图数据库 | 8、图查询语言的进化（上）

原创 于 2024-11-21 18:26:46 发布 · 1.2k 阅读 · 22 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据库

了解了图数据库的计算与存储原理，大家一定会提出一个问题，图数据库该如何操作和查询呢？我们知道关系型数据库用的是SQL，它也是数据库领域第一个国际标准，在今年的4月，GQL图数据库语言标准正式与大家见面了。（

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
博客
一场人工智能革命:Graph XAI图增强智能
09-10 597
中国数据库技术迎来关键转型期。从20世纪60年代美国开发首个网状数据库，到Oracle等传统数据库长期主导市场，当前技术架构正面临智能化时代的全新挑战。传统架构难以满足大数据量、复杂场景和强计算需求，亟需突破性创新。图增强智能（Graph+AI）成为突破方向，通过融合图计算引擎与图算法，构建高维关联数据模型，解决传统数据库的数据孤岛问题和AI模型黑盒化困境。这一创新技术体系为企业提供可解释、低成本、高维度的智能解决方案，推动数据库技术向智能化时代迈进。
博客
查询语言的进化：SQL之后，为什么是GQL？数据世界正在改变
09-05 856
摘要：随着数据复杂度提升，ISO于2024年正式发布GQL国际标准，标志着图查询语言进入新时代。由嬴图团队推出的全球首部GQL权威指南《Getting Started with GQL》系统阐述了语法逻辑与实战应用，帮助开发者突破传统表格思维，建立关系导向的图数据思维。该书通过社交网络、智能推荐等场景案例，展现了GQL处理复杂关系的优势，为把握下一代数据技术趋势提供专业指导。GQL的标准化将如同当年SQL推动关系型数据库发展一样，重塑以关系为核心的数据应用生态。
博客
图观 | 虚拟币洗钱 170 亿，监管遇挑战？技术破局
08-22 1072
在金融科技飞速发展的当下，虚拟货币市场的复杂性与日俱增。早在 2003 年 7 月，山东成功破获一起涉及韩国境内外特大虚拟货币钱庄案，虚拟货币的介入，彻底颠覆了传统地下钱庄的运作模式，凸显了虚拟货币交易的隐蔽性与监管难度。时过境迁，虚拟货币市场持续扩张，其引发的风险也越发受到全球关注。
博客
玩游戏只看打斗？藏在背后的图数据库，才是真・关系网操盘手
08-14 809
家人们，现在游戏行业卷得连数据库都得内卷了！你在《黑神话》里砍的每只怪、捡的每件装备、跟 NPC 唠的每句嗑，背后都有不同数据库在疯狂打工。但今天咱不聊那些听腻了的，来整点冷知识 —— 就拿火到出圈的《黑神话：悟空》来说，你以为那些神仙鬼怪的关系网、任务线的弯弯绕绕是咋捋顺的？这里就得请出 “图数据库” 这位隐藏大佬了！这玩意儿听起来像搞拓扑学的，实际上在游戏里可太有用了：比如悟空跟各路神仙的恩怨情仇、地图里藏着的 N 条隐藏路径、甚至不同怪物之间的仇恨链，全靠它把这些错综复杂的关系网打理得明明白白。
博客
揭秘图存储： 从 0 到 1 读懂图存储，它凭什么成了复杂关系的克星
08-06 1288
图存储是专门用于存储图结构数据的存储引擎，其核心在于高效管理节点、边及其属性。相比传统SQL数据库，图存储在复杂关系查询方面具有显著优势：SQL处理多层级关系需多次表关联，效率低下；而图存储通过原生结构设计，可直接沿关系链查询，速度提升上千倍。
博客
沸点 | 嬴图参加世界人工智能大会
07-31 247
大会期间，嬴图创始人兼CEO孙宇熙与来自全球的顶尖学者、企业代表共同探讨人工智能的发展趋势与挑战，并现场分享了嬴图-Graph XAI 在提升大模型可解释性、准确性与运行速度上的突破性实践，为行业带来全新解决方向，引发与会者的广泛关注与热烈讨论。数据库技术作为和芯片、操作系统并列的三大基础性技术，是数字化系统的底座，尤其是智能化应用对累积的全量数据的极限需求，在数据的管理、承载、处理、应用，以及在性能、安全、成本、体验等方面都提出了全新的技术要求。大会展览面积突破 7 万平方米，800 余家企业参展。
博客
AI Agent 破局点：告别“装懂”，学会真正“思考”
07-24 655
前两年还冷清的赛道，如今被Agent 的热潮彻底点燃：资本的钱袋子如逐浪的鱼群疯狂涌来；各类赛事、论坛也都围绕着它搭台唱戏；搞技术的则像给“新玩具”装零件，忙着套框架、加工具、写 prompt…… 仿佛这不是一个技术概念，而是能打开所有门的万能钥匙，似乎谁慢一步，就要错过下一个技术革命风口……冷热之间，只差一个 Agent 的距离……
博客
图计算怎么用？从数据到关系的魔力
07-10 1114
传统数据库架构以存储为中心，计算通常是依附存储引擎而存在的；而在图数据库中，因为要解决高性能计算、复杂遍历查询计算的效率问题，所以图计算的重要性不言而喻！
博客
图计算如何为万物互联时代搭建智能 “解码中枢”？
07-08 800
图数据库（图计算）应对的是当今一个宏观商业世界的大趋势，它凭借对海量、复杂、动态的数据的挖掘、分析和关联而获得洞察力。事实上，虽然其本身还无法在短时间内完全替换那些已经被用户充分认识和使用的数据平台，但市场对该技术的需求在不断激发着图数据库（图计算）的内生动力。
