边(edge)：又被称为关系(relationships)，具有名字和方向，从一个节点指向另一个节点，边是图数据库中最显著的一个特征，在RDBMS中没有对应实现。...属性(properties)：类似KV数据库中的键值对，节点和边都可以有属性。 图数据库将数据以属性方式存储在节点或边中，以边来表示节点之间的关系，并用特定查询语言，进行数据检索。 ?...图数据库真正的价值，是灵活存储复杂关联关系，在深度超过1层以上关系中查找遍历，或是基于复杂算法的实时数据关系挖掘。...在社交网络图谱场景中，可记录用户社交关系，查找直接或间接认识的人，查找交际网中最具影响力的人物，这些操作对于图数据库都是易如反掌。...在路径规划场景中，存储各站点之间的关联，并实时计算出最优路径…. 图数据库还有其他诸多应用场景，当遇到大数据量的复杂实体关系存储、查询及可视化，都可以考虑使用图数据库。
，可以让应用程序在持久性和性能之间做出选择 ArangoDB 能够更加高效的使用现代存储硬件，类似于ssd 和大型缓存 使用 ArangoDB 作为应用服务器，能够融合应用和数据，以适应更大的吞吐量 ArangoDB...在客户端压缩包里的 bin/ 目录下的所有可执行文件在服务端的压缩包中全部存在，如果是本地服务端安装的话，且已经配备了 ArangoDB 环境变量，则可以直接使用 arangosh 命令，无需安装 ArangoDB..._create("Characters") # 创建边的集合 db...._collection("Characters").all().toArray() # 列出集合中的前两个数据 db...._collection("Characters").all().limit(2).toArray() # 按条件查找数据 db.
API ArangoDB 的图形存储基于其自己的文档存储系统， 每个顶点都作为json条目存储在一个集合中 查询可进行配置（例如，您可以选择深度优先遍历）ArangoDB 提供了一个遍历对象，允许您构建特定的路径...，还有其他的助手，如最短路径查找或路径长度检索，可以满足图形查询的大部分需求 查询结果记录易于显示和分析 ArangoDB 和Python 客户端很容易理解，而且文档编制完善 在ArangoDB Web...UI中可视化您的图形, 使数据存储更容易 其开发公司非常活跃，并提供很多的额外支持项目 1.如果想用自己的脚本实现同等性，需要自己编写“获取或创建”方法 还是一个年轻的数据库 ArangoDB 是开发者和用户最友好的数据库...除了图形存储以外，其文档存储也将使您的生产数据管理更加轻松方便,可以安全地用于在CG生产环境中 OrientDB Java ／ ／ 由于用户反馈问题...，我们未对其进行测试 在CG生产环境中使用有风险 结论: ArangoDB 是我们这组测试中最喜欢的数据库，如果正在考虑使用图形数据库，建议首选测试ArangoDB。
在ArangoDB上构建项目之前，您可能想要熟悉它们： 文档存储：ArangoDB将数据存储在文档中，与关系数据库存储数据的方式形成对比。文档是由键值对组成的任意数据结构。...如果你在一个共享的环境中运行ArangoDB和/或要使用的Web界面，这时强烈建议启用身份验证。 激活/etc/arangodb/arangod.conf文件中的身份验证。...RETURN允许您创建一个新的JSON对象返回为每个输入文件。 AQL是具有许多功能的复杂语言。但还有一个值得一提的功能，特别是在NoSQL数据库的环境中：加入。...ArangoDB中的数据交互大部分时间都是通过AQL完成的。如果要在生产环境中使用ArangoDB，必须习惯它。 ArangoDB不仅是一个文档存储，还具有非常强大的图形功能。...它允许您将数据建模为有向图中的顶点。可以将关系建模为这些顶点之间的边而不是使用_key引用。以这种方式对数据建模可以比SQL数据库中使用的关系方法更有好处。
