图数据库

本测试提供了LightGraph在Twitter关系图的导入、查询、分析效率，并与TigerGraph、Neo4j、JanusGraph、ArangoDB等图数据库进行比较。根据测试结果，LightGraph在各个场景的性能显著优于同类数据库。 导入性能：LightGraph导入性能是TigerGraph和Neo4j的2倍以上，是JanusGraph和ArangoDB的35倍以上。 延迟查询性能：在Latency的查询测试中，LightGraph的查询性能大幅领先于其它图数据库。是TigerGraph的2.5倍-7倍，是Neo4j等图数据的30倍以上。 并发查询性能：one-hop的并发查询性能是TigerGraph的6倍，并达到其它图数据库的百倍以上。其它并发测试的查询性能也能达到其它图数据库的3倍以上。 分析算法性能：在PageRank和Weakly Connected Components的测试中，LightGraph性能最佳，JanusGraph和ArangoDB均不能完成测试 查询性能如下图所示： 详细的测试报告 点击 链接 下载 https://fma-ai.cn/pdf/FMA_benchmark.pdf 来源： https://www.cnblogs.com/fmablogs/p/11412310.html

Zabbix是什么： Zabbix是由工程师Alexei Vladishev创建，目前有Zabbix SIA在持续开发和支持。Zabbix是一个企业级的分布式开源监控方案。Zabbix是一款能够监控各种网络参数以及服务器健康性和完整性的软件。Zabbix使用灵活的通知机制，允许用户为几乎任何事件配置基于邮件的告警。这样可以快速反馈服务器的问题。基于已存储的数据，Zabbix提供了出色的报告和数据可视化功能。这些功能使得Zabbix成为容量规划的理想方案。Zabbix支持主动轮询和被动捕获。Zabbix所有的报告、统计信息和配置参数都可以通过基于Web前端页面进行访问。基于Web的前端页面可以确保您从任何方面评估您的网络状态和服务器的健康性。适当的配置后，Zabbix可以在IT基础架构监控方面扮演重要的角色。对于只有少量服务器的小型组织和拥有大量服务器的大型公司也同样如此。Zabbix是免费的，Zabbix是根据GPL通用公共许可证第二版编写和发行的。意味着它的源代码都是免费发行的，可供公众任意使用。目前世界各地许多不同规模的组织将Zabbix作为主要的监控平台。 Zabbix监控是一个基于WEB界面的提供分布式系统监控以及网络监控功能的企业级的开源解决方案。Zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营，并提供灵活的通知机制让系统管理员快速定位并解决存在的各种问题

今日完成工作； 一、今天与队友重新构思了拼车软件的功能与界面需显示部分。如:模仿淘宝、京东等购物平台，将信息直接展示，吸引顾客拼车。 二、确定开发要使用软件，IDEA或eclipse等。 三、对数据库建立ER图，了解哪部分是实体等。如顾客拼车目的地可建立实体。 明日计划： 一、继续完善ER图，建立数据库。 二、构建项目界面。通过网络找寻可代入代码，减少工作麻烦。 三、时刻想着客户需求为第一要点，完善代码。 每日小结： 一、站在巨人的肩膀上开始工作，如建立ER图，完善数据库。 二、与队友沟通好，每人分好工作，提高效率。如数据库建立、代码写作。 来源： https://www.cnblogs.com/ACSilver/p/11405963.html

Zabbix是什么： Zabbix是由工程师Alexei Vladishev创建，目前有Zabbix SIA在持续开发和支持。Zabbix是一个企业级的分布式开源监控方案。Zabbix是一款能够监控各种网络参数以及服务器健康性和完整性的软件。Zabbix使用灵活的通知机制，允许用户为几乎任何事件配置基于邮件的告警。这样可以快速反馈服务器的问题。基于已存储的数据，Zabbix提供了出色的报告和数据可视化功能。这些功能使得Zabbix成为容量规划的理想方案。Zabbix支持主动轮询和被动捕获。Zabbix所有的报告、统计信息和配置参数都可以通过基于Web前端页面进行访问。基于Web的前端页面可以确保您从任何方面评估您的网络状态和服务器的健康性。适当的配置后，Zabbix可以在IT基础架构监控方面扮演重要的角色。对于只有少量服务器的小型组织和拥有大量服务器的大型公司也同样如此。Zabbix是免费的，Zabbix是根据GPL通用公共许可证第二版编写和发行的。意味着它的源代码都是免费发行的，可供公众任意使用。目前世界各地许多不同规模的组织将Zabbix作为主要的监控平台。 Zabbix监控是一个基于WEB界面的提供分布式系统监控以及网络监控功能的企业级的开源解决方案。Zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营，并提供灵活的通知机制让系统管理员快速定位并解决存在的各种问题

1. 从https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-graph-algorithms/releases下载相应版本jar包，放到　　 　　C:\Users\Administrator\.Neo4jDesktop\neo4jDatabases\database-数据库ID\installation-3.5.6\plugins 目录下面 2. 在 C:\Users\Administrator\.Neo4jDesktop\neo4jDatabases\database-数据库ID\installation-3.5.6/conf/neo4j.conf 配置文件中添加 　　 　　dbms.security.procedures.unrestricted=algo.* 3. 重启neo4j 4. 查看是否安装成功 执行命令：CALL algo.list() 原文地址：https://www.cnblogs.com/mzyn22/archive/2019/06/21/11065162.html 1. 从https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-graph-algorithms/releases下载相应版本jar包，放到　　 　　C:\Users\Administrator\.Neo4jDesktop

