| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
In informatica una base di dati a grafo, o … In informatica una base di dati a grafo, o database a grafo, è una tipologia di database che utilizza nodi e archi per rappresentare e archiviare l'informazione.La rappresentazione dei dati mediante grafi offre un'alternativa al modello relazionale che fa uso di tabelle, ai database orientati al documento (che usano documenti), o altri, come i sistemi ad (structured storage) basati su colonne o su cesti non interpretati di dati. I database a grafo sono spesso più veloci di quelli relazionali nell'associazione di insiemi di dati, e mappano in maniera più diretta le strutture di applicazioni orientate agli oggetti.Scalano più facilmente a grandi quantità di dati e non richiedono le tipiche e onerose operazioni di unione (join). Dipendono meno da un rigido schema e sono molto più adeguati per gestire dati mutevoli con schemi evolutivi.Al contrario, i database relazionali sono tipicamente più veloci nell'eseguire le stesse operazioni su un grande numero di dati.se operazioni su un grande numero di dati.
, 컴퓨팅에서 그래프 데이터베이스(graph database, GDB)는 를 위 … 컴퓨팅에서 그래프 데이터베이스(graph database, GDB)는 를 위해 노드, 엣지, 프로퍼티와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 데이터베이스이다. 이 시스템의 주 개념은 그래프(엣지 또는 관계)이며 스토어에 직접 데이터 항목들의 관계를 정한다. 이러한 관계들은 스토어 안의 데이터가 함께 직접 연결될 수 있게 한다. 그래프 데이터베이스는 일반적인 그래프를 표현한다는 점에서 1970년대의 네트워크 모델 데이터베이스와 비슷하지만 네트워크 모델 데이터베이스는 더 낮은 수준의 추상화로써 동작하며 일련의 엣지 간의 용이한 횡단이 불가능하다.낮은 수준의 추상화로써 동작하며 일련의 엣지 간의 용이한 횡단이 불가능하다.
, Графова база даних — це база даних, яка ви … Графова база даних — це база даних, яка використовує структури графів для семантичних запитів з вершинами, ребрами та властивостями для представлення та зберігання даних. Ключовим поняттям системи є «граф» (або «ребро» або «відносини»), який безпосередньо пов'язує елементи даних у сховищі. Відносини дозволяють безпосередньо об'єднувати дані у сховищі, а в багатьох випадках, вибрати однією операцією. Це відрізняється від реляційних баз даних, які за допомогою реляційних систем управління дозволяють керувати даними без накладання аспектів реалізації; наприклад, зв'язки між даними зберігаються в самій базі даних на логічному рівні, і операції реляційної алгебри (наприклад, join можуть використовуватися для маніпулювання та повернення відповідних даних у відповідний логічний формат. Виконання реляційних запитів можливе за допомогою систем управління базами даних на фізичному рівні (наприклад, за допомогою індексів), що дозволяє підвищити продуктивність без зміни логічної структури бази даних. Графові бази даних аналогічні базам даних мережевої моделі 1970-х років, в обох представлені загальні графи, але бази даних мережевих моделей працюють на нижчому рівні абстракції та їм бракує легкого проходу через ланцюг ребер. Основний механізм зберігання графових баз даних може бути різним. Деякі з них залежать від реляційного двигуна та «зберігають» дані графу у таблицях (хоча таблиця є логічним елементом, цей підхід передбачає інший рівень абстракції між графовою базою даних, системою управління бази даних та фізичними пристроями, де фактично зберігаються дані). Інші використовують тип сховища ключ-значення або документо-орієнтований тип для зберігання, що робить їх по суті NoSQL структурами. Більшість графових баз даних, заснованих на не реляційних двигунах зберігання, додають поняття теги або властивості, які, по суті, мають зв'язки з покажчиком на інший документ. Це дозволяє класифікувати елементи даних для легкого пошуку «в масовому порядку». Отримання даних з графової бази даних вимагає мови запитів, відмінної від SQL, яка була розроблена для маніпулювання даними в реляційній системі і тому не може «елегантно» обробляти граф. Станом на 2017 жодна мова запитів не була загальноприйнятою таким же чином, як SQL для реляційних баз даних. Найпоширенішими мовами запитів є , SPARQL та .оширенішими мовами запитів є , SPARQL та .
