weixin_44324814的博客

第三站 nMeetup 我们将走进上海，本次活动由 NebulaGraph、携程联合主办，我们期待与上海的开发者和技术爱好者一同探讨和交流。

ng_ai 的全名是：Nebulagraph AI Suite，顾名思义，它是在 NebulaGraph 之上跑算法的 Python 套件，希望能给 NebulaGraph 的用户一个自然、简洁的高级 API。简单来说，用很少的代码量就可以执行图上的算法相关的任务。

本文系图技术在大型、复杂基础设施之中 SRE/DevOps 的实践参考，并以 OpenStack 系统之上的图数据库增强的运维案例为例，揭示图数据库、图算法在智能运维上的应用。

借助 rr 来定位查询语句结果不一致的问题。

对数据库而言，容灾备份是不可或缺的部分。本文将以 BR 社区版为例，简单介绍 BR 的一些实现细节并通过上手练习来讲述如何使用 BR 进行 NebulaGraph 数据的备份恢复。

在开源社区中，开放的一个重要意义是社区内的沟通、讨论应该是透明、包容并且方便所有成员访问的。这意味着社区中的任何人都应该能够参与讨论和决策过程，并且所有相关信息应该公开和自由地与他人共享。

如何判断多个账号，它可能是一个邮箱，一个地址，一个手机对应着多个 ID，或者是多个同一前缀的邮箱，背后是同一个用户。如何进行这种关联性信息的收集，判断这些信息归属于同一人呢？

大概知道在错题解析未出来之前，NebulaGraph 专业技能认证 NGCP 通过率仅有 16.7%。但经过上一轮解析， 通过率上升 0.1%，现在变成了 16.8%。我们再接再厉，看下这期之后又如何……

在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能，针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力，同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取，过滤及写入等数据处理功能。本文将简单分享下 NebulaGraph Explorer 中集成图计算的基本实现原理。

本文是一个基于 NebulaGraph 图算法、图数据库、机器学习、GNN 的 Fraud Detection 方法综述。

苏宁通过 CMDB、调用链等数据构建软硬件知识图谱，在此基础上通过历史告警数据构建告警知识图谱，并最终应用知识图谱进行告警收敛和根因定位。本文主要包括运维知识图谱构建、知识图谱存储、告警收敛及根因定位等内容。

在一些图计算的场景下，我们会遇到同时需要处理 OLTP 和 OLAP 的问题。而本文就给了一个 OLTP 与 OLAP 融合实践的指导思路，希望给你带来一点启发。

随着 58 同城内部图数据库 NebulaGraph 应用的场景越来越多，集群数量与日俱增，如何高效地管理多个数据库集群便成了首要解决的问题，而本文所实践的部分运维内容同样也适用于其他数据库运维。

当前安全从根本上讲还是基于规则或者说先验知识，每种漏洞/木马/攻击工具/攻击过程/攻击组织都有它的特征，前几种规则还比较好描述，攻击过程、攻击组织等就很难完整描述了。本文提供了一种用图来关联多次独立警告时间，从而完成安全检测的预判处理。

数据处理是一大难题，如果你要从一个数据库迁移到另外一个数据库，这个问题一定会出现，只不过是成本高低问题。而本文则讲述了一个神奇的 ETL 工具它是如何处理不同结构的数据。

NebulaGraph Exchange 是图数据库 NebulaGraph 的一款数据处理工具，本篇内容从实测出发，教你如何用上、用好这个数据产品。

LOOKUP 是图数据库 NebulaGraph 的一个查询语句。它依赖索引，可以查询点或者边的信息。在本文，我将着重从源码的角度解析一下 LOOKUP 语句的一生是如何度过的。

图数据可视化是现代 Web 可视化技术中比较常见的一种展示方式，NebulaGraph Explorer 作为基于 NebulaGraph 的可视化产品，在可视化图数据领域积累了许多经验，尤其是在图形渲染性能等领域。本文将系统性分享下 NebulaGraph Explorer 在 3D 图数据展示上的一些应用。

本文旨在让新手快速了解图查询语言 nGQL，掌握方向，之后可以脚踩在地上借助文档写出任何心中的 NebulaGraph 图查询。

本文设定为非正式的 Session 讲解，将分为理论和实操两部分：理论部分侧重讲述 Session 整体的运行机制，而实操部分将会讲述一些最佳实践。

本文介绍了利用开源 API 网关 APISIX 加速 NebulaGraph 多个场景的落地最佳实践：负载均衡、暴露接口结构与 TLS Termination。

本文是一个基于 NebulaGraph 上图算法、图数据库、机器学习、GNN 的推荐系统方法综述，大部分介绍的方法提供了 Playground 供大家学习。

搭建一套数据治理体系耗时耗力，但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。

全球顶级数据库大会 SIGMOD 数据库大佬云集，从中我们能看到未来的数据库趋势是 AI+，机器学习的应用将持续增长，以及偏硬件发展带来的内存研究，in memory、persistent memory…

