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第两千零四十六章 文科狗数据库

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企业中某成员的不正常交易,就属于分析出一种不合理的「边」。

边可以是有向的,也可以是无向的。在无向图中,连接两个节点的边具有单一含义。在有向图中,连接两个不同节点的边,根据它们的方向具有不同的含义。

比如家庭成员中,父和子的关系,就属于两个节点所构建的一条边,在两个方向上的不同含义。

这样一种数据库对于处理和分析文科知识体系来说是最合适的,因此周至决心要发展它,甚至直接将其命名为「文科狗数据库」。

但是这个理由其实最多占到了一半,剩下的另一半,却是因为图数据库到了周至穿越过来的那一世,成了最常见的社交网络数据存储分析的最佳工具,成了查巧及深度遍历大量复杂且互连接的数据的最佳工具。

随着社交网络、电子商务以及资源检索等领域的爆炸性发展,采用图形数据库这种可以处理复杂关联的存储技术,而进一步组织存储、计算分析挖掘低结构化且互连的数据变得尤为有效,因此很快就得到了蓬勃发展,并且延伸出了图的匹配、关键字查询、图的分类、图的聚类和频繁子图挖掘这五个研究方向。

带来的好处,就是能够优

化检索高达十亿级别的数据,极大提高了数据遍历速度及遍历稳定性,大大减少了检索过程中的服务器压力,减少系统开销,不受数据海量增长影响,完成互联网时代尤关系型数据库根本无法胜任的工作。

不过图数据库是随着后世分布式存储,大数据分析,AI检索等高端工具一起进入大家的视野的,因此导致很多人认为这是一个新的东西。

其实这是一个误会,比如大数据的数学理论,其实完成时间是在四几年,完全是当时的应用场景和软硬件工具都无法将之实现而已。

图数据库的发展其实也有着非常长的历史。早在六十年代,Ibm的ImS导航型数据库已经支持了层次模型以及树状结构,不过形式较为特殊。

六十年代后期,网络模型数据库已经诞生,而且已经可以支持图结构。

dASYL(数据系统语言委员会)于1959年定义了boL,1969年定义了网络数据库语言。

只不过还是因为硬件的性能无法支持复杂的查询需求,没有大范围的推广使用而已。

在三十年的时间里,图数据库其实一直在随着计算机性能的不断改善而进化发展,不过现在依然还处于实验室研究阶段,大家作为高端学术在玩,一时


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