, Grafowa baza danych – baza danych wykorzys … Grafowa baza danych – baza danych wykorzystująca struktury grafów z węzłami, krawędziami i własnościami do przedstawiania i przechowywania danych oraz do obsługi zapytań semantycznych. Bazą taką jest każdy system pamięci masowej, który zapewnia bezindeksowe sąsiedztwo, co oznacza że każdy element bazy zawiera bezpośredni wskaźnik na sąsiadujące elementy i nie jest konieczne wyszukiwanie indeksowe. Do baz grafowych traktowanych zgodnie z powyższym opisem uogólniając można zaliczyć jako wyspecjalizowane bazy grafowe bazy sieciowe i bazy RDF.ane bazy grafowe bazy sieciowe i bazy RDF.
, A graph database (GDB) is a database that … A graph database (GDB) is a database that uses graph structures for semantic queries with nodes, edges, and properties to represent and store data. A key concept of the system is the graph (or edge or relationship). The graph relates the data items in the store to a collection of nodes and edges, the edges representing the relationships between the nodes. The relationships allow data in the store to be linked together directly and, in many cases, retrieved with one operation. Graph databases hold the relationships between data as a priority. Querying relationships is fast because they are perpetually stored in the database. Relationships can be intuitively visualized using graph databases, making them useful for heavily inter-connected data. Graph databases are commonly referred to as a NoSQL. Graph databases are similar to 1970s network model databases in that both represent general graphs, but network-model databases operate at a lower level of abstraction and lack easy traversal over a chain of edges. The underlying storage mechanism of graph databases can vary. Relationships are a first-class citizen in a graph database and can be labelled, directed, and given properties. Some depend on a relational engine and "store" the graph data in a table (although a table is a logical element, therefore this approach imposes another level of abstraction between the graph database, the graph database management system and the physical devices where the data is actually stored). Others use a key–value store or document-oriented database for storage, making them inherently NoSQL structures. As of 2021, no universal graph query language has been adopted in the same way as SQL was for relational databases, and there are a wide variety of systems, most often tightly tied to one product. Some early standardization efforts lead to multi-vendor query languages like Gremlin, SPARQL, and Cypher. In September 2019 a proposal for a project to create a new standard graph query language (ISO/IEC 39075 Information Technology — Database Languages — GQL) was approved by members of ISO/IEC Joint Technical Committee 1(ISO/IEC JTC 1). GQL is intended to be a declarative database query language, like SQL. In addition to having query language interfaces, some graph databases are accessed through application programming interfaces (APIs). Graph databases differ from graph compute engines. Graph databases are technologies that are translations of the relational online transaction processing (OLTP) databases. On the other hand, graph compute engines are used in online analytical processing (OLAP) for bulk analysis. Graph databases attracted considerable attention in the 2000s, due to the successes of major technology corporations in using proprietary graph databases, along with the introduction of open-source graph databases. One study concluded that an RDBMS was "comparable" in performance to existing graph analysis engines at executing graph queries.alysis engines at executing graph queries.
, Гра́фовая база данных — разновидность баз … Гра́фовая база данных — разновидность баз данных с реализацией сетевой модели в виде графа и его обобщений. Графовая СУБД — система управления графовыми базами данных. Модель хранения информации в виде графов, графов со свойствами в узлах и гиперграфов сложилась в 1990—2000 годах, хотя использование графов в виде модели представления данных сложилось ещё с 1980-х годов. Первая графовая СУБД Neo4j создана в 2007 году. По состоянию на начало 2020-х годов существуют десятки других графовых СУБД. Графовую модель данных обычно рассматривают как обобщение RDF-модели или сетевой модели данных. Основными элементами модели являются узлы и связи. В зависимости от реализации узлов и рёбер графовую модель данных разделяют на несколько подтипов. В графовых СУБД, как правило, разделяют подсистему хранения (англ. underlying storage) и механизм обработки (англ. processing engine). Для аналитической работы с большими объёмами данных в глобальных графах применяются специализированные механизмы графовых вычислений (англ. graph compute engine). В отличие от графовых СУБД, ориентированных в основном на OLTP-приложения, в системах графовых вычислений используются подходы и методы оптимизации, свойственные OLAP. Существуют различные реализации механизмов для графовых вычислений, как (англ. in-memory), так и использующие энергонезависимые устройства хранения, как работающие на одном узле, так и распределённые (работающие на нескольких узлах одновременно). Графовые базы данных применяются для моделирования социальных графов (социальных сетей), в биоинформатике, а также для семантической паутины. Для задач с естественной графовой структурой данных графовые СУБД могут существенно превосходить реляционные по производительности, а также иметь преимущества в наглядности представления и простоте внесения изменений в схему базы данных.те внесения изменений в схему базы данных.
