有一位来自IBM圣约瑟研究实验室的高级研究员Edgar Frank Codd在Communications of ACM上发表了名为A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks的文章，从而创建了关系数据模型。时至今日，基于该模型的关系数据库仍然是企业存储和处理数据的主要方式。甚至可以说，绝大多数IT系统都是围绕着数据库执行数据增删改查操作的。
通常我们都把数据存到关系型数据库中，但为了提升应用的性能，我们应该把访频率高且不会经常变动的数据缓存到内存中。Redis 没有像 MySQL 这类关系型数据库那样强大的查询功能，需要考虑如何把关系型数据库中的数据，合理的对应到缓存的 key-value 数据结构中。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 一九七零年，那是一个夏天。 有一位来自IBM圣约瑟研究实验室的高级研究员Edgar Frank Codd在Communications of ACM上发表了名为A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks的文章，从而创建了关系数据模型。时至今日，基于该模型的关系数据库仍然是企业存储和处理数据的主要方式。甚至可以说，绝大多数IT系统都是围绕着数据库执行数据增删改查操作的。 目前主流的关系型数据
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2. 提供丰富多样的数据类型：string、 hash、 list、set、 sorted set
「哎呀，我们竟然有共同好友」 「哎呀，没想到你们也认识」 经常在朋友圈评论区能够看到类似的评论，这些评论反映的其实就是共同好友这个概念。那如果你是负责微信的数据分析师，现在业务方想看下微信中任意两个人之间有多少个共同好友，应该怎么看呢？ 我们先创建一个模拟数据表，创建代码如下： create table weixin_friends (uid bigint, tuid bigint); insert into weixin_friends (uid,tuid) values (100,200), (
Redis是一个key-value型的数据库（相比较之下，MySQL是关联数据库），也就是说，一个key对应一个value，这是保证高效的手段之一。另外，Redis的所有数据在使用时都存放在内存中。2021Java面试宝典
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。
前提 微信朋友圈是我们每天都在用的功能, 但是如果让你来实现一个微信朋友圈, 你会如何做呢? 我来简单设想一下。 实现功能 发朋友圈 评论动态 查看朋友圈(只能查看好友的) 查看评论(只能查看共同好友
问题导读 1.寻找共同好友，该如何转换为程序逻辑？ 2.寻找共同好友的思路是什么？ 3.如何通过MapReduce实现寻找共同好友？ 我们知道社交网络经常会看到共同好友，共同好友目前资料也非常的多，也有代码实现，可以依然很多老铁不知道它是怎么实现的，或则说比较模糊。这里给大家介绍下找共同好友的算法。 社交共同好友图 为什么感觉难度大：我们看下图：
各种各样的新鲜事系统，如 Facebook，Twitter，微博，微信朋友圈，以微博为例：
本文介绍了基于内外存数据结构的三维空间数据的高效关联规则挖掘算法。该算法使用一种改进的时空关联规则挖掘算法，同时利用了三维空间数据的特点和内外存数据结构的优势，提高了算法的效率。具体来说，该算法首先利用外存数据结构将三维空间数据转换为二维数据，然后利用内存数据结构进行关联规则挖掘。实验结果表明，该算法在处理大规模三维空间数据时具有较好的效率和准确性。
描述 给n个人的朋友名单，告诉你user是谁，请找出user最可能认识的人。（他和user有最多的共同好友且他不是user的朋友）
花了几天看了些做社交的好友推荐，现在很多App都有社交场景，本身就是做用户的场景，所以以后肯定要在这块有一些应用。像早期的论坛类的更偏重资讯类的信息，后来像优酷土豆这又是做视频类，网易云音乐做音乐类。豆瓣相对来说还比较全一些，有包含资讯、音乐电台等这些。也用了一些其他做社交场景的App，包括像脉脉、钉钉这些。感觉不是太好，具体原因就是都不是什么认识的人，活跃度也不高。很多App基本上就是属于少数意见领袖，这些人有大量的粉丝。而还有一帮大量用户，他们粉丝不多活跃也不高。本质上来说，还是没有找到他们感兴趣的内容。就跟昨天一样，突然腾讯视频给我推了下2007出的《远古入侵》，这推的太给力了！一部科幻、时空穿越、冒险题材的英剧就应该推给我这样tag的用户。
这一篇文章将讲述Redis中的set类型命令，同样也是通过demo来讲述，其他部分这里就不在赘述了。
由于之前分享的代码有获取过微信好友头像，所以当时第一反应是通过itchat微信接口获取好友信息，比对两个人的好友信息列表就可以实现了。按理说这么简单的话，应该早有现成的代码了，然而并没有搜到，那正好，拿来练练手！
