blocks|key|1m5q8|type|unstyled|text|图计算服务侧重于提供离线的图数据计算能力，图数据库侧重于提供图数据的存储和查询功能，满足业务的实时查询、可视化分析等需求。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

图计算服务与图数据库的区别是什么？

entityMap|0|type|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|data|placeHolderUrl|error|dpi|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/raw/yehe-1933968238b1680/obyoh4mras.png|blocks|key|a1oe1|text|图数据库+KonisGraph+的产品架构是什么？|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|6i6sd|计算节点|header-two|7mkc0|计算节点的主要功能：提供标准的+Gremlin+Server+接口，供各种+Gremlin+Client+调用。用户可以按业务实际需要选用合适的计算节点规格和数量。|unstyled|5fnjc|数据节点|5b3f7|数据节点为分布式图数据存储，提供实时写入、批量导入和数据查询。用户可以按需选择适合的数据容量。+|5kjca|79t7d|图片.png|atomic|offset|length|ieev|图数据库+KonisGraph+的产品优势是什么？|8frvh|超大规模数据存储|4071p|图数据库+KonisGraph+支持百亿级顶点、万亿边的超大规模图数据存储和管理，有完善的权限管理和安全的数据环境。|38o9e|图数据服务完善|67civ|图数据库+KonisGraph+支持图存储、图计算和图可视化分析，满足业务的多种应用需求。|53g4v|易运维|4u7vc|图数据库+KonisGraph+还提供支持存储、计算资源的线性扩展，以及数据备份、监控告警等运维功能，降低用户使用和运维成本。|di0ec|图数据库+KonisGraph+的应用场景有哪些？|9cn3f|社交网络场景|8t1g0|在社交网络场景中，人与人形成了高度互连的小世界，图数据库可以高效存储和查询这种关系网络。例如，查询“我的朋友的朋友中谁是老师”，传统关系型数据库在查询这种多阶关联的数据时是非常低效的，而图数据库+KonisGraph+可以高效应对这种复杂关联查询和分析的场景。|51i8f|金融支付场景|a7n2s|在金融支付场景中，账号、电话号码、设备+ID+等实体的联系构造了庞大的网络，由于传统关系型数据库计算和关联分析的局限性，用户往往难以挖掘图中实体间的关联、局部子图结构和特定的交易模式，无法应对金融欺诈等难题。|et4ab|知识图谱场景|9nv2|知识图谱是面向多行业的新一代知识库技术，它与图数据库的关系更为紧密、应用范围也是最广的场景。知识图谱通过对海量关联信息进行智能提取，从而形成大规模的知识库并存储到图数据库中，再通过图数据库提供基础的存储和查询服务。|2mgs3|图计算服务与图数据库的区别是什么？|fjr8o|图计算服务侧重于提供离线的图数据计算能力，图数据库侧重于提供图数据的存储和查询功能，满足业务的实时查询、可视化分析等需求。|j0d6|c41cp^0|0|0|0|0|0|0|0|0|6|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|-3|8|-3|9|1Z|A|B]]]|C|@$D|E|F|G|2|H|I|20|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|L|F|M|2|N|I|21|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|O|F|P|2|Q|I|22|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|R|F|S|2|N|I|23|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|T|F|U|2|Q|I|24|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|V|F|-4|2|Q|I|25|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|W|F|X|2|Y|I|26|J|@]|K|@$Z|27|10|28|D|29]]|6|$]]|$D|11|F|12|2|H|I|2A|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|13|F|14|2|N|I|2B|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|15|F|16|2|Q|I|2C|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|17|F|18|2|N|I|2D|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|19|F|1A|2|Q|I|2E|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1B|F|1C|2|N|I|2F|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1D|F|1E|2|Q|I|2G|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1F|F|1G|2|H|I|2H|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1H|F|1I|2|N|I|2I|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1J|F|1K|2|Q|I|2J|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1L|F|1M|2|N|I|2K|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1N|F|1O|2|Q|I|2L|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1P|F|1Q|2|N|I|2M|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1R|F|1S|2|Q|I|2N|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1T|F|1U|2|H|I|2O|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1V|F|1W|2|Q|I|2P|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1X|F|-4|2|Q|I|2Q|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1Y|F|-4|2|Q|I|2R|J|@]|K|@]|6|$]]]]

图数据库支持 Gremlin 查询语言吗？

blocks|key|9k1ec|type|unstyled|text|图数据库+KonisGraph+可在低延时和低消耗的情况下处理百亿顶点、万亿边的超大规模图数据，提供查询和分析的能力。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

图数据库服务的性能如何？

blocks|key|athgs|type|unstyled|text|图数据导入图数据库+KonisGraph+后，供用户进行数据存储、查询、可视化分析。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

图数据库服务怎么使用？

blocks|key|3c87a|type|unstyled|text|图数据库+KonisGraph+支持+TinkerPop+Gremlin+标准查询语言、模板化的零编码查询方式，可简化用户的使用成本。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|br1am|type|unstyled|text|图数据库+KonisGraph+目前处于内测阶段，您可单击+立即申请+进行申请，审核通过的用户可以免费使用服务，产品正式发布后，将按照图数据库所使用的资源进行收费。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/apply/p/gp71tpampis^0|0|U|4^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

