还记得去年我们介绍过的《国外“30天地图挑战”活动中使用的地图制图工具统计（点击查看）》吗？今年的活动早已如火如荼的开始了，现在已经接近尾声，公众号“地图的世界”每期不落地为大家介绍了网友们提交的作品，欢迎关注他们的公众号！
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
随着社交、电商、金融、物联网等行业的快速发展，现实组成了一张庞大的关系网，传统数据库很难处理关系运算，大数据行业需要处理的数据之间的关系随着数据量呈几何指数增长，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。本文将探讨图数据库在数据资产可视化中的应用。
因为图数据库的增长趋势一直位列前茅，每年都有媒体预测今年是“图年”。作为曾经的图数据库从业者，Nebula Hackthon 2021 的参赛队伍临江仙的队长王二铁（王建奎），一直在思考，为什么长期火爆的图数据库市场，一直没有真正引爆。在 2018 年图数据库输给了区块链，2019 年又遇到了 5G，随后疫情开始了。在王二铁看来图数据库目前主要还是面向 toB、toG 的市场，在 toC 领域，几乎没有图数据库相关的案例，这也是为什么图技术难以被大众所熟知的原因。
图数据库，估计第一个看到的就的问，有必要？，SQL ,NO SQL, NEW SQL ，这个图数据库属于哪个阵营，三体里面有一个名词叫，降维打击，如果说SQL , NO SQL, NEW SQL 解决的是二维世界的问题，图数据库就属于升为维，并且他要处理的问题，就如同虫洞一样，在二维世界的人们，怎样都要从者一端走到另一端， 而将一张纸折叠起来，你和另一端的距离可能就是0。
全球知名的数据库流行度排行榜网站 DB-Engines 于今日宣布：PostgreSQL 为 2018 年度数据库管理系统。理由如下：
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。 在过去几年，关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择，数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选，比如SQL Server、Oracle或者是MySQL。甚至是做一些默认的选择，比如使用.NET的一般会选择SQL Server；使用Java的可能会偏向Oracle，Ruby是MySQL，Python则是PostgreSQL或MySQL等等。 原因很
@[TOC](Neo4j CEO Emil Eifrem 解读图数据平台引领数据库未来十年的发展) Here's the table of contents:
对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。
摘要：对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储、图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。最近听到一句话，年轻不年轻，不是看年龄，而是看你对新鲜事物的热情，即使你20岁，谈起新事物也是一脸的不屑，只能说明身体和灵魂分了家。闲话不谈 回归正题。
最近这段时间一直在搞知识图谱的一个项目，有点忙，所以博客更新有点慢，现在第一阶段的开发基本完活，后面有空会总结几篇与neo4j有关的文章。 有关neo4j的介绍和使用场景，这里不多说了，不了解的朋友可以参考我之前的文章 http://qindongliang.iteye.com/blog/2327919 我们的使用场景是用来存知识图谱有关的数据简单说就是会把从小学到高中所有的科目的里面的知识点给存储起来，让后建立知识点与知识点之间的依赖关系，从而最终会形成一张复杂的知识网络。举个例子： 比如某个学生，要学习
数据库技术涵盖了一系列用于组织、存储、检索和管理数据的技术。以下是数据库技术的一些关键方面：
http://172.16.16.164:8000/courses/81 最新的实验 前5章 理解下，能完成对数据库的操作。
大家好，我是一名狂热的数据库程序员，趁着 3.15 的良辰吉日，鼓起勇气站上了数据库吐槽大会舞台，以下故事纯属虚构，如有雷同，请对号入座。
