05 2022 档案
摘要:为了支持城市复杂场景下各类需求,中科大脑知识图谱团队设计开发了一套包含本体可视化设计、数据映射、数据抽取、数据写入、图数据探索的一体化平台,而本文则详细介绍了他们的业务背景、技术选型、平台建设等内容。
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摘要:如何通过可视化工具有效监测集群状态,从而快速解决线上集群的异常故障,本文给你带来一个新思路。
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摘要:为方便数据治理、元数据管理及数据质量监控,将调度系统生成的数仓血缘保存起来。而本文由来自 Nebula Graph 社区的用户 shixingr 带来他的实践分享。
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摘要:在 v3.1.0 版本中,查询和数据导入性能基本上和 v3.0.0 持平。MATCH 语句针对属性读取做了优化,本次测试新增了相应的用例,性能对比 v3.0.0 有大幅提升。
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摘要:每一款产品,无论成熟程度怎样,都需要一份信息详尽的文档,好的文档可以帮助用户在使用产品时如鱼得水,本文就 Nebula Graph 的多版本文档中心的构建进行了分享。
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摘要:对于用户的每一次查询,都能根据其意图做到相应的场景和产品的匹配”,是携程酒店技术团队的目标,但实现这个目标他们遇到了三大问题…本文着重讲述他们是如何构建场景与信息关系,用 Nebula 处理关联关系,从而快速返回场景化定制推荐信息给酒店用户的实践过程。
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摘要:选型一款能够满足美团实际业务需求的图数据库产品,是建设图存储和图学习平台的基础。
在本文中美团 NLP 团队对主流的几款图数据库就【数据导入】、【数据写入】、【数据查询】作了评测
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摘要:图空间如何做物理隔离?Nebula 底层如何存储数据?数据校验怎么做?除了存储架构讲解同数据格式变更之外,本文还解答 10 多个关于 Nebula 存储的问题。
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摘要:云原生是什么?DBaaS 是什么?Nebula Graph Cloud 又是什么,它都应用在哪些方面,又能够帮助用户解决什么养的问题,阅读本文来一探究竟吧~
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