图数据库服务如何收费？

图数据库 KonisGraph

数据库

关系型数据库

数据存储

数据备份

知识图谱

图片图计算和图数据库的概念图计算图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。 与传统的关系型数据库或键值对数据库不同，图数据库更适合处理复杂的图状数据结构和节点之间的关系。图数据库可以使用图模型来表示和存储数据，通过图查询语言可以方便地进行图数据的查询和分析。 图数据库为图数据提供了高效的存储方式和查询接口，能够支持复杂的关系分析和图计算任务。图数据库在大数据领域中发挥着重要的作用。 传统的图计算和图数据库技术在处理大规模图数据时面临存储、计算和通信等方面的挑战。高性能计算挑战：由于图数据的特点，如高度联通性和复杂的结构，需要开发具有高性能并行计算能力的算法和技术。 欺诈检测与风险分析：图数据库可以用于分析和检测欺诈行为和风险关系，包括网络安全、金融交易风险、供应链管理等领域。

图计算与图数据库的概念

图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。

图计算与图数据库的概念

图数据库适合需要对子图进行并发操作的场景；由于图的拓扑结构以及顶点/边上依附的属性数据可能会不断发生改变，因此图数据库就不适合使用CSR/CSC之类的表示方法来管理图数据了：即使它们的读取效率非常高，但是写入效率实在太低了（即使只修改一条边，最坏情况下也可能需要改写整个图的数据）。因此，图计算系统通常采用不可变（immutable）的数据布局，使得读取效率可以最大化，但是需要更精细地安排和组织并行的处理过程；

对于广大刚刚接触“图数据分析”的用户而言，一个十分具有迷惑性的问题是：图数据库和图计算系统有什么区别？今天，我们就从技术层面来简单地说一说两者的不同之处。 图数据库适合需要对子图进行并发操作的场景；图计算系统适合需要对全图进行迭代式计算的场景。
图计算系统
我们先从图计算系统开始。 图数据库
图数据库的主要职能是管理图数据，因此需要支持高效的对顶点/边的查询与更新；为了方便用户的使用，通常还需要增加对事务（transaction）的支持，从而保证并发操作下的正常运作。 又由于每个任务的处理时间可能很短，因此其它部分的开销例如客户端与服务器端之间的通信效率等等也会变得十分重要（例如Restful的接口在有些场景下就会变成瓶颈）。 从上面的架构图可以看到，费马科技的图数据库产品LightGraph和图计算系统PandaGraph从底层的存储、使用的技术优化方向到上层的用户接口、提供的应用和工具等都有十分明显的区别。

解读 | 图数据库和图计算系统有什么区别？

对于广大刚刚接触“图数据分析”的用户而言，一个十分具有迷惑性的问题是：图数据库和图计算系统有什么区别？今天，我们就从技术层面来简单地说一说两者的不同之处。

解读 | 图数据库和图计算系统有什么区别？

本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础 文章目录
计算图
PyTorch的动态图机制
计算图
计算图是用来描述运算的有向无环图
计算图有两个主要元素：
 结点 Node
 
 边 Edge
 
结点表示数据：如向量，矩阵，张量
边表示运算：如加减乘除卷积等 用计算图表示：y = (x+ w) * (w+1)
 a = x + w
 b = w + 1
 y = a * b

计算图与梯度求导
y = (x+ w) * (w+1)
 a = x + w 计算图与梯度求导
 y = (x+ w) * (w+1)
叶子结点 ：用户创建的结点称为叶子结点，如 X 与 W
is_leaf: 指示张量是否为叶子结点
 叶子节点的作用是标志存储叶子节点的梯度，而清除在反向传播过程中的变量的梯度 = <AddBackward0>
b.grad_fn= <AddBackward0>

PyTorch的动态图机制
根据计算图搭建方式，可将计算图分为动态图和静态图
 动态图
 运算与搭建同时进行
 灵活

PyTorch: 计算图与动态图机制

用计算图表示：y = (x+ w) * (w+1)
 a = x + w
 b = w + 1
 y = a * b

PyTorch: 计算图与动态图机制

不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联，这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要，图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。 但传统关系型数据库在分析大规模数据关联特性时存在性能缺陷、表达有限等问题，因此有着更强大表达能力的图数据受到业界极大重视，图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。 图可以融合多源多类型的数据，除了可以展示数据静态基础特性之外，还可通过图计算展示隐藏在数据之间的图结构特性和点对关联关系，成为社交网络、推荐系统、知识图谱、金融风控、网络安全、文本检索等领域重要的分析手段 二、算法应用
为了支撑大规模图计算的业务需求，Nebula Graph 基于 GraphX 提供了 PageRank 和 Louvain 社区发现的图计算算法，允许用户通过提交 Spark 任务的形式执行算法应用 注：社区内的权重为所有内部结点之间边权重的两倍，因为 Kin 的概念是社区内所有节点与节点 i 的连边和，在计算某一社区的 Kin 时，实际上每条边都被其两端的顶点计算了一次，一共被计算了两次。

GraphX 在图数据库 Nebula Graph 的图计算实践

不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联，这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要，图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。

GraphX 在图数据库 Nebula Graph 的图计算实践

[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践]
比如说，现在要取顶点 1 的邻居，顶点 1 在 offset 第一个，那它的邻居是什么区段？ BSP 是一个整体同步的计算模式，块内部会进行并行计算，块与块之间会进行同步计算。像常见的图计算框架 Pregel、Giraph 都是采用的 BSP 编程模式。 ID Mapping 映射原理与实现
[图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践]
再来介绍下 ID 映射，String ID 的处理。 计算完成后，通常会将基于点数据得到的新特征回溯到图数据库中，即图计算完成后，图数据库的 Tag 会新增一类属性，这个新属性就是 Tag 的新特征。 图计算的规划
en,coder：目前我看到 Nebula Algorithm 计算要将数据库数据导出到 Spark，计算完再导入到数据库。

图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践

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。

图计算 on nLive：Nebula 的图计算实践

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图计算服务侧重于提供离线的图数据计算能力，图数据库侧重于提供图数据的存储和查询功能，满足业务的实时查询、可视化分析等需求。

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