近日，国内知名数字化市场研究咨询机构爱分析正式发布《2022·爱分析数据库厂商全景报告》。报告综合考虑细分市场的市场规模、企业关注度等因素，选取了事务型关系数据库、分析型数据库、超融合数据库、图数据库、数据库云管理平台5个细分市场进行重点研究。爱分析基于对甲方企业和典型厂商的调研以及桌面研究，遴选出在数据库各市场中具备成熟产品和解决方案的代表厂商。
临时工访谈经常有一些人说，你看看你，都访谈了什么人，被裁员的DBA，被裁员的程序员，努力向上的数据库销售，你你能访问一个高大上的，和人家那些访谈一样的，西装革履，走进直播间那种的。
它可以工作在包括 IE6 在内的各款浏览器中，矢量图输出，除官方提供各国地图数据外，用户可以使用数据转换程序定制地图数据。例如街道地图、小区地图等等。
现在我们站在各个用例的角度上来考虑那种系统适合于这些用例。 你的意见是首先，我们要纵览各种数据模型。这些模型的分类方法来自于Emil Eifrem 和 NoSQL databases。 文档数据库 源起：受Lotus Notes启发。 数据模型：包含了key-value的文档集合 例子：CouchDB, MongoDB 优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。 图数据库 源起： 欧拉和图理论。 数据模型：节点和关系，也可处理键值对。 例子：AllegroGraph, InfoG
日益剧增的数据洪流与变革迅速的新兴业务，既引发了互联网企业对数据库技术的重新思考，也带来了传统行业对数据库应用的二次迷思。以灵活、易扩展著称的 NoSQL 在企业数字化转型的过程中，究竟发挥着怎样的作用？其重要性体现在哪？未来 NoSQL 数据库又将迎来怎样的发展？
既然图数据库应用这么广泛，越来越多的企业和开发者开始使用它，那它究竟什么过人之处呢，下面我们来揭开它的神秘面纱。
•一、新一代分布式架构•二、数据流通与数据交易•三、业务模型和数据模型•四、知识图谱数据生产•五、图数据研究中心实战案例•六、推荐链接
新型数据库技术是信息技术领域中不断发展和创新的一部分，它们旨在解决传统数据库系统面临的挑战，如大数据量的处理、实时分析、云服务集成、数据安全性和多模型支持等。以下是一些当前备受关注的新型数据库技术：
自我介绍下，我是微众银行大数据平台的工程师：周可，今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况。
钟南山院士团队公开辟谣：「盐水漱口有利于清洁口腔和咽喉，对于咽喉炎有帮助。但是新型冠状病毒侵犯的部位在呼吸道，漱口没有办法清洁呼吸道。其次，目前尚无任何研究结果提示盐水对新型冠状病毒有杀灭作用。
NoSQL 数据库是非关系数据库，不使用结构化查询语言 (SQL) 进行数据操作。相反，他们使用其他数据模型进行访问和数据存储。SQL 数据库通常用于处理结构化数据，但它们可能不是处理非结构化或半结构化数据的最佳选择。
谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报警管理应用方案的示意图。
准备写一个系列，在年终岁尾之际，盘一盘大家或者是本人比较关心的一些数据。文章内容会包括数据获取的过程和数据可视化结果。今天先来看看各大数据库在过去一年的表现吧！
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
这只是市场上主流数据库的一小部分，实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
在当今数据驱动的时代，企业对于数据库的需求愈发复杂多样。为了应对各种业务场景，选择和应用合适的数据库变得至关重要。本文将深入探讨6大数据库技术，并为其在7种常见业务场景下的存储提供更优解。
随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
点击▲关注 腾讯云数据库 据国际权威咨询机构Gartner报告显示，，2018年腾讯云数据库市场份额增速达123%，位列国内所有数据库厂商之首，过去两年，腾讯云在全球范围内的增速已经达到全球前三的迅猛势头。 无独有偶，除了Gartner等权威机构的认可之外，另一家国家权威评测机构 Forrester今年6月份也将腾讯云数据库评为全球数据库领域“实力竞争者”。能取得如此成绩，腾讯云凭的是什么？在这之前，或许我们可以先了解一下腾讯云数据库的产品布局。 布局完善，超强的产品实力 截止目前，腾讯云数据库服务涵盖
