2.1 Dgraph4j Dgraph 底层源码采用 go 语言来实现，但通过 Dgraph4j 也可以通过 Java 来操作 Dgraph 数据库。...Dgraph4j 支持普通事务和只读事务，对于查询来说，使用只读事务性能会更好。如果想使用 RDF 格式的查询语法，只需使用 txn.queryRDFWithVars() 方法即可。...执行 query block时，有两种可能的结果： 1）：如果查询条件匹配不到任何节点，name 返回的变量就是空的，uid()会返回一个新的 uid，类似于空白节点。...对于删除操作，它不会返回 uid，并且这个操作会默认被忽略，不会执行。 2）：如果变量中存储了多个 uid，那么 uid()函数会将所有 uid 返回，并对所有 uid 执行操作。...（因为多数情况下，业务可能并不是根据 uid 来查询，如果根据其他信息如名字，就会查出多条数据，从而对业务有一定影响）。
4.3 数据查询 4.3.1 测试说明 以常见的 N 跳查询返回 ID，N 跳查询返回属性，共同好友查询请求测试图数据库的读性能。...N 跳查询返回 ID Nebula GO ${n} STEPS FROM ${mid} OVER person_knows_person Dgraph { q(func:uid...] [image] N 跳查询返回属性 单个返回节点的属性平均大小为 200 Bytes。...[image] 4.3.3 数据分析 在 1 跳查询返回 ID「响应时间」实验中，Nebula 和 DGraph 都只需要进行一次出边搜索。...而 DGraph 将实体的所有属性也视为出边，并且分布在不同节点上，需要进行【属性数量 X * 出边总数 Y】次出边搜索，因此查询性能比 Nebula 差。多跳查询同理。
\n" + "boss_of: [uid] .\n" + "works_for: [uid] ....\n" + "work_here: [uid] ....\n" + "works_for: [uid] .\n" + "work_here: [uid] ....schema(sch:[name, work_here, age, Person]) { type index } image.png 查询不显示不存在的predicate， 如age; Types...查询不显示，如Person.
关系模型能够处理简单的多对多关系， 但是随着数据之间的关联越来越复杂，将数据建模转化为图模型会更加自然。...拥有三台服务器既可以使整个集群的容量增加三倍，也可以提供冗余。...Block 不存储 uid 本身，而是存储当前 uid 和上一个 uid 的差值。这个方法产生的压缩比是 10。 Dgraph 的存储方式非常有利于连接和遍历，一个边遍历只需要一个 KV 查询。...，数据量呈指数级上升，会导致查询时间久、甚至超时的现象。...只需调用接口，构造查询条件，SDK 即可生成 Graphql 语句并执行查询，返回查询结果。
所以我们也支持这种初始化数据流，通过脚本可以一键式的完成初始化数据生成，然后调用k8s接口启动一个Dgraph集群，再加载生成好的数据，最后返回一个查询API接口给Dgraph的使用方。 3....考虑到大部分程序员最熟悉的查询语言就是SQL，甚至不是程序员，一些数据分析师也会SQL，那是否可以使用SQL对图数据库查询？于是我们设计了一套使用SQL查询图数据库的语言，称之为Graph SQL。...这是最终的一个实现效果，可以看到通过发送一个简单的HTTP请求，里面包含一个SQL查询语句，可以很快的返回图数据库的查询结果。 5. 整体架构 ?...查询层模块支持Graph-SQL，如果有Graph-SQL无法支持的查询，也可以使用原生的GraphQL+-来进行复杂的查询，然后通过Graph-Client连接到底层的Dgraph集群执行并返回结果。...rebalance_interval )，zero节点会定期的检测各个节点的数据是否均衡，如果某个节点数据过大或者过小，会导致查询的性能下降，因此zero节点会尽量的保证每个节点的数据均衡。