, 在计算机科学中，图数据库（英語：graph database，GDB）是一个使用进行 … 在计算机科学中，图数据库（英語：graph database，GDB）是一个使用进行的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。该系统的关键概念是图，它直接将存储中的数据项，与数据节点和节点间表示关系的边的集合相关联。这些关系允许直接将存储区中的数据链接在一起，并且在许多情况下，可以通过一个操作进行检索。图数据库将数据之间的关系作为优先级。查询图数据库中的关系很快，因为它们永久存储在数据库本身中。可以使用图数据库直观地显示关系，使其对于高度互连的数据非常有用。 图数据库是一种非关系型数据库，以解决现有关系数据库的局限性。图模型明确地列出了数据节点之间的依赖关系，而关系模型和其他NoSQL数据库模型则通过隐式连接来链接数据。图数据库从设计上，就是可以简单快速地检索难以在关系系统中建模的复杂层次结构的。图数据库与20世纪70年代的网络模型数据库相似，它们都表示一般的图，但是数据库在较低的抽象层次上运行，并且不能轻松遍历一系列边。 图数据库的底层存储机制可能各有不同。有些依赖于关系引擎并将图数据“存储”到表中（虽然表是一个逻辑元素，但是这种方法在图数据库、图数据库管理系统和实际存储数据的物理设备之间施加了另一层抽象）。另一些则使用键值存储或文件導向的數據庫进行存储，使它们具有固有的NoSQL结构。大多数基于非关系存储引擎的图数据库还添加了标记或属性的概念，这些标记或属性本质上是具有指向另一个文档的指针的关系。这样就可以对数据元素进行分类，以便于集中检索。 从图数据库中检索数据需要SQL之外的查詢語言，SQL是为了处理关系系统中的数据而设计的，因此无法“优雅地”处理遍历图。截至2017年，没有一个像SQL那样通用的图查询语言，通常都是仅限与一个产品的。不过，已经有一些标准化的工作，使得Gremlin、SPARQL和成为了多供应商查询语言。除了具有查询语言接口外，还可以通过应用程序接口（API）访问一些图数据库。 图数据库与图计算引擎不同。图数据库是转换关系OLTP数据库的技术。而图计算引擎在OLAP中用于批量分析。由于主要技术公司在使用专有图数据库方面的成功以及开源图数据库的引入， 图数据库在2000年代引起了相当大的关注。数据库方面的成功以及开源图数据库的引入， 图数据库在2000年代引起了相当大的关注。
, Une base de données orientée graphe est une base de données orientée objet utilisant la théorie des graphes, donc avec des nœuds et des arcs, permettant de représenter et stocker les données.
, Una base de datos orientada a grafos (BDOG … Una base de datos orientada a grafos (BDOG) representa la información como nodos de un grafo y sus relaciones con las aristas del mismo, de manera que se pueda usar teoría de grafos para recorrer la base de datos ya que esta puede describir atributos de los nodos (entidades) y las aristas (relaciones). Una BDOG debe estar absolutamente normalizada, esto quiere decir que cada tabla tendría una sola columna y cada relación tan solo dos, con esto se consigue que cualquier cambio en la estructura de la información tenga un efecto solamente local. Investigadores han demostrado que las bases de datos de grafos no presentan ningún beneficio sobre las bases de datos tradicionales cuando se simulan sobre un motor de bases de datos RDBMS. Sin embargo son bastante eficientes cuando son nativas. bastante eficientes cuando son nativas.
, Eine Graphdatenbank ist eine Datenbank, di … Eine Graphdatenbank ist eine Datenbank, die Graphen benutzt, um stark vernetzte Informationen darzustellen und abzuspeichern. Ein solcher Graph besteht aus Knoten und Kanten, den Verbindungen zwischen den Knoten. Die zwei bekanntesten Konzepte für Graphdatenbanken sind das Resource Description Framework (RDF) und Labeled-Property Graph (LPG).rk (RDF) und Labeled-Property Graph (LPG).