>>>> 写在前面 声明：本文大部分是基于ArangoDB的论文的翻译，在翻译过程中加入了自己的一些理解和说明。...多模型数据库具有统一的查询语言和API，查询语言和API可以涵盖所有三种数据模型，并且允许在单个查询中混合查询三种模型。...以下查询首先查找维护到期的组件，为每个到期的组件计算最短路径，然后与contacts集合执行JOIN操作，进而向结果中添加具体的联系信息： FOR p IN parts FILTER p.nextMaintenance...本次查询会涉及到三种数据模型：具有二级索引的文档，图查询以及由快速键/值查找提供支持的JOIN。...例如，在上述情况下，我们不必将整个联系信息嵌入到每个路径中，只在最后一个查询中执行JOIN操作即可。
应用背景 图表用于不同的行业和领域： GPS系统和谷歌地图使用图表来查找从一个目的地到另一个目的地的最短路径。 社交网络使用图表来表示用户之间的连接。...图的类型 有向图 在有向图中，边具有方向。它们从一个节点转到另一个节点，并且该方向是单向的。如下图所示，边（连接）现在具有指向特定方向的箭头。...在一个图结构中，如果看到图表中的边没有指向特定方向的箭头时，那么该图表是无向的。 ? 加权图 在加权图中，每条边都有一个与之相关的值（称为权重）。该值用于表示它们连接的节点之间的某种可量化关系。...因此，图表可以具有的 最大边数是|V|*|V|，即节点总数乘以每个节点可以具有的最大连接数。当图形中的边数接近最大边数时，图形是密集的。 稀疏图 稀疏图形边缘很少。如下图所示，节点之间的连接不多。...这就像“走在圈子里”，就像你在城市周围开车一样，你走的路可以带你回到你的初始位置。在图中，这些“圆形”路径称为“循环”。它们是在同一节点上开始和结束的有效路径。
有一些图数据库系统仅返回1条最短路径，这显然是过于学术化的最短路径图遍历实现方式——在金融服务场景中，例如持股关联路径、交易流水、反洗钱路径，显然需要穷举找到全部可能的路径，而且速度越快越好。...图9 Tigergraph的性能评测结果中的数据（参考Github公开的测试结果数据） Tigergraph的查询结果错误有3个可能，都具有典型性： 构图错误：只存储了单向边，没有存储反向边，无法进行反向边遍历...图10 Tigergraph的仅进行单向遍历的错误的2nd-Hop结果 遗憾的是，Tigergraph的查询结果错误问题在今天的图数据库市场并不是个例，我们在Neo4j、ArangoDB等系统中也发现因底层实现或接口调用等问题而出现的错误...例如Neo4j默认并不对K邻查询结果进行去重，而一旦开启去重，它的运行效率会指数级下降，因此为了保证效率，K邻结果默认都是不去重的；而ArangoDB有一种最短路径查询模式，只返回一条路径，这种模式本身就是对最短路径的错误理解与实现...可以通过对该顶点进行广度优先的展开操作，即展开其全部的边所关联的第一层（跳）的邻居。如下图所示，可以看到，尽管12242有18条边，但是关联的具有唯一ID的、去重后的邻居只有12个。
红黑树主要特征是在每个节点上增加一个属性表示节点颜色，可以红色或黑色。红黑树和 AVL 树类似，都是在进行插入和删除时通过旋转保持自身平衡，从而获得较高的查找性能。...因为在堆排序的过程中可能下边的节点会交换到原来相对位置的前边。 快速排序。因为快速排序在排序的过程中也是需要进行交换的。在交换的时候同一值的相对顺序可能会改变。...有向图：边具有方向性 无向图：边不具有方向性 简述邻接矩阵 用一个二维数组存放图顶点间关系的数据，这个二维数组称为邻接矩阵。...在添加的顶点 w 和已经在生成树上的顶点v 之间必定存在一条边，并且该边的权值在所有连通顶点 v 和 w 之间的边中取值最小。之后继续往生成树上添加顶点，直至生成树上含有 n-1 个顶点为止。...n次循环至n个顶点全部遍历： 从权值数组中找到权值最小的，标记该边端点k 打印该路径及权值 如果存在经过顶点k到顶点i的边比v->i的权值小 更新权值数组及对应路径 简述堆 堆是一种完全二叉树形式，其可分为最大值堆和最小值堆