void opDgraph() { final DgraphClient dgraphClient = getDgraphClient(); //删除schema + 数据...System.out.println(res.getJson().toStringUtf8()); // Deserialize // //不符合Person的构造，所以返回...= nil { log.Fatal(err) } queryAll := `{ all(func: has(name)) { uid, name, age...log.Fatal(err) } fmt.Println(res) queryAs := `query eq($name: string){ eq(func: eq(name, $name)) { uid...= nil { log.Fatal(err) } fmt.Println(res) } type Person struct { Uid string `json:"uid"`
Cerebro令人非常印象深刻，Metaweb的领导层也支持它。即使是服务于其中的一部分的，Cerebro也具有令人满意的高性能和功能，我称之为知识引擎（从搜索引擎升级）。...这实际上允许了查询执行任意深度连接，同时避免扇出广播问题。比如查询[people in SF who eat sushi]，会导致数据库内最多进行两次网络调用，无论集群规模大小。...即使这样，整个集群中的单个谓词拆分也只是在最极端情况下的最坏行为，其中所有数据仅对应于一个谓词。在其他情况下，这种通过谓词对数据进行分片的技术表现都很好，可以在实际系统中实现更快的查询延迟。...OneBox不同于其他搜索结果，是一个单独的显示框，在运行某些类型的查询时显示，Google可以在OneBox返回更丰富的信息。想了解一下OneBox，请尝试搜索[weather in sf]。...有一组很复杂的结构化数据，但每个OneBox之间没有共享数据。这样不仅在操作上保留了后端的大量的重复工作，而且每个Box之间缺乏知识共享也限制了Google可以响应的查询类型。
[BOSS 直聘图数据库实践] 就我们使用经验，Dgraph 设计理念很好，但是目前还不太满足我们业务需求，GraphQL 的原生支持还是有很大吸引力，但是存储结构决定容易 OOM（边存储也分组的话会优化很多...OOM，且如果采用 SSD 存储海量数据，Dgraph 的磁盘放大和内存占用也需要优化。...控制内存占用（enable_partitioned_index_filter 优化和设置单次最大返回边数目），都放在内存固然快，但有时候也需要考虑数据量和性能的平衡 3.多图物理隔离，多张图实在太有必要...建议 当前 Nebula Graph 做得很优秀，结合我们现在的需求也提一点点建议： 1.更多离线算法，包括：现有的图神经网络这块的支持，图在线查询多用在分析，真正线上应用目前很多还是图计算离线算完后入库供查询...REST 端点，HTTP 传入参数即可查询，这样可快速生成数据查询接口，不用后台再单独连接数据库写 SQL 提供数据服务 目前 Boss 直聘将 Nebula Graph 图数据库应用在安全业务，相关应用已经线上稳定运行大半年
1 前言 随着得物业务规模的不断增加，推荐业务也越来越复杂，对推荐系统也提出了更高的要求。...我们于 2022 年下半年启动了 DGraph 的研发，DGraph 是一个 C++项目，目标是打造一个高效易用的推荐引擎。推荐场景的特点是表多、数据更新频繁、单次查询会涉及多张表。...在 DGraph 所有数据更新都是 DUMP(耗时)->索引构建(耗时)->引擎更新(图 3)，索引平台会根据 DGraph 引擎的内存情况自动选择在线更新还是分批重启更新。...但是在推荐引擎里面，对于读取的性能要求非常高，核心数据的访问如果引入锁，会让引擎的查询性能受到很大的限制。 推荐引擎是一个读多写少的场景，因此我们在技术路线上选择的是无锁数据结构 RCU。...3）索引必须是二进制结构并且采用 mmap 方式加载，这样即使发生崩溃的情况，系统可以在短时间快速恢复，日常调试重启等操作也会很快。