功能比较简单，想要拓展的朋友可以去看这篇博客。 https://blog.csdn.net/qq245034548/article/details/43063311
马克-to-win @ 马克java社区：下面我们给出一个经典的案例：寻找用户间的共同好友。（有意思的是：网上讨论这个案例的虽多，但都有这那的错误，不是数据错就是程序错， 总有同学和我比对，实际和我的是不一样的）马克-to-win @ 马克java社区：下面给出用户的好友关系列表(注意是单向的, 单向的好友意味着，你是别人的好友，别人可能不是你的好友)，每一行代表一个用户和他的好友列表。
两个月之前，我的同事拿了一张推特的互动关系图（下图，由 STRRL 授权）来问我能不能搞一篇图技术来探索社交互动关系的文章，看看这些图是如何通过技术实现的。
Redis开创了一种新的数据存储思路。使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。
腾讯QQ有着国内最大的关系链，而共同好友数，属于社交网络分析的基本指标之一，是其它复杂指标的基础。借助Spark GraphX，我们用寥寥100行核心代码，在高配置的TDW-Spark集群上，只花了2个半小时，便完成了原来需要2天的全量共同好友计算。这标志着QQ千亿级别的关系链计算进入了小时级别时代，并具备复杂图模型的快速计算能力。 问题描述 共同好友数可以用于刻画用户与用户间的关系紧密程度，包括 陌生人／熟人分析，好友亲密度，好友推荐，社团划分等各个方面，是社交网络分析的最基础指标。其计算逻辑非常简单明了
不知你大规模的用过Redis吗？还是仅仅作为缓存的工具了？在Redis中使用最多的就是集合了，举个例子，如下场景：
摘要 缓存，毫无疑问这是Redis当今最为人熟知的使用场景。再提升服务器性能方面非常有效； 排行榜，如果使用传统的关系型数据库来做这个事儿，非常的麻烦，而利用Redis的SortSet数据结构能够非常方便搞定； 计算器/限速器，利用Redis中原子性的自增操作，我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等，这类操作如果用MySQL，频繁的读写会带来相当大的压力；限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频率，常用的有抢购时，防止用户疯狂点击带来不必要的压力； 好友关系，利用集合的一些命令，比如求交
本文将基于facebook的好友关系数据，研究用户分布规律，并提供简单的好友推荐算法。 数据来源 KONECT1 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links 数据原始格式 . txt文本格式，空格分隔 . 注释信息以%开头 . 每行一组数据，共四个字段 第一字段：用户ID1 第二字段：用户ID2 第三字段：用途不明 第四字段：好友关系建立时间，多数为0，数据缺失 % sym unweighted % 81
KONECT【1】 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links
我们知道在日常的社交网站中，可能会有很多不同的用户，他们会喜欢不同的领域，这里的不同的领域，在社交网站中通常就是通过是标签来标识的。不同的用户可以有很多不同的标签。而在社交网站中通常都有一个功能就是，查看共同关注的领域，也就是查看同一个标签下的所有用户。在这一点上，使用Redis集合类型是最合适的技术方案。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 当2000万人在领英搞职场社交的时候，殊不知平台正在悄悄拿他们做实验。 足足五年后，最新结论出现： 那些跟你没那么熟的朋友，比你的亲密友人更能帮你找到工作。 研究来自领英和哈佛商学院等研究机构，已经在Science上发表。 具体而言，他们在5年时间里，利用A/B测试，在“猜您认识”这项推荐功能中，向2000万用户推送了不同版本的算法。 结果发现，对找工作最有帮助的，往往不是那些与你互动最频繁、联系最紧密的好友，而是“中等关系”好友。 对，就是列表跟你有
图数据库在挖掘黑灰团伙以及建立安全知识图谱等安全领域有着天然的优势。为了能更好的服务业务，选择一款高效并且贴合业务发展的图数据库就变得尤为关键。本文挑选了几款业界较为流行的开源图数据库与 Nebula Graph 进行了多角度的对比。
1.人际关系文件 好友.txt A:B,C,D,F,E,O,j B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,
首先通过itchat这个微信个人号接口扫码登录个人微信网页版，获取可以识别好友身份的数据。这里是需要分别登录两人微信的，拿到两人各自的好友信息存到列表中。
近年来，深度学习和知识图谱技术发展迅速，相比于深度学习的“黑盒子”，知识图谱具有很强的可解释性，在搜索推荐、智能助理、金融风控等场景中有着广泛的应用。美团基于积累的海量业务数据，结合使用场景进行充分地挖掘关联，逐步建立起包括美食图谱、旅游图谱、商品图谱在内的近十个领域知识图谱，并在多业务场景落地，助力本地生活服务的智能化。
mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。
最近阅读了《Redis开发与运维》，非常不错。这里对书中的知识整理一下，方便自己回顾一下Redis的整个体系，来对相关知识点查漏补缺。
一直以来，图数据库被大家认为是图辅助分析系统，在开源的世界里更是如此，比如安全打击，大家倾向于用(图查询-展示-剪枝-迭代)等方式来分析诈骗团伙。然而，上述的大厂们更倾向于把图数据库作为在线系统，提供实时低延时图查询服务，微信也亟待解决这样的问题。这两者场景具有一定的差异，普遍认为，后者可以涵盖前者的部分需求，但往往会牺牲易用性。WeGraphDB属于后者，致力于提供高可靠低延时在线服务，同时尽力提供图分析能力。
Redis的Set是string类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。 Redis 中 集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。 集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。
字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，是一个由字节组成的序列，他在Redis中是二进制安全的，这便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据货Json对象描述信息等，是标准的key-value，一般来存字符串，整数和浮点数。Value最多可以容纳的数据长度为512MB
罗超为《中国电信业》撰稿，发表于6月刊。 人为什么会“重色轻友”？牛津大学的一项研究结论可以解释：每个人内心里只为亲密关系保留5个空位。英国生物进化学资深专家罗宾·邓巴教授对18岁至60岁的人进行研究后表示，男人一般有4-5个亲密伙伴，而女人一般有5-6个闺蜜。当新的异性朋友转移了男人的注意力，其他的同性朋友马上就会被忽略。 每当我们开始一段新恋情，就可能“抛弃”两个亲密的朋友。在社交网络上，这个“空位有限”的现象也明显存在并且更加极端：每个人只需要1个社交网络。更加稳妥的说法是在一个时间周期里，每个人只需
也不知道是微信bug还是有意为之，留了一份反悔药：一方删除，对方是不会收到提醒的，除非他不凑巧的给你发了消息。
MySQL 的 SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。功能强大，语句结构复杂多样。不过基本的语句格式像下面这个样子。
Python是一种非常流行的编程语言，因为它易于学习、使用，并且具有广泛的应用领域。在数据库编程方面，Python可以很容易地与各种数据库进行交互，其中包括MySQL数据库。
s7= {[1],(1,),1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash
10 月 18 日，2019 中关村论坛平行论坛 ——AI WORLD 2019 世界人工智能峰会在北京启幕。新智元杨静、科大讯飞胡郁、微软王永东、华为王成录、英特尔宋继强、旷视及智源学者孙剑、滴滴叶杰平、AWS 张峥、依图颜水成、地平线黄畅、autowise.ai 黄超等重磅嘉宾中关村论剑，重启充满创新活力的 AI 未来。峰会现场，新智元揭晓 AI Era 创新大奖，并重磅发布 AI 开放创新平台和献礼新书《智周万物：人工智能改变中国》。回放链接：
当你执行一次MySQL查询时，有没有仔细想过，在查询结果返回之前，经过了哪些步骤呢？这些步骤有可能消耗了超出想象的时间和资源。因此，在对MySQL的查询进行优化之前，应该了解一下MySQL查询的生命周期。
Redis基础知识总结思维导图，系统的学习Redis。不定时更新。 主要包括： 基本数据和应用场景 常见问题分析 性能优化 持久化 集群模式 子模块 基本知识 基本数据类型和使用场景 基本数据类型 string 二进制安全，可以包含任何数据,一个键最大能存储512M hash 键值对集合，存储、读取、修改用户属性 list 链表(双向链表),可用于最新消息排行等功能(比如朋友圈的时间线)和消息队列 set 哈希表实现,元素不重复。可用于利用唯一性,统计访问网站的所有独立ip和好友推荐时
以下是博客的好友列表数据，冒号前是一个用户，冒号后是该用户的所有好友（数据中的好友关系是单向的） 求出哪些人两两之间有共同好友，及他俩的共同好友都有谁？
Redis和MySQL都是非常流行的开源数据库，各自有其独特的用途和优点。Redis是一个基于内存的键值存储系统，适用于缓存和高速读取操作。而MySQL是一种关系型数据库管理系统，适用于数据存储和复杂查询操作。在某些情况下，将两个数据库集成在一起可以实现更强大的功能。
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