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很早就听说过之前感觉图数据库, 但是之前研究过, 感觉其中的功能也能被传统关系数据库实现, 想问下有老哥用过图数据库吗? 为什么使用?
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mythabc 2022-01-31 19:11:17 +08:00
同图数据库入门用户。感觉图数据库带来的想象力是很丰富的。
就是 Gremlin 的资料太少了 |
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Yut 2022-01-31 19:30:47 +08:00 via Android
社交媒体的应用很广泛
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zhangfannn OP 是不是知识图谱也会广泛应用图数据库?
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lixiang1993 2022-01-31 22:57:44 +08:00
最初的设想也是构建知识图谱，最后也是当成多级检索用的，也没有根据业务进一步挖掘信息。
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abcbuzhiming 2022-01-31 23:18:25 +08:00  3
图数据库主要用在社交领域，知识图谱也有应用，总体来说该技术还是处于早期采用阶段。主要是真需要上图数据库的时候，你面对的数据量是非常之大的，而现有的图数据理论，对超大数据计算存在很大的性能瓶颈。而数据量不够大的时候，就像帖主说的那样，可以用关系数据库实现，当然关系数据库支持的图的深度非常有限
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zhangfannn OP @abcbuzhiming 感谢解答 很详细了!
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cholerae 2022-02-01 10:57:04 +08:00
不太广泛
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Akiya 2022-02-01 19:47:43 +08:00 via iPhone 1
利益相关，图数据库的功能当然可以用关系型数据库实现，比如多级的查询用 BFS 就行了，查询次数等于深度，但是很明显，层数多了以后关系型数据库的性能下降的很快，大概到第 5/6 层的时候就完全不可用了。
使用场景的话因为大多数情况都可以用关系型数据库解决问题，所以一般来说只有在数据量比较大，而且关联查询很多的场景会使用。比如电信金融，还有社交，企业关系等。其他方面的话也有因为深度学习里面经常用图的数据结构，所以在这里也会有应用 |
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ericgui 2022-02-02 09:01:05 +08:00
tickertick.com 这网址就是用知识图谱了，把所有一个公司的主要产品和主要人物都通过一个 graph 联系起来，所以你搜一只股票，能搜到主要产品和主要人物的新闻
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Akiya 2022-02-02 11:39:06 +08:00
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BIAOXYZ 2022-02-02 14:29:46 +08:00
@ericgui “测试结果表明，深度为 2 时两种数据库的性能差别不大，都很迅速；当深度为 3 时，关系型数据库需要半分钟完成查询，图数据库依旧在 1 秒内搞定；当深度为 4 时，关系型数据库耗费了接近半小时返回结果，图数据库不到 2 秒；而当深度达到 5 以后，关系型数据库就迟迟无法响应了，图数据库却依旧可以「秒杀」，表现出了非常良好的性能。” —— 这里我理解的是：每加一层，MySQL 都是去对自身的那张表做 join （具体哪种 join 类型不确定，疑似自然连接），所以就会导致层数一高根本受不了。但是图数据库反正每个节点本身有“索引”，所以对这一类查询基本就是遍历“索引”的大小。
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kunkunzhang 2022-02-02 19:20:21 +08:00
国外试试 neo4j ，国内前司有开源 repo nebula graph ，可以试试，蛮好玩的，应用不清楚
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shinyzhu 2022-02-02 20:02:33 +08:00 via iPhone
欢迎使用 Neo4j ，我是来自 Neo4j 开发者关系团队的。应用场景蛮多的，我之前分享过 4 大场景，可以继续关注。
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shakoon 2022-02-03 08:30:12 +08:00 via Android
用来搞资金交易的关联性分析
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Les1ie 2022-02-04 22:44:47 +08:00
一些行业的应用案例： https://nebula-graph.com.cn/cases/
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sjmcefc2 2022-02-17 22:15:20 +08:00
有没有人力资源的应用呢？
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monkeydream 2022-07-21 10:18:25 +08:00
想用图数据库的复杂关系查询能力，但是又不想部署多个数据库；想在项目中直接用图数据库完全替代关系型数据库是否可行？
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