SELECT 查询检索特定数据，而 CONSTRUCT 查询根据查询结果创建新的 RDF 图。ASK 查询返回一个布尔值，指示模式是否存在，而 DESCRIBE 查询返回描述资源的 RDF 数据。...图查询语言允许您在数据模型演变时修改查询。您可以轻松地添加新的节点和关系类型，或更新现有类型，而无需重写整个查询逻辑。这种适应性确保您的查询保持相关性和有效性，即使您的数据环境发生变化。...遍历和模式匹配完成后，结果将作为子图或一组节点和边返回。这意味着您将获得满足查询条件的数据的集中视图，无论是图的子集还是更广泛的相互关联实体网络。这种方法使您能够轻松地可视化和分析数据中的复杂关系。...SQL 依赖于连接来查询相关数据，这对于高度连接的数据集来说可能是低效的。SQL 中的连接需要根据公共属性来匹配不同表中的行，随着连接数的增加，这可能会变得复杂而缓慢。...每个联接都会增加复杂性并可能降低查询速度。在图查询语言中，只需从表示用户的节点开始并遍历“朋友”边即可到达已连接的节点。这种方法更直接，性能也更好，尤其是在网络不断增长的过程中。
凭借早期在基础设施软件和开源软件方面的经验，Salil 将加入 Dgraph 董事会。Jain 表示，这一轮融资正好是我们扩大云服务的时机，并继续建立世界上最先进的图数据库。...Dgraph 是一个可扩展的，分布式的，低延迟的图数据库，于 2015 年开源，最初是出于希望消除传统关系型数据库的典型弱点而创建的。...为了解决组织在数据库增长超过单个服务器时面临的一些问题，Dgraph 以更有效的方式分割数据，这使查询可以在没有通用视图的情况下执行。...它还减少了网络调用和磁盘查询需要执行查询的次数，并自动重新平衡服务器之间的碎片，以平均分配服务器负载。此外，Dgraph 更有效地处理复制，从而使可扩展性成为可操作的功能。...据悉，Dgraph 的下一步计划是提供托管管理服务，并对其用户界面进行重大改进。
遇到的问题 在nebula应用过程中，也发现一些问题，期待逐步完善： 1）资源隔离问题，目前nebula没有资源分组隔离功能 ，不同业务会相互影响；如业务图A在导数据，业务图B线上延迟就非常高。...这个例子是用一种边进行回溯，实际查询中可能会涉及到 2~3 跳，且存在异构边（打电话是一种边，点外卖又是一种边，下单酒店机票是一种边，都是不同类型的边），而这种异构图的数据都具有回溯特征，因此实际的关系人图回溯查询也会变得复杂...如上图为一次图查询流程，每一次图查询由多个起始点如用户uid、用户mobile等用户信息同时开始，每条线为一次关联查询，因此一次图查询由几十次点边查询组成，由起始点经过一跳查询和2跳查询，最终将结果集返回给风控引擎...再根据这 5 个手机号进行独立的 2 跳查询，可能会出来 25 个 uid，查询会存在数据膨胀的情况。因此，系统会做一个查询限制。去查看这 5 个手机号关联的 uid 是不是超过了系统设定的热点值。...如果说通过 mobile 查询出来关联的手机号、uid 过多的话，系统就会判断其为热点数据，不进行边结果返回。（二阶/三阶回溯，图点边：百亿级)。
这个例子是用一种边进行回溯，实际查询中可能会涉及到 2~3 跳，且存在异构边（打电话是一种边，点外卖又是一种边，下单酒店机票是一种边，都是不同类型的边），而这种异构图的数据都具有回溯特征，因此实际的关系人图回溯查询也会变得复杂...如上图为一次图查询流程，每一次图查询由多个起始点如用户 uid、用户 mobile 等用户信息同时开始，每条线为一次关联查询，因此一次图查询由几十次点边查询组成，由起始点经过一跳查询和 2 跳查询，最终将结果集返回给风控引擎...再根据这 5 个手机号进行独立的 2 跳查询，可能会出来 25 个 uid，查询会存在数据膨胀的情况。因此，系统会做一个查询限制。去查看这 5 个手机号关联的 uid 是不是超过了系统设定的热点值。...如果说通过 mobile 查询出来关联的手机号、uid 过多的话，系统就会判断其为热点数据，不进行边结果返回。（二阶/三阶回溯，图点边：百亿级)。...当插入一条边的时，先去图里面查询边是否存在，不存在才会进行写边以及点属性 +1 的操作。也就是我们牺牲了写性能，来换取读性能，并通过定期 check 保证数据一致。
近日，浙江大学杨洋老师科研小组（yangy.org）和信也科技联合发布大规模动态图数据集 DGraph，旨在服务图神经网络、图挖掘、社交网络、异常检测等方向的研究人员，为之提供真实场景的大规模数据。...DGraph 一方面可以作为验证相关图模型性能的标准数据，另一方面也可用于开展用户画像、网络分析等研究工作。...http://yangy.org/works/dgraph/dgraph_2022.pdf 01 数据集描述 DGraph 的源数据由信也科技提供。...2.2 结构动态 DGraph 中的用户关系采样自横跨 27 个月的业务场景，且网络结构会随着时间发生演化，为当前的动态图模型与挖掘研究提供了数据支持。...3.2 科研成果 DGraph 的特点丰富，支持多个方向的图研究工作。 3.3 算法大赛 信也科技围绕 DGraph 举办了第七届信也科技杯图算法大赛，任务与 DGraph 中的诈骗用户识别一致。