在实际应用中，NoSQL 数据库的分类界限其实没有那么明显，往往会是多种类型的组合体。...在 Key-Value 数据库中故障产生时不可以进行回滚。...常见图形数据库 ：Neo4j、ArangoDB Neo4j Neo4j 是一个高性能的，NOSQL 图形数据库，它将结构化数据存储在 “图形网络上” 而不是“表中”。...查询语言是声明性的，允许在单个查询中组合不同的数据访问模式。ArangoDB 是一个 NoSQL 数据库系统，但 AQL 在很多方面与 SQL 都类似。...这种查找数据的方法不受数据量大小的影响，因为邻近查询始终查找的是有限的局部数据，不会对整个数据库进行搜索。利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N 度关系查找等。
图数据库使用各种类型的数据模型，包括属性图和 RDF（资源描述框架）图。在属性图中，每个节点和边都可以有多个属性，这些属性是描述节点或边的属性的键值对。...在 RDF 图中，节点和边表示为 URI（统一资源标识符），实体之间的关系使用三元组（主语、谓语、宾语）表示。...我们可以将电影和用户表示为图中的节点，并使用边来表示电影评级和用户偏好等关系。 每个电影节点都可以具有标题、流派、导演和演员等属性。每个用户节点都可以具有年龄、性别和位置等属性。...创建图数据库 完成图形模型后，在图形数据库软件中创建一个新的数据库实例。根据软件的不同，您可以使用命令行或 GUI 创建新的数据库实例。 定义架构 在向图数据库添加节点和边之前，定义架构。...（我知道我说过“这是一个无模式结构”，但最好定义一个概览结构） 添加节点和边 节点代表图数据库中的实体，边代表实体之间的关系。
树被用来存储具有层级关系的数据，比如文件系统中的文件；树还被用来存储有序列表。本章将研究一种特殊的树：二叉树。...继续回到上图，沿着一组特定的边，可以从一个节点走到另外一个与它不直接相连的节点。从一个节点到另一个节点的这一组边称为「路径」，在图中用虚线表示。以某种特定顺序访问树中所有的节点称为「树的遍历」。...我们定义树的层数就是树的深度。 2. 二叉树 正如前面提到的那样，二叉树每个节点的子节点不允许超过两个。通过将子节点的个数限定为 2，可以写出高效的程序在树中插入、查找和删除数据。...在 inOrder()方法中，show() 函数像夹在两个递归调用之间；在 preOrder() 方法中，show()函数放在两个递归调用之前。 下图展示了先序遍历的访问路径。...后序遍历的访问路径 2.3 二叉搜索树上进行查找 2.3.1 查找最小值和最大值 查找 BST 上的最小值和最大值非常简单。
路径的长度是路径上的边或弧的数目。 第一个顶点和最后一个顶点相同的路径称为回路或环（Cycle）。序列中顶点不重复出现的路径称为简单路径。...边集数组关注的是边的集合，在边集数组中要查找一个顶点的度需要扫描整个边数组，效率并不高。因此它更适合对边依次进行处理的操作，而不适合对顶点相关的操作。...拓扑序列：设G=(V,E)是一个具有n个顶点的有向图，V中的顶点序列v1，v2，……，vn，满足若从顶点vi到vj有一条路径，则在顶点序列中顶点vi必在顶点vj之前。...我们把路径上各个活动所持续的时间之和称为路径长度，从源点到汇点具有最大长度的路径叫关键路径，在关键路径上的活动叫关键活动。...动态查找表（Dynamic Search Table）：在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素，或者从查找表中删除已经存在的某个数据元素。显然动态查找表的操作就是两个：（1）查找时插入数据元素。