, Una base de dades orientada a grafs (BDOG) … Una base de dades orientada a grafs (BDOG) representa la informació com a nodes d'un graf i les seves relacions com a arestes d'aquest graf, de manera que es pugui fer ús de la teoria de grafs per tal de recórrer la base de dades. El graf permet ser més descriptiu mitjançant l'ús d'atributs en nodes i arestes. Una base de dades orientada a grafs cal que estigui normalitzada, de manera que permeti qualsevol canvi en l'estructura de la informació. Té un esquema de dades molt flexible. Permeten resoldre problemes com ara:
* Combinació d'atributs multi-valor i atributs complexos
* Flexibilitat als canvis d'estructura, especialment quan la font de dades és autònoma i dinàmica com Internet.
* Unificació en la representació de les dades, esquemes i consultes.
* Rebre o retornar grafs complets d'acord amb diferents criteris de cerca. Les BDOG ofereixen novetats com:
* Consultes més àmplies i no delimitades per taules, exemple “Mostri totes les dades que continguin el nom Carles".
* No cal definir un nombre determinat d'atributs, es podria donar el cas que una persona tingui 4 noms relacionats i en canvi una altra només 2, sense desperdiciar espai.
* No cal definir una mida pels "registres" evitant així també possibles fallades a la base de dades.
* Permet molts tipus de recorreguts per les dades, per exemple el jeràrquic, obtenint el node avi i viceversa.ràrquic, obtenint el node avi i viceversa.
, Graph database dalam dunia ilmu komputer a … Graph database dalam dunia ilmu komputer adalah database yang menggunakan struktur data graph yg memiliki komponen node, edge dan properties unutk merepresentasikan penyimpanan data. Graph database menyediakan index-free adjacency yang artinya setiap elemen berisi direct pointer ke adjacent element dan tidak membutuhkan lagi suatu index lookups. Berikut struktur dari graph database: Setiap simpul melambangkan suatu entitas seperti orang, bisnis, akun, atau item lain yang hendak dilacak. akun, atau item lain yang hendak dilacak.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/GraphDatabase_PropertyGraph.png?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
http://xmlns.com/foaf/0.1/%3E +
, http://terms.TIBCO.com +
, https://www.TIBCO.com/products/tibco-spotfire +
, https://www.TIBCO.com/products/tibco-graph-database +
, https://community.TIBCO.com/products/tibco-graph-database +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
24799509
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
55823
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1124975045
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Bigtable +
, http://dbpedia.org/resource/Google +
, http://dbpedia.org/resource/Go_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/SPRING +
, http://dbpedia.org/resource/Entity%E2%80%93relationship_model +
, http://dbpedia.org/resource/Abstraction_%28computer_science%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Massively_parallel +
, http://dbpedia.org/resource/Node.js +
, http://dbpedia.org/resource/MarkLogic +
, http://dbpedia.org/resource/NoSQL +
, http://dbpedia.org/resource/Join_%28SQL%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Elasticsearch +
, http://dbpedia.org/resource/GraphQL +
, http://dbpedia.org/resource/Graph_%28discrete_mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Clark_Gable +
, http://dbpedia.org/resource/Unique_key +
, http://dbpedia.org/resource/Vivien_Leigh +
, http://dbpedia.org/resource/Ontotext_GraphDB +
, http://dbpedia.org/resource/Big_O_notation +
, http://dbpedia.org/resource/Web_API +
, http://dbpedia.org/resource/Extract%2C_transform%2C_load +
, http://dbpedia.org/resource/ArangoDB +
, http://dbpedia.org/resource/Apache_Giraph +
, http://dbpedia.org/resource/Apache_HBase +
, http://dbpedia.org/resource/JSON +
, http://dbpedia.org/resource/Cypher_Query_Language +
, http://dbpedia.org/resource/C%2B%2B +
, http://dbpedia.org/resource/Literal_%28computer_programming%29 +
, http://dbpedia.org/resource/C_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Backlink +
, http://dbpedia.org/resource/Apache_Lucene +
, http://dbpedia.org/resource/Apache_Spark +
, http://dbpedia.org/resource/Clojure +
, http://dbpedia.org/resource/Relational_databases +
, http://dbpedia.org/resource/Time_complexity +
