- 1 数据库概述
- 1.1 DBMS 简史
- 1.2 数据库理论
- 1.3 事务 Transaction
- 1.4 SQL
- 1.5 数据库接口
- 本章参考
- 2 Relational 关系数据库
- 2.1 关系理论
- 2.2 Oracle
- 2.5 Microsoft SQL Server
- 2.6 DB2
- RDBS 比较
- 本章参考
- 3 NoSQL 非关系数据库
- 3.1 NoSQL 分类
- 3.2 键值 key-value 数据库
- 3.3 列存储数据库
- 3.4 图形数据库
- 本章参考
- 4 NewSQL
- 4.1 NewSQL 分类
- 4.2 分布式数据库 Distributed
- 本章参考
- 5 时序数据库 TSDB
- 5.1 简介
- 5.2 时序数据库比较
- 本章参考
- 6 SQL 引擎
- 6.1 SQL 引擎分类
- 6.2 SQL On Hadoop
- 本章参考
- 7 其它数据库
- 7.1 内存数据库 In-memory
- 7.2 嵌入式数据库 Embed
- 7.3 搜索引擎
- 本章参考
- 8 各种数据库分析比较
- 8.1 数据库排行 db-engines
- 8.2 数据库技术选型
- 8.3 DB 性能比较
- 8.4 国产数据库产品列表
- 8.5 DB 常用 SQL 比较
- 本章参考
- 9 SQL 调优
- 9.1 SQL JOIN
- 9.2 SQL 执行流程
- 10 数据库大型应用实例
- 10.1 负载均衡技术
- 10.2 数据库的高可用 HA
- 10.3 数据库的读写分离
- 10.4 数据库拆分(分布式)
- 10.5 跨库查询
- 本章参考
- 参考资料
- 附录
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3.4 图形数据库
图形数据库,以 InfiniteGraph 和 Neo4j 为代表,以类似于图的结构存储数据,便于探索数据之间的联系,可应用于产品推荐和社交网络。
针对大型图的计算,目前通用的图计算软件主要包括两种:
- 第一种主要是基于遍历算法的、实时的图数据库,如 Neo4j、OrientDB、DEX 和 Infinite Graph。
- 第二种则是以图顶点为中心的、基于消息传递批处理的并行引擎,如 GoldenOrb、Giraph、Pregel 和 Hama,这些图处理软件主要是基于 BSP 模型实现的并行图处理系统。
一次 BSP(Bulk Synchronous Parallel Computing Model,块同步并行计算模型,又称“大同步”模型) 计算过程包括一系列全局超步(所谓的超步就是计算中的一次迭代),每个超步主要包括三个组件:
- 局部计算:每个参与的处理器都有自身的计算任务。
- 通讯:处理器群相互交换数据。
- 栅栏同步(Barrier Synchronization):当一个处理器遇到“路障”(或栅栏),会等到其他所有处理器完成它们的计算步骤。
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