NebulaGraph

摘要： 本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 1. 概述 过去十年，图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是，全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下，对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此，图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网 阅读全文

摘要： 在本文你将了解到 Nebula Graph 在 Akulaku 业务场景中的应用：图可视化的欺诈案例分析、设备 ID 关联计算，以及他们的重头戏——图模型训练与部署… 阅读全文

摘要： Nebula Clients 给用户提供了多种编程语言的 API 用于和 Nebula Graph 交互，并且对服务端返回的数据结构进行了重新封装，便于用户使用。目前 Nebula Clients 支持的语言有 C++、Java、Python、Golang 和 Rust。 阅读全文

摘要： 本文首次转载于 Nebula Graph Community 公众号 导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天 阅读全文

摘要： 本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 本文主要介绍了地理空间数据（Geospatial Data）以及它在 Nebula Graph 中的具体实践。 Geospatial Data 在 Nebula Graph 中的实践 什么是 Geospatial Data 地理空间数 阅读全文

摘要： 本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 在 #图计算 on nLive# 直播活动中，来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算。 嘉宾们 王昌圆：论坛 I 阅读全文

摘要： 由之前的系列文章可以了解到，Nebula 的执行计划是由许多的物理算子组成，每个算子都负责执行特有的计算逻辑，在 MATCH 的实现中也会涉及前述文章中的这些算子，比如 GetNeighbors、GetVertices、Join、Project、Filter、Loop 等等。 阅读全文

摘要： 上篇我们讲述了 Query Engine Optimizer 部分的内容，在本文我们讲解下 Query Engine 剩下的 Scheduler 和 Executor 部分。 阅读全文

摘要： 上篇我们讲述了一个执行计划是如何生成的，这次我们来看下这个生成的执行计划是被 Optimizer 优化的。 阅读全文

摘要： OPPO 在图数据库平台基础上，对接了知识图谱及智能问答、内容标签、数据血缘、服务架构拓扑等等业务线。在本文中，来自 OPPO 的高级工程师 Qirong 将详细讲述他们团队的图平台搭建。 阅读全文