符号链接是对另一个目录的引用。在列出目录中的所有文件时，需要小心避免跟随符号链接的循环！ 拓扑排序应用。...图的反馈边集是包含图中每个循环中至少一条边的子集。如果删除反馈边集的边，则结果图将是无环的。设计一个高效的算法，在具有正边权的加��图中找到最小权重的反馈边集。 两个 MST 中边权重的分布。...在遍历 A 中的边时，SPT 中从具有正确distTo[]值的顶点开始并且仅使用 A 中的边的任何路径都会得到正确的distTo[]值；B 也是如此。...在排序的字符串数组中进行二分查找。 实现一个用于排序字符串数组的二分查找版本，它跟踪查询字符串与 lo 和 hi 端点之间已知相同字符的数���。利用这些信息在二分查找过程中避免字符比较。...修改 Huffman.java，使得编码器打印查找表而不是先序遍历，并修改解码器以通过读取查找表构建树。 真或假。在最佳前缀自由三进制编码中，出现频率最低的三个符号具有相同的长度。 解答。
查找你的一度人脉就是直接根据你的用户ID到user_friends表中查找好友的ID；查找你的二度人脉是先根据你的用户ID去user_friends表中先查出来你的一度人脉，然后得到所有一度人脉的用户ID...，然后根据这些所有一度人脉的用户ID再去user_friends中查找他的好友！...图具有如下特征： 包含节点和边； 节点上有属性（键值对）； 边有名字和方向，并总是有一个开始节点和一个结束节点； 边也可以有属性。 ?...通常，在图计算中，基本的数据结构表达就是： G=(V, E); V=vertex（节点）; E=edge（边） 如下图所示： ?...1，Neo4j浏览器： Neo4j服务器具有一个集成的浏览器，在一个运行的服务器实例上访问 “http://localhost:7474/”，打开浏览器，显示启动页面： ?
性能和可扩展性不好 索引： 侧重文档数据库，主要还是SB树索引导致，空间浪费比较大；插入节点与另外两个数据库（neo4j和ArangoDB）相差无几，但是在插入关系中另外两个数据库都做了优化，OrientDB...易于理解，更加敏捷 相对于关系型数据库的二维表格，图的组织形式更接近于现实世界，易于理解 可以很自然的表达现实世界中的实体及其关联关系（对应图的顶点及边） 关系型数据库在遍历关系网络并抽取信息的能力非常弱...e) 图数据库相关的一些书籍文档偏少，相关生态还在不断完善。 图数据库在处理关联关系上具有完全的优势，但是在一些场景下，图数据库并不能完全代替关系型数据库。...在图数据上进行分析查询时，也可以直观地通过点边连接的拓扑，交互式找到想要的数据，不需要具备任何的专业知识。...所以Atlas读写数据的过程可以看作就是将图数据库对象映射成Java类的过程，基本流程如下： 在Atlas中查询某一个元数据对象时往往需要遍历图数据库中的多个顶点与边，相比关系型数据库直接查询一行数据要复杂的多
在E中选择代价最小的边，若该边依附的顶点落在T中不同的连通仅是上，则将此边加入到T中，否则会去此边而选择下一条代价最小的边。...On Vertex Network） 2.设G=(V,E)是一个具有n个顶点的有向图，V中的顶点序列v1……vn，满足若从顶点vi到vj有一条路径，则在顶点序列中顶点vi必在顶点vj之前。...，这种有向图的边表示活动的网，我们称之为AOE网（Activity On Edge Network） 2.路径上各个活动所持续的时间之和称为路径长度，从源点到汇点具有最大长度的路径叫关键路径，在关键路径上的活动叫关键活动...操作有： 查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中 检索某个“特定的”数据元素和各种属性 5.动态查找表（Dynamic Search Table）：在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素，或者从查找表中删除已经存在的某个数据元素...此时，整个序列的最大值就是堆顶的根结点。将它移走（其实就是将其与堆数组的末尾元素交换，此时末尾元素就是最大值），然后将剩余的n-1个序列重新构造成一个堆，这样就会得到n个元素中的次小值。