下面这张图是一个社交网络场景，每个用户可以发微博、分享微博或评论他人的微博。这些都是最基本的增删改查，也是大多数研发人员对数据库做的常见操作。而在研发人员的日常工作中除了要把用户的基本信息录入数据库外，还需找到与该用户相关联的信息，方便去对单个的用户进行下一步的分析，比如说：我们发现张三的账户里有很多关于 AI 和音乐的内容，那么我们可以据此推测出他可能是一名程序员，从而推送他可能感兴趣的内容。
大数据时代，NoSQL数据库是企业构建数据能力的核心工具之一。近期，在2022腾讯全球数字生态大会NoSQL数据库专场上，腾讯云发布了多项NoSQL产品能力升级，并重点讲解了其背后的自研技术要点及实现细节，分享了腾讯云NoSQL为广大企业提供的高可靠、高效率、低成本的企业级特性及行业解决方案。 开场演讲中，腾讯云数据库高级产品经理佘春明分享了当前NoSQL在企业应用方面的趋势与挑战。近年来，Redis已成为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一，而随着业务的不断运营、发展，兼容Redis协议的海量KV存储需求越
Writer 首席执行官 May Habib 说，其语义图形化方法是使用向量数据库对 RAG 进行区块划分过程的替代方案。
时光飞逝，不知不觉，微信君已经和小伙伴们走过了2014，感谢你们的支持。小编会在2015年加倍努力，与你们一起分享好书。 2015年，首月，好多技术书的付印计划摆在了小编面前十几本，筛选一再斟酌，最后敲定以下技术书给大家。如果喜欢这一期的技术书，就分享给更多的小伙伴们吧！ 特别推荐 1第一本Docker书 Docker公司前服务与支持副总裁力作 全球第一本Docker技术图书 学习Docker必备的第一本书 《第一本Docker书》由Docker 公司前服务与支持副总裁James Turnbul
在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
点击关注公众号，Java干货及时送达 推荐阅读：Spring Cloud Alibaba 终于一统江湖！ 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） DB-Engines 数据库流行度排行榜发布了 7 月份的更新。 上月分数上涨的 Oracle、PostgreSQL 和 MongoDB 在这个月同时出现了下滑，尤其是 Oracle 和 MongoDB，分别减少了 7.44 和 7.74 分。MySQL 和 SQL Server 分别上涨了 5.66 和 8.30 分。不过和去年同期相比，M
可以看到，Oracle 较 8 月减少了 22.54 分，是分数下降最多的数据库，并且连续三个月出现了迅猛下滑。分数上涨较多的则是 MySQL 和 MongoDB。
在选择数据库时，最大的决策之一是选择关系（SQL）或非关系（NoSQL）数据结构。虽然两者都是可行的选择，但在做出决定时必须牢记两者之间存在某些关键差异。
昨天写了一篇 mongodb 的一些操作，但是在真实业务中 mysql 确实使用最多的。在缓存方面的我们有了 redis 这样的 nosql 数据库，而 mongodb 在业务等级和 mysql 基本是平级的，当然从使用程度上说，mysql 这样关系型数据库统计地位确实根深蒂固的。
键值数据库( Key-Value Database）会使用一个哈希表，这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。key可以用来定位value，即存储和检索具体的Value。
针对Web开发人员，DBA，程序员，本文介绍了NoSQL数据库的基本概念，不同类型及其特性。
开门见山，2022 这一年站在今天看，对每一个人都是很 “难” 的，2022年的起始的一些观点，放到现在是否正确，通过一些已经发布的文字我们回顾一下。
在NOSQL 和 RDBMS 以及NEW SQL 打的火热的时候,发现了一个大言不惭的数据库 EdgeDB. 宣称自己是下一代的数据库, what's the new? 宣称 将NOSQL 和关系型
刚刚出现NOSQL这个概念的时候，很多人都是似而非的字面理解成"不是SQL"， 与传统的关系型数据库是两个完全独立的阵营，实际上完全不是这么回事。个人更倾向于理解NOSQL的诞生更多的是为了补充关系型数据库的短板，满足现下互联网海量数据、高并发、低延迟和非结构化数据易扩展等需求。
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