 使用 Mysql 作為主數據庫

MySQL 是 Facebook 用於社交數據的主要數據庫。 他們最初使用 InnoDB，但最終添加了 MyRocksDB。 圖形允許直觀顯示實體集之間的關係； 例如，一個節點可以是 Facebook 上的朋友，而邊可以是將他們的朋友聚集在一起的鏈接。 圖形數據庫今天仍在使用，但用於節點之間連接級別較低的更簡單的圖形。

Nosql 圖數據庫

NoSQL（“不僅是 SQL”）是一種可以處理範圍廣泛的非結構化、半結構化和結構化數據集的技術。 該軟件幫助組織獲取、整合和分析來自各種來源的數據，使他們能夠通過分析社交媒體和大數據獲得競爭優勢。

圖數據庫中的 SQL 和 NoSQL 分界急劇減少。 在圖數據庫中，節點、屬性和關係都是數據結構的一部分。 列式數據庫無需複雜的編程語言即可查詢多行的能力使其如此直觀。 圖數據庫除了能夠為鏈接和連接賦值外，還有其他優勢。 生活表面的混亂是根據圖形數據庫建模的。 這不是一套指導方針； 相反，它是想法的集合。 您可以使用 RDBM 工具來幫助您設計和規劃圖形數據庫。 一旦克服了最初的障礙，您就會發現網絡關係和節點可以勝過關係模型。

圖數據庫的興起

圖形數據庫因其存儲複雜數據結構和良好擴展的能力而越來越受歡迎。 由於圖數據庫中的數據以圖格式存儲，因此能夠存儲複雜的數據結構。 此外，它可以遍歷圖形以查找數據元素之間的關係。
它是一個流行的圖形數據庫，用於各種項目。 憑藉其$graphLookup階段，可用於聚合管道中的traversal遍歷traversal遍歷能力。 這使其在存儲與數據元素之間的關係相關的數據方面具有極好的優勢。

最佳開源圖數據庫

有一些很棒的開源圖形數據庫可供選擇。 我個人最喜歡的是 Neo4j。 它是一個功能強大的圖形數據庫，非常易於使用。 其他不錯的選擇包括 OrientDB 和 Titan。

Redis Enterprise 是 Redis 的最強大版本。 如果您需要具有可擴展性和高可用性的數據庫，Apache Cassandra 是您的不二之選。 Stardog 數據虛擬化和高性能平台允許您創建範圍廣泛的圖形數據虛擬化選項。 Fania 是現代應用程序的數據 API，可促進無服務器後端和富客戶端。 使用 Graphlytic Web 平台可以進行知識圖譜分析。 使用 Gremlin 和 Cypher 查詢語言，用戶可以通過交互式搜索模式來探索圖形。 圖表提供了對科學研究和反欺詐調查等行業的深刻見解。

GraphDB 具有 RDF 和 SPARQL 支持，是一種高效且健壯的圖形數據庫。 RDF4J 充當 GraphDB 的庫，它存儲數據並使用其 API 查詢數據。 召回圖是一個版本圖數據存儲，它存儲數據（頂點和邊）隨著時間的推移對其當前狀態所做的所有更改。 時間點圖遍歷使用戶可以像查詢當前狀態一樣輕鬆地查詢圖的任何先前狀態。 具有 RESTful Web 服務的雲原生數據目錄。 該工具統一了來自不同來源的數據，並允許您將其組織到企業知識圖中。 我們的知識圖譜解決方案包括技術和服務，以創建具有工業強度的知識圖譜。

Memgraph 是世界上最快、最具擴展性的圖形數據庫平台，為下一代實時智能應用程序提供支持。 FlockDB 框架適用於在線、低延遲、高吞吐量的環境，例如網站。 Twitter 使用 FlockDB 存儲社交圖譜（誰關注誰，屏蔽誰）。 Titan 的事務數據庫可以處理成千上萬的並髮用戶實時執行複雜的圖遍歷。 它是一個開源的圖形數據庫，使用簡單，可以存儲大量數據。 JavaScript 使用 GUN 來同步和存儲數據，它可以運行在任何東西上。 GUN 的目標是讓您專注於您需要在應用程序中存儲、加載和共享的數據，而不必擔心服務器、網絡調用、數據庫或離線更改。

您構建出色應用程序的速度越快，您節省的時間就越多。 Giraph 是一個構建在 Apache Hadoop 之上的圖形處理框架。 稱為 Grakt 的知識圖譜數據庫是一個智能數據庫。 HyperGraphDB 是一個基於廣義超圖作為其主要數據模型的存儲框架。 Fluree 數據層直接位於您的代碼下方，可以快速響應請求。 HugeGraph 是一個快速且高度可搜索的圖形數據庫。 除了它支持的 Apache TinkerPop 3 之外，它還包括 Apache Gremlin 支持。 支持精確查詢、範圍查詢和復雜條件組合查詢的索引 Hadoop/Spark 與後端存儲集成，可以根據需要輕鬆添加其他存儲驅動程序。