风控的图技术应用是如何演变的呢？当中的算法又进行了怎么样的发展？标签传播算法和半监督技术是否已经过时？…本文将分享图算法在风控中的应用。

在 NebulaGraph 认证考试的通过率只有 16.7%，而这几道题更是难题中的难题。针对这些难题这次我们来一把解析，给考过没考过的小伙伴递个“小纸条”。

作为分布式系统的基石 Raft 有非常明显的优势，但这也伴随着不小的挑战 —— Raft 算法的实现及其容易出错，同时算法的测试和调试也是一项巨大的挑战。NebulaGraph 目前使用的是自研的 Raft，鉴于 Raft 本身的复杂性我们构造了诸多 Chaos 测试来保障 NebulaGraph Raft 算法的稳定性。本文介绍几个我们使用 Chaos 测试发现的 NebulaGraph Raft 中比较有意思的问题。

如何面向性能是用图数据库呢？什么时候用图数据库？什么时候用图计算？…在本文，青藤云安全工程师从原理上教你如何用好图数据库，做好图数据库 schema 设计。

携程数据库运维治理讲述了单机、三机房部署、蓝绿双活部署等常见集群部署方式，以及中间件及相关的运维管理实践，在运维部分着重讲述了图数据库专有的超大节点处理。

随着营销3.0时代的到来，企业愈发需要依托强大CDP能力解决其严重的数据孤岛问题，帮助企业加温线索、促活客户。但什么是CDP、好的CDP应该具备哪些关键特征？本文在回答此问题的同时，详细讲述了爱番番租户级实时CDP建设实践，既有先进架构目标下的组件选择，也有平台架构、核心模块关键实现的介绍。

小组赛结束之后，世界杯 16 强陆续诞生，究竟最终哪支队伍能捧起这座大力神杯呢？ChatGPT 和图数据库 NebulaGraph 告诉程序中的冠军队伍是谁。

在金融和风控业务中，有多种场景需要对图关系网络进行分析和实时查询，传统关系型数据库难以保证此类场景下的关联性能，且实现复杂性高，离线关联耗时过长。本位讲述了携程金融如何使用图数据库技术来解决业务问题。

当一个新手要开始对数据库内核做代码贡献时，他需要做哪些事呢？虽然本文是一个图数据库的内核贡献过程记录，但是具有通用性，你可以借鉴来对其他数据库进行内核贡献。

本文试着简要综述几类不同的图数据库的分布式与切图的设计，希望可以帮助大家了解不同项目、产品的设计差异。如果有理解不对的地方，欢迎留言讨论。

基于 NebulaGraph 图算法、图数据库、机器学习、GNN 进行欺诈检测的多种方法

NebulaGraph VEditor，一款高性能、高可定制的图可视化编辑器前端库。它的底层基于 SVG 绘图，通过合理抽象代码结构以易于二次开发和自定义绘制，极适用于审批流，工作流，血缘关系，ETL 处理，图查询等图（Graph）和网络（Network）型拓扑信息的所见即所得编辑和预览场景。在 NebulaGraph 项目中，VEditor 轻松支持了图查询，图编辑，图建模，图结构，图路径展示等可视化场景。...

本文主要分享 OPPO 知识图谱建设过程中算法相关的技术挑战和对应的解决方案，主要包括实体分类、实体对齐、信息抽取、实体链接和图谱问答 query 解析等相关算法内容。

在 Nebula 生态中，有 3 个 Spark 成员：Nebula Spark Connector、Nebula Exchange、Nebula Algorithm，如何方便地使用三者呢？甚至在自己的场景下组合应用？来一文了解它们吧。

我最近注意到很多同学对于 ORM 框架的需求比较迫切，而且有热心的同学已经捐赠了自己开发的项目，Nebula 社区也在 working on it。下面主要介绍一下我们在使用 MyBatis 操作 Nebula Graph 方面的一些经验。...

数据量大用 Nebula Exchange，数据量小用 Nebula Importer。而企查查是如何使用数据导入工具 Nebula Importer 来实现他们的数据同步的呢？本文详细带你了解。