博客
数据驱动 AI 时代：数据库行业的技术跃迁与生态重构
06-23 856
模型不是重点，数据才是关键
博客
云计算与大数据进阶 | 29、一文读懂SOA：像搭乐高一样搭建软件系统
05-26 1357
本文介绍了面向服务的体系结构(SOA)的核心概念及其在现代IT架构中的应用。
博客
云计算与大数据进阶 | 28、存储系统如何突破容量天花板？可扩展架构的核心技术与实践—— 分布式、弹性扩展、高可用的底层逻辑（下）
05-21 1562
本文深入探讨了存储系统可扩展架构中的SAN系统和统一存储系统的扩展性技术。文章指出这些技术相互协作，为应对云计算、大数据时代的海量数据存储需求提供了坚实基础，未来仍需持续创新以突破存储容量限制。
博客
云计算与大数据进阶 | 27、存储系统如何突破容量天花板？可扩展架构的核心技术与实践—— 分布式、弹性扩展、高可用的底层逻辑（上）
05-20 1540
数据中心里，存储系统是至关重要的组成部分。由于相关硬件组件与存储操作系统的多样性和复杂性，如何在保证存储稳定、安全、可靠的同时，实现灵活扩展和自服务，一直是困扰数据中心全面云化的难题。简单来说，现在的难题就在于：硬件和软件的复杂性导致存储系统像一堆零散的积木，拼起来费劲，改起来更麻烦，而云化又需要它像变形金刚一样，既能随时调整结构，又能稳稳当当不出错。那么，如何把这些零散的积木变成一个灵活又可靠的整体，就成了数据中心全面云化必须要跨过的一道坎。
博客
云计算与大数据进阶 | 26、解锁云架构核心：深度解析可扩展数据库的5大策略与挑战（下）
05-19 1292
领导者（Leader）：唯一写入口，负责生成事务编号（ZXID）、广播消息；跟随者（Follower）：接收并执行 Leader 的指令，参与选举。
博客
沸点 | 从 “黑箱” 到 “透明”：嬴图图增强智能技术入榜中关村前沿科技大赛——解码 AI可解释性的产业落地路径
05-16 731
近日，第八届中关村国际前沿科技大赛人工智能领域赛在中关村东升国际科学园圆满收官。在这场汇聚全球顶尖 AI 创新力量的巅峰对决中，嬴图凭借 “图增强智能 XAI 系统” 从 全球 200 余个参赛项目中突出重围，荣膺人工智能领域 TOP10榜单，成为本届大赛国际化舞台上技术创新性与商业化潜力兼具的标杆案例。
博客
云计算与大数据进阶 | 26、解锁云架构核心：深度解析可扩展数据库的5大策略与挑战（上）
05-16 1940
在云应用/服务的 5 层架构里，数据库服务层稳坐第 4 把交椅，堪称其中的 “硬核担当”。它的复杂程度常常让人望而生畏，不少人都将它视为整个架构中的 “终极挑战”。不过，也有人觉得可扩展存储系统才是最难啃的 “硬骨头”，其实这场关于谁更复杂的争论没有标准答案，很大程度上取决于具体的业务应用模式（就可扩展存储系统，老夫打算在后续的文章中具体再聊）。
博客
回答 | 图形数据库neo4j社区版可以应用小型企业嘛？
05-12 1357
此外，系统在运算每一个查询时所需的时间、空间复杂度的问题也是存在的，因为图查询经常是高维的、递归的、单一的复杂查询请求（例如查询某个顶点的全部多步邻居集合，或两个顶点间的全部最短路径数量），如果每一步的复杂度都较高，那么整体的查询复杂度就会呈指数级升高，直至系统失控（内存溢出、死机或无法返回）。这中，还有一个留给大家思考，这也是开源社区都要面对和思考的，一款优异的产品特别是新产品，如果有明确的商业化道路可以遵循，那么还有什么理由去打造一个开源的版本，使其性能、功能与商业版本没有差异呢？
博客
沸点 | 嬴图入选 2025年度 DataTech50 榜单
05-08 482
双年入选，引领科技
博客
云计算与大数据进阶 | 25、可扩展系统构建
05-06 1578
缓存服务层的扩展性实现在避免出现单点失效的基础之上，单个节点的缓存服务器/应用服务器共享节点的方式在生产环境中都是不可取的，主要问题是如何实现多缓存节点间的负载均衡。需要指出的是，系统扩展性不能是以牺牲性能为前提的，如我们在前面的文章中讨论过的，横向扩展的系统在简单、浅层查询的高并发场景中有优势，但是在复杂、深层查询的场景中，垂直扩展的系统更具优势，因此，系统扩展过程中通常是纵向扩展与横向扩展兼而有之的。此外，还有一个问题是基于纵向扩展设计的系统的瓶颈性显而易见，因此纵向扩展的扩展性能甚为堪忧。
博客
揭秘大数据 | 24、资源管理、高可用与自动化
04-18 960
比资源管理更贴近最终用户的是一系列的服务，正如软件定义数据中心分层模型（见图3-25）所示，这些服务可以是普通的邮件服务、文件服务、数据库服务，也可以是针对大数据分析的Hadoop集群等服务。业界通常将5个9以上的系统称为零死机时间系统——颇具讽刺意味的是，某公有云厂商动辄鼓吹自己的系统和服务达到11个9的可用性，但是一根光纤断了、一个服务接口的故障就可以导致整个机房下线数天。最常见的高可用集群是两节点的集群，包括主节点与冗余节点各一个，也就是100%的冗余率，这也是集群构建的最小规模。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值