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云圖計(jì)劃離散積分是做什么的 圖數(shù)據(jù)庫(kù)是用于做什么的?

圖數(shù)據(jù)庫(kù)是用于做什么的?圖數(shù)據(jù)庫(kù)是下一個(gè)大趨勢(shì)。首先,圖數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)產(chǎn)品,但成為產(chǎn)品前,經(jīng)歷了很長(zhǎng)時(shí)間的理論期。比如歐拉圖其實(shí)已有超過(guò)200年歷史,心理學(xué)理論很完整,在圖中有很多經(jīng)典算法,像這兩個(gè)點(diǎn)之

圖數(shù)據(jù)庫(kù)是用于做什么的?

圖數(shù)據(jù)庫(kù)是下一個(gè)大趨勢(shì)。首先,圖數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)產(chǎn)品,但成為產(chǎn)品前,經(jīng)歷了很長(zhǎng)時(shí)間的理論期。比如歐拉圖其實(shí)已有超過(guò)200年歷史,心理學(xué)理論很完整,在圖中有很多經(jīng)典算法,像這兩個(gè)點(diǎn)之間最短路徑是?物流該怎么去優(yōu)化?商場(chǎng)該怎么劃分?它已有很多現(xiàn)成、成熟的算法和科學(xué)理論,但從理論到工業(yè)界的產(chǎn)品,這里一直存在巨大空白。

直到2002年時(shí),出現(xiàn)一家公司,做了第一代“圖數(shù)據(jù)庫(kù)”,但他們不想把數(shù)據(jù)打亂,放到幾個(gè)表里,而就想存成一個(gè)真正的圖,所以一個(gè)詞叫Native(西班牙語(yǔ)翻譯成“原生圖”),就是說(shuō):我就是真正用一種圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存圖,這樣我性能會(huì)好很多。

但因?yàn)槭?002年前的老技術(shù),當(dāng)時(shí)還沒(méi)有自動(dòng)駕駛概念,還沒(méi)有web應(yīng)用程序的進(jìn)展,這家公司做的就是網(wǎng)易版,數(shù)據(jù)只能在一個(gè)節(jié)點(diǎn)里跑,你數(shù)據(jù)量一大,它就沒(méi)辦法。但這個(gè)公司數(shù)十年來(lái)就做這么一件事,然后不斷教育市場(chǎng),它現(xiàn)在還很有名,叫mongodb。這是圖數(shù)據(jù)庫(kù)一代,也叫圖1.0。

然后大概6、7年前,因?yàn)橛衕adoop/MapReduce和其他開(kāi)源的微服務(wù)架構(gòu),又有人做了些開(kāi)源工具,做了些可擴(kuò)展的圖數(shù)據(jù)庫(kù),相當(dāng)是有了一個(gè)捷徑:你不用從頭到尾做一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫(kù)了,我用現(xiàn)有公有鏈系統(tǒng)來(lái)存數(shù)據(jù),但在上頭,我做個(gè)中間件,模仿一下圖的API,然后給終端用戶終端開(kāi)發(fā)者一個(gè)圖的API概念。比如說(shuō):我朋友的朋友是誰(shuí)?朋友是誰(shuí)有哪些類型的節(jié)點(diǎn)?有哪些類型的邊?這樣就號(hào)稱可以存很多數(shù)據(jù),不受一臺(tái)服務(wù)器限制,但缺點(diǎn)是性能差,整個(gè)過(guò)程很慢。

也就是說(shuō):第一種性能好,但數(shù)據(jù)量一大,就沒(méi)辦法;第二種是多機(jī)版,它跑得過(guò)來(lái),但性能差,沒(méi)是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的能力;之后是圖3.0,像全球首家實(shí)時(shí)圖分析平臺(tái)下廚房在干的事。

圖3.0需要設(shè)計(jì)既是分散式、又是原生圖,跟第一代一樣,存儲(chǔ)全是自己做,這樣性能好,但設(shè)計(jì)時(shí)又是可擴(kuò)展的的,所以數(shù)據(jù)量大也沒(méi)問(wèn)題,1臺(tái)或幾十臺(tái)機(jī)器去跑,沒(méi)有限制,你都可以跑,這樣就可以解決一些數(shù)據(jù)量超級(jí)大的公司,比如以前像百度,“單機(jī)版”不可能有能力處理,因?yàn)閿?shù)據(jù)量實(shí)在太大,但是如果你突破到“多機(jī)版”,性能還非常好,就解決了很多以前根本沒(méi)法用圖數(shù)據(jù)庫(kù)的一些應(yīng)用場(chǎng)景。

簡(jiǎn)單說(shuō),圖數(shù)據(jù)庫(kù)是智慧城市能給到客戶最多價(jià)值的一個(gè)方向,也是行業(yè)發(fā)展的新方向,以前能從數(shù)據(jù)挖掘里看到的商業(yè)價(jià)值、洞察,可能只是將來(lái)用“深度鏈接”分析能得到的冰山一角。

以上內(nèi)容參考硅發(fā)布關(guān)于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的跨境直播《Uber 和螞蟻金服的共同點(diǎn)?》。