穿透式检索因为其结果的精确，可以为大数据和人工智能提供准确的素材，进而帮助大数据和人工智能获得更加准确的结果。 1.3....为什么区块链需要穿透式检索 区块链数据是严谨的业务数据，对业务数据的分析有利于业务的增强。当前简单地关键词搜索无法提供所需的业务信息。在具体的业务中，快速方便地检索出需要的数据，为业务分析提供支持。...安装DGraph图数据库 下载dgraph v1.0.16版本，并解压至argus文件夹下;在PATH中添加argus文件夹路径。...:5080 --port_offset 10 --log_dir dgraph_log > dgraph_alpha.log 2>&1 & 2.5启动Argus数据检索服务 在上节执行all.sh文件后...，穿透式检索也会自行启动。
去redis里面取活动或者礼品是否存在，如果redis没有查询到，那么就查询数据库，返回结果，如果数据库都没有，说明这个前端请求很可能是捏造的，直接返回结果“活动或者礼品不存在”，如果此时查询出来，确实存在...，那么就需要去查询是否领取过，同样是查询redis，不存在的情况下，查询数据库，再返回结果。...但是上面的系统，有一个问题，就是活动/礼品不存在的时候，请求会每一次都直接打到数据库，如果是恶意攻击，数据库就挂了。...当然，如果可以保证redis数据可靠，稳定，可以不请求数据库，redis不包含则说明不存在，直接返回。但是这种做法需要在增加活动/修改商品的时候，同时将redis一同修改同步。...如果redis挂掉的情况，或者请求redis异常，再去查询数据库。如果能接受修改数据库活动信息不立马更新，也可以考虑更新完数据库，用消息队列发一条消息，收到再做redis更新。
PGQL 路径查询可通过用户定义函数实现其他语义. 8. PGQL 路径查询返回单条最短路径, 集合和包语义相同. 9. G-CORE 路径查询可通过 ALL 关键字改为任意路径语义. 10....属性表仍存 在如下一些缺点： (1) 对于规模稍大的真实知识图谱数据，主语的类别可能有几千到上万个，需要建立几千到上万个表，这往往超过了关系数据库的限制 (2) 即使在同一类型中，不同主语具有的谓语集合也可能差异较大...缺点: (1) 虽然部分缓解了三元组表的单表自连接问题, 但需要花费 6 倍的存 储空间开销、索引维护代价和数据更新时的一致性维护代价, 随着知识图谱规模的增大, 该问题会愈加突出; (2) 当知识图谱查询变得复杂时..., 会产生大量的连接索引表查询操作, 依然不可避免索引表的自连接....OrientDB 对于数据模式的支持相对灵活，可以管理无模式数据 (schema-less)，也可以像关系数据库那样定义完整的模式(schema-full)，还可以适应介于两者之间的混合模式(schema-mixed
回顾抢票的场景，用户点击“查询”按钮之后，系统卡顿，用户着急，会不自觉的再去频繁点击“查询”，不但没用，反而平白无故增加系统负载，平均一个用户点5次，80%的请求是这么多出来的。...画外音：车次查询和余票查询都能够这么做，既能保证用户体验（至少没有返回404页面），又能保证系统的健壮性（利用页面缓存，把请求拦截在站点层了）。...只有2000张火车票，即使10w个请求过来，也只透传2000个去访问数据库： 如果前一批请求均成功，再放下一批 如果前一批请求库存已经不足，则后续请求全部返回“已售罄” 对于读请求，怎么优化？...这个计数对数据一致性、准确性要求不高，即使服务重启计数丢了，大不了重新开始计。...画外音：显示库存会淘汰N次，显示有无只会淘汰1次。更多的，用户关注是否有票，而不是票有几张。 无论如何，产品技术运营一起，目标是一致的，把事情做好，不存在谁是甲方，谁是乙方的关系。
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