新发布一个网站公告怎么做,做ppt介绍网站吗,邯郸网站制作个人,物流网络是指什么图数据库、图计算、图中台都是用图论的方式去构造实体间的关联关系#xff0c;实体用顶点来表达#xff0c;而实体间的关系用边来表达。图数据库的这种简洁、自由、高维但100%还原世界的数据建模的方式让实体间的关联关系的计算比SQL类的数据库高效成千上万倍。 图#xff1…图数据库、图计算、图中台都是用图论的方式去构造实体间的关联关系实体用顶点来表达而实体间的关系用边来表达。图数据库的这种简洁、自由、高维但100%还原世界的数据建模的方式让实体间的关联关系的计算比SQL类的数据库高效成千上万倍。 图 图计算的“图”是源于数学概念中的“图论” 新的业务场景和市场对于数据关联分析、深度关联价值的抽取有着刚性的需求——这些刚需需要基于实时图计算的技术、产品和方案来满足。
最近二十年以来全球IT市场上涌现出了至少十多家图数据库服务商从传统的非常学术化的RDF资源定义框架模式图到更新锐的LPG标签属性图或属性图还有那些在传统的SQL数据库之上或NoSQL数据库上搭建的各种多模非原生图数据库解决方案例如Oracle PGX Graph或HBaseJanusGraph等方案。
大多数图解决方案在进行类似于表连接的操作时或许可以获得比传统的关系型数据库例如Oracle或Mysql高出指数级例如5—1000倍的性能提升但是它们在面对深度的搜索、关联、计算或高并发、实时决策场景时任然会遇到巨大的挑战转言之在深度数据挖掘与计算场景中要比关系型数据库、数仓有百万倍以上的计算性能提升才有可能做到实时性。
作为前沿科技的图计算技术在近十年已历经四代演进第一代例如JanusGraph第二代例如Neo4j、第三代例如TigerGraph第四代例如嬴图数据库——尤其在金融级环境中的应用无论是性能、功能亦或是用户体验均得到指数级的增强和突破。
带着这些问题我们先来明确一些概念厘清这些概念对于去伪存真意义重大。无论是数据库、数据仓库、数据湖泊还是数据中台、计算引擎性能一定是第一公民性能低下的系统没有可能作为业务支撑系统长期存在然而在以关系型数据库为主体的数据库市场中存储引擎才是一等公民计算只是二等公民如果读者对于那些随处可见的效率低下、灵活性差、可解释性差、开发周期漫长的SQL存储过程心有余悸的话—— 在越来越多的业务场景中围绕着SQL理念而构建的系统变成了阻碍业务前进的最大障碍这也是为什么SQL或关系型数据库、数仓、数湖终将会消亡的底层逻辑。
我们知道所有真正意义上的高性能系统HPC/S即高性能计算与存储的共通之处必有以下三条 1.计算 高并发计算的能力(HPC) 2.存储 内存与外存的综合优化利用(HPS) 3.网络 高吞吐、低延迟系统(HPN) 它们有着重要性主次先后的顺序计算能力解决后再解决存储的问题最后再解决网络的问题。当然计算、存储与网络也是云计算的三要素它们各自都可能会对应着业务需求中的某些逻辑。但是没有任何一个高性能的数据库级别的系统可以在不充分释放算力的条件下实现高性能任何一个鼓吹分布式但是在任一实例上不能做到充分并发的图数据库系统都是浪费资源且无法创造真正、可持续的商业价值
嬴图数据库创新性的发明并在最严苛的金融级商用场景高并发、低延迟中成功地使用了如下技术 1.高密度并发图计算 2.线性可扩展图计算能力 3.超深度图遍历能力 4.动态图剪枝 这些新技术的运用为企业所带来的直接收益就是 1.TCO的有效降低 70%TCO的降低 2.实施交付速度的大幅提升 交付周期缩短达80% 3.极致的用户体验 整个系统的易用性、可用性、稳定性 对于图数据库系统而言嬴图创新性地使用了高密度并发图计算基础架构、高并发、低延迟、支持递归查询数据结构并对全部图上的操作、查询、计算和图算法进行了并行化改造相比原生的串行化的图算法实现了指数级的性能提升这与优化和互联网企业所构建的常见的Web中心式的分布式系统非常不同Web是无状态的但是图的计算是有状态的图计算更多的是“长链交易”的查询与计算这个与互联网常见的“秒杀”系统背后的“短链交易”的查询与计算的设计与实现有很大的差异。
低效的分布式系统设计会有如下特征 ·系统的整体性能因水平分布的实例间的通信量指数级上升而导致性能的指数级下降甚至集群完全不可用 ·集群的并发规模具象到单个实例的并发规模很低或者说计算密度太低而导致的底层硬件资源的大幅浪费。 以上两点恰恰就是嬴图致力于规避并解决的核心问题 1.Shared-Nothing架构 任意集群节点实例的下线不会造成整个集群无法工作。 2.HTAP架构 在一个水平分布式集群内融合了OLTPOLAP的数据业务处理能力。 3.高密度并发算力 能充分对底层硬件例如X86 CPU的高密度并发算力的释放同时支持ARM 架构。 4.线性可扩展 面向图的整体性而设计的线性可扩展的系统架构。 5.深图遍历 在图上实现深度搜索的能力。 6.动态剪枝 在图上计算的时候例如深度图遍历不但不会导致性能下降甚至可以实现性能的提升例如通过在动态图上剪枝来实现指数级的性能提升。 7.CAP集群实现 保证集群的可用性、分区与数据一致性最终一致性。 图嬴图 HTAP Cluster - 集群架构示意图 数据批量导入、动态更新、点、边查询、过滤查询、路径查询、模板查询、K邻查询、实时图算法、全图算法、图嵌入图神经网络计算…… 嬴图数据库完成了全维度、一系列的性能指标测试与压力测试尤其在对时效性、安全性、海量数据处理能力等要求更高的金融级商业场景应用中嬴图数据库以稳定性、易用性、可集成性、功能性的全面性能优势领先于其他同类产品性能。