, http://dbpedia.org/resource/Elixir_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Twitter +
, http://dbpedia.org/resource/Sparksee_%28graph_database%29 +
, http://dbpedia.org/resource/ACID_%28computer_science%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Massive_parallel_processing +
, http://dbpedia.org/resource/Network_model +
, http://dbpedia.org/resource/CRUD +
, http://dbpedia.org/resource/Data_consistency +
, http://dbpedia.org/resource/Foreign_key +
, http://dbpedia.org/resource/ACID +
, http://dbpedia.org/resource/Amazon.com +
, http://dbpedia.org/resource/Semantic_Web_Rule_Language +
, http://dbpedia.org/resource/Wikipedia:GNG +
, http://dbpedia.org/resource/Named_graph +
, http://dbpedia.org/resource/Prolog +
, http://dbpedia.org/resource/Perl +
, http://dbpedia.org/resource/Interest_graph +
, http://dbpedia.org/resource/RDF_Schema +
, http://dbpedia.org/resource/Olivia_de_Havilland +
, http://dbpedia.org/resource/Graph_%28data_structure%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Distributed_database +
, http://dbpedia.org/resource/Edgar_F._Codd +
, http://dbpedia.org/resource/Tree_%28data_structure%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Sharding +
, http://dbpedia.org/resource/Social_networking +
, http://dbpedia.org/resource/COBOL +
, http://dbpedia.org/resource/Big_data +
, http://dbpedia.org/resource/PHP +
, http://dbpedia.org/resource/JavaScript +
, http://dbpedia.org/resource/IBM_Information_Management_System +
, http://dbpedia.org/resource/Redis_Labs +
, http://dbpedia.org/resource/Six_degrees_of_separation +
, http://dbpedia.org/resource/Internet_of_things +
, http://dbpedia.org/resource/Graph_labeling +
, http://dbpedia.org/resource/Data_normalization +
, http://dbpedia.org/resource/Python_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/TigerGraph +
, http://dbpedia.org/resource/Database_index +
, http://dbpedia.org/resource/Graph_traversal +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Graph_databases +
, http://dbpedia.org/resource/Social_graph +
, http://dbpedia.org/resource/Cypher_%28query_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Table_%28database%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Graph_Query_Language +
, http://dbpedia.org/resource/High_availability +
, http://dbpedia.org/resource/REST_API +
, http://dbpedia.org/resource/Apache_Cassandra +
, http://dbpedia.org/resource/GNU_Affero_General_Public_License +
, http://dbpedia.org/resource/MapReduce +
, http://dbpedia.org/resource/Scalability +
, http://dbpedia.org/resource/Amazon_Web_Services +
, http://dbpedia.org/resource/.NET +
, http://dbpedia.org/resource/Graph_drawing +
, http://dbpedia.org/resource/Cache_%28computing%29 +
, http://dbpedia.org/resource/ArcadeDB +
, http://dbpedia.org/resource/Eclipse_Public_License +
, http://dbpedia.org/resource/Adjacency_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Online_transaction_processing +
, http://dbpedia.org/resource/Directed_graph +
, http://dbpedia.org/resource/Gone_with_the_Wind_%28film%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Relational_database +
, http://dbpedia.org/resource/JSON-LD +
, http://dbpedia.org/resource/Tree_structure +
, http://dbpedia.org/resource/Declarative_language +
, http://dbpedia.org/resource/Relational_model +
, http://dbpedia.org/resource/Hierarchical_database_model +
, http://dbpedia.org/resource/Objective-C +
, http://dbpedia.org/resource/Structured_storage +
, http://dbpedia.org/resource/IBM +
, http://dbpedia.org/resource/Linear_algebra +
, http://dbpedia.org/resource/Graph_theory +
, http://dbpedia.org/resource/Edge_device +
, http://dbpedia.org/resource/Edge_%28graph_theory%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Ruby_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Groovy_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Row_%28database%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Programming_language +
, http://dbpedia.org/resource/Representational_state_transfer +
, http://dbpedia.org/resource/Primary_key +
, http://dbpedia.org/resource/Affero_General_Public_License +
, http://dbpedia.org/resource/CODASYL +
, http://dbpedia.org/resource/.NET_Framework +
, http://dbpedia.org/resource/C_Sharp_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Type_system +