写在前面的话 上一节主要谈谈 MySQL 是怎么安装的以及最简单的初始化我们应该做哪些配置。其中也用到了一些简单的用户操作 SQL，所以这一节主要学习常用的 SQL 使用。 SQL 介绍 在了解 SQL 之前，对于 SQL 需要有以下简单的认知： 1. 主流的来个标准，SQL92 和 SQL99，在 MySQL 5.7 以后采用的是 SQL92。 2. 在 5.7 中新增了 sql_mode，作用在于限制哪些 SQL 能够使用，一个很明显的例子是 group by 的使用。 在上一节简单说过常用的 SQL 分类（主要前 3 个）： DDL：数据定义语言 DCL：数据控制语言 DML：数据操作语言 DQL：数据查询语言 数据类型 这算是数据定义过程中的一个重点，针对不同的数据我们给定不同的数据类型，作用在于保证数据的准确性和标准性。 数值类型： 类 类型 说明 tinyint 整数 很小，0 - 255 smallint 整数 较小，-2^15 - 2^15 mediumint 整数 中等，很少用 int 整数 常规，-2^31 - 2^31 bigint 整数 较大，-2^63 - 2^63 float 浮点数 小型单精度浮点数，四个字节 double 浮点数 常规单精度浮点数，八个字节 decimal 定点数 包含整数部分，小数部分或者同时包含二者精确数值 bit BIT

在深入学习图形数据库之前，首先理解属性图的基本概念。一个属性图是有向图，由顶点（Vertex），边（Edge），标签（Lable），关系类型（Relationship Type）和属性（Property）组成。 在属性图形中，节点和关系是最重要的实体，顶点也称作节点（Node），边也称作关系（Relationship）。所有的节点是独立存在的，但是可以为节点设置标签，那么拥有相同标签的节点属于一个分组，也就是一个集合。关系通过关系类型来分组，类型相同的关系属于同一个集合。节点可以有0个、1个或多个标签，但是关系必须设置关系类型，并且只能设置一个关系类型。 关系是有向的，关系的两端是起始节点和结束节点，通过有向的箭头来标识方向，节点之间的双向关系通过两个方向相反的关系来标识。 Neo4j图形数据库的查询语言是Cypher，用于操作和查询属性图，它是图形数据库语言中事实上的标准。 我的Neo4j系列的文章收录在： Neo4j 一，图形数据库的基本概念 使用Neo4j创建的图（Graph）基于属性图模型，在该模型中，每个实体都有ID（Identity）唯一标识，每个节点由标签（Lable）分组，每个关系都有一个唯一的关系类型。 属性图模型的基本概念： 实体（Entity） 是指节点（Node）和关系（Relationship）； 每个实体都有一个唯一的ID； 通常情况下

1.安装oracle； 2.安装PLSQL(有绿色版)； 3.下载instantclient_11_2，解压 4.打开PLSQL，按取消，工具，首选项，将Oracle Home路径指定为Oracle Client目录（如图），OCI Libaray路径为Oracle Client目录的oci.dll(如图\oci.dll)。 5.到oracle设置好net 6.把oracle目录(如图)下的tnsnames.ora拷贝到PLSQL目录下 7。运行PLSQL，用户名：system,密码root 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2910125/blog/783274

吐血整理！140种Python标准库、第三方库和外部工具都有了 Python那些事 今天 文章转载自公众号 大数据 ， 作者 宋天龙 导读： Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库、函数和外部工具。其中既有Python内置函数和标准库，又有第三方库和工具。 这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具。 作者：宋天龙 来源：大数据（ID：hzdashuju） 内容摘编自《Python数据分析与数据化运营》（第2版） 为了区分不同对象的来源和类型，本文将在描述中通过以下方法进行标识： Python内置函数： Python自带的内置函数。函数无需导入，直接使用。例如要计算-3.2的绝对值，直接使用abs函数，方法是 abs( -3.2) Python标准库： Python自带的标准库。Python标准库无需安装，只需要先通过import方法导入便可使用其中的方法。例如导入string模块，然后使用其中的find方法： import string string.find( 'abcde', 'b') 第三方库： Python的第三方库。这些库需要先进行安装（部分可能需要配置）。 外部工具：

图数据库本身属于NoSql数据库中的一种，是基于数学中图论实现的一种数据库。不同于传统的关系型数据库将数据存在库表字段中，图数据库将数据和数据之间的关系存在节点和边中，在图数据库中这被称作“节点”和“关系”。没有了库表字段的概念，相当于是把数据存在了一张大宽表中。传统数据库的一些特性如CRUD、处理事务的能力在图数据库中也都支持。 这里需要澄清一个概念：图数据库并不是前端展示用的数据库，它不是用来画图的。相反，它是用来存储数据用的，以图的节点和边的方式来存储数据。而前端展现需要用一些前端展示工具，例如D3、ECharts等来实现。 本文将以neo4j为例来介绍图数据库的使用。neo4j是由Java实现的开源NoSql图数据库，是图数据库中较为流行的一款。它提供了完整的数据库特性，包括ACID事务的支持、集群支持、备份与故障转移等（部分功能例如集群支持只有在neo4j企业版中才有，社区版不支持）。 在笔者看来，图数据库最大的优势是体现在对数据关系的检索上。如果数据之间的关系很复杂，数据存在了多张表中，还有一些中间表的存在的话，传统数据库想要查询一些数据得通过各种联表操作才做得到，sql会写得很复杂，不利于维护，同时性能也不高。而图数据库仅仅通过简单的一句cypher语句便可实现查询功能（cypher语句是neo4j的执行语句，类似于关系型数据库中的SQL），同时执行速度也会快很多