前言今天我们来介绍一下工作开发中常见的一些NoSQL数据库及其基本特点。欢迎在评论区留下文章中没有介绍且好用的NOSQL数据库。...NoSQL数据库在大数据、互联网应用、实时数据处理和分布式存储等领域有广泛的应用。值得注意的是，NoSQL数据库并不排斥关系型数据库，而是提供了另一种选择，根据具体需求来选取合适的数据库技术。...其可以涵盖全部三种数据模型，还允许在单个查询中混合使用三种数据模型。ArangoDB具有高性能、横向扩展和强大的事务特性，适用于复杂的关联数据和分析场景。...其可以涵盖全部三种数据模型，还允许在单个查询中混合使用三种数据模型。ArangoDB具有高性能、横向扩展和强大的事务特性，适用于复杂的关联数据和分析场景。...其可以涵盖全部三种数据模型，还允许在单个查询中混合使用三种数据模型。ArangoDB具有高性能、横向扩展和强大的事务特性，适用于复杂的关联数据和分析场景。
在应用实践中，通过基于 AI 的方式不断完善智能监控体系的建设，对日常和大促提供稳定性保障。...运维知识图谱构建相对于其他领域的知识图谱构建而言，具有天然的优势，网络设备固有的拓扑结构、系统应用的调用关系可以快速的构成软硬件知识图谱中的实体和关系。...图数据库基于节点和边，以一种直观的方式表示这些关系，具有天然可解释性。(3) 图数据库查询语句表达性好，比如查询一跳，两跳数据，不需要像关系型数据库那样做复杂的表关联。(4) 图数据库更灵活。...支持分布式部署，查询速度快; NebulaGraph 一款是国产的开源图数据库，支持分布式部署且部署方式比 ArangoDB 更轻便，查询速度快，腾讯、京东等公司内部也在使用。...进一步的，根据上述生成的因果图，再结合因果图中每条边的权重，就可以计算出该时间切片下的单个系统层面上的所有疑似根因路径，经过排序后即可得到最终的根因路径。
完全二叉树 ：二叉树中除最后一层外其他各层的节点数均达到最大值，最后一层的节点都连续集中在最左边。 二叉查找树 二叉查找树（BST）是一种二叉树。...时间复杂度索引：O(log(n)) 查找：O(log(n)) 插入：O(log(n)) 删除：O(log(n)) 删除最大值/最小值：O(1) ?...对于任何一条节点 u 到节点 v 的边，u 的下标先于 v。 时间复杂度：O(|V| + |E|) Dijkstra算法 Dijkstra 算法是一种在有向图中查找单源最短路径的算法。...大数据 Bellman-Ford算法 *Bellman-Ford * 是一种在带权图中查找单一源点到其他节点最短路径的算法。...大数据 Floyd-Warshall 算法 *Floyd-Warshall * 算法是一种在无环带权图中寻找任意节点间最短路径的算法。
# Alice 居住在北京 (Alice:Person) -[:LIVES_IN]-> (:City {name: 'Beijing'}) 节点与关系 在 Neo4j 中，数据以节点、关系的形式存储在数据库中...节点 在 Cypher 中节点的表示方法非常简单，形式如下： (node-name:label-name) { property-name: property-value, property-name...关系 关系通常用箭头来表示： 在 Cypher 中，关系分为三种：符号 --，表示有关系，忽略关系的类型和方向；符号 --> 和 的关系；通过 [r] 为关系定义一个变量名，命名方法与节点类似...：[*N..M]，N 和 M 表示路径长度的最小值和最大值 (a)-[*2]->(b) # 表示路径长度为2，起始节点是a，终止节点是b； (a)-[*3..5]->(b) # 表示路径长度的最小值是...3，最大值是5，起始节点是a，终止节点是b； (a)-[*..5]->(b) # 表示路径长度的最大值是5，起始节点是a，终止节点是b； (a)-[*3..]
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