, http://dbpedia.org/resource/GNU_General_Public_License +
, http://dbpedia.org/resource/NEPOMUK_%28software%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Database +
, http://dbpedia.org/resource/DataStax +
, http://dbpedia.org/resource/Cambridge_Semantics +
, http://dbpedia.org/resource/GQL_Graph_Query_Language +
, http://dbpedia.org/resource/Erlang_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Proprietary_software +
, http://dbpedia.org/resource/GRAKN.AI +
, http://dbpedia.org/resource/Rust_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Text_graph +
, http://dbpedia.org/resource/In-memory_database +
, http://dbpedia.org/resource/PostgreSQL +
, http://dbpedia.org/resource/R_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Column-oriented_DBMS +
, http://dbpedia.org/resource/Java_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Microsoft_SQL_Server +
, http://dbpedia.org/resource/Oracle_Database +
, http://dbpedia.org/resource/Cloud_computing +
, http://dbpedia.org/resource/API +
, http://dbpedia.org/resource/SQL +
, http://dbpedia.org/resource/Mobile_database +
, http://dbpedia.org/resource/Hybrid_transactional/analytical_processing +
, http://dbpedia.org/resource/Navigational_database +
, http://dbpedia.org/resource/Application_programming_interface +
, http://dbpedia.org/resource/Software_license +
, http://dbpedia.org/resource/Sparse_matrix +
, http://dbpedia.org/resource/Common_Lisp +
, http://dbpedia.org/resource/Free_software +
, http://dbpedia.org/resource/Berkeley_DB +
, http://dbpedia.org/resource/RDF_%28computer_science%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Graph_transformation +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Database_models +
, http://dbpedia.org/resource/Freeware +
, http://dbpedia.org/resource/SAP_HANA +
, http://dbpedia.org/resource/Vadalog +
, http://dbpedia.org/resource/Online_analytical_processing +
, http://dbpedia.org/resource/GraphSQL +
, http://dbpedia.org/resource/Open-source_software +
, http://dbpedia.org/resource/RDF_Database +
, http://dbpedia.org/resource/GSQL +
, http://dbpedia.org/resource/Dgraph +
, http://dbpedia.org/resource/Semantic_query +
, http://dbpedia.org/resource/SHACL +
, http://dbpedia.org/resource/Apache_Hadoop +
, http://dbpedia.org/resource/Virtuoso_Universal_Server +
, http://dbpedia.org/resource/Random-access_memory +
, http://dbpedia.org/resource/SPARQL +
, http://dbpedia.org/resource/File:GraphDatabase_PropertyGraph.png +
, http://dbpedia.org/resource/File:Rdf-graph3.png +
, http://dbpedia.org/resource/Query_language +
, http://dbpedia.org/resource/Scala_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/GOLAP +
, http://dbpedia.org/resource/Apache_Solr +
, http://dbpedia.org/resource/Object-oriented_programming +
, http://dbpedia.org/resource/Oracle_Spatial_and_Graph +
, http://dbpedia.org/resource/Resource_Description_Framework +
, http://dbpedia.org/resource/Linux_Foundation +
, http://dbpedia.org/resource/Gremlin_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Teradata +
, http://dbpedia.org/resource/AllegroGraph +
, http://dbpedia.org/resource/Haskell_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/AQL_%28ArangoDB_Query_Language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Amazon_Neptune +
, http://dbpedia.org/resource/Datalog +
, http://dbpedia.org/resource/InfiniteGraph +
, http://dbpedia.org/resource/Document-oriented_database +
, http://dbpedia.org/resource/Sqrrl +
, http://dbpedia.org/resource/Neo4j +
, http://dbpedia.org/resource/Commercial_software +
, http://dbpedia.org/resource/TerminusDB +
, http://dbpedia.org/resource/Web_Ontology_Language +
, http://dbpedia.org/resource/Facebook +
, http://dbpedia.org/resource/JanusGraph +
, http://dbpedia.org/resource/W3C +
, http://dbpedia.org/resource/Web_service +
, http://dbpedia.org/resource/Apache_License +
, http://dbpedia.org/resource/Object_database +
, http://dbpedia.org/resource/Triplestore +
, http://dbpedia.org/resource/Node_%28graph_theory%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Attribute%E2%80%93value_pair +
, http://dbpedia.org/resource/OrientDB +
, http://dbpedia.org/resource/Object_Data_Management_Group +
, http://dbpedia.org/resource/Social_network_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Semantic_triple +
, http://dbpedia.org/resource/Uniform_Resource_Identifier +
, http://dbpedia.org/resource/Multi-model_database +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Free +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Main +
, http://dbpedia.org/resource/Template:More_citations_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Proprietary +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Multiple_issues +
, http://dbpedia.org/resource/Template:As_of +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Original_research +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Database_models +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Primary_sources +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Some +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Graph_databases +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Database_models +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Database +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Graph_database?oldid=1124975045&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/GraphDatabase_PropertyGraph.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Rdf-graph3.png +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Graph_database +
|
| owl:sameAs |
http://dbpedia.org/resource/Graph_database +
, http://id.dbpedia.org/resource/Graph_database +
, http://yago-knowledge.org/resource/Graph_database +
, http://ca.dbpedia.org/resource/Base_de_dades_orientada_a_grafs +
, http://fr.dbpedia.org/resource/Base_de_donn%C3%A9es_orient%C3%A9e_graphe +
, http://es.dbpedia.org/resource/Base_de_datos_orientada_a_grafos +
, http://he.dbpedia.org/resource/%D7%9E%D7%A1%D7%93_%D7%A0%D7%AA%D7%95%D7%A0%D7%99%D7%9D_%D7%92%D7%A8%D7%A4%D7%99 +
, http://it.dbpedia.org/resource/Base_di_dati_a_grafo +
, http://mn.dbpedia.org/resource/%D0%93%D1%80%D0%B0%D1%84%D1%8B%D0%BD_%D3%A9%D0%B3%D3%A9%D0%B3%D0%B4%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D0%BD_%D1%81%D0%B0%D0%BD +
, http://www.wikidata.org/entity/Q595971 +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.080jnxw +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93 +
, http://de.dbpedia.org/resource/Graphdatenbank +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D9%BE%D8%A7%DB%8C%DA%AF%D8%A7%D9%87_%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87%E2%80%8C%D9%87%D8%A7%DB%8C_%DA%AF%D8%B1%D8%A7%D9%81 +
, http://fi.dbpedia.org/resource/Graafitietokanta +
, http://ckb.dbpedia.org/resource/%D8%A8%D9%86%DA%A9%DB%95%D8%AF%D8%B1%D8%A7%D9%88%DB%95%DB%8C_%DA%AF%D8%B1%D8%A7%D9%81 +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%93%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D0%B0_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85 +
, http://ms.dbpedia.org/resource/Pangkalan_data_graf +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%93%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 +
, http://data.wordlift.io/wl0216/entity/graph_database +
, http://ko.dbpedia.org/resource/%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4 +
, https://global.dbpedia.org/id/4nZDk +
, http://pl.dbpedia.org/resource/Grafowa_baza_danych +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Worker109632518 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Model110324560 +
, http://dbpedia.org/ontology/MusicGenre +
, http://dbpedia.org/class/yago/YagoLegalActorGeo +
, http://dbpedia.org/class/yago/YagoLegalActor +
, http://dbpedia.org/class/yago/PhysicalEntity100001930 +
, http://dbpedia.org/ontology/BiologicalDatabase +
, http://dbpedia.org/class/yago/Person100007846 +
, http://dbpedia.org/class/yago/CausalAgent100007347 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Organism100004475 +
, http://dbpedia.org/class/yago/LivingThing100004258 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Assistant109815790 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatDatabaseModels +
, http://dbpedia.org/class/yago/Object100002684 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Whole100003553 +
|
| rdfs:comment |
在计算机科学中，图数据库（英語：graph database，GDB）是一个使用进行 … 在计算机科学中，图数据库（英語：graph database，GDB）是一个使用进行的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。该系统的关键概念是图，它直接将存储中的数据项，与数据节点和节点间表示关系的边的集合相关联。这些关系允许直接将存储区中的数据链接在一起，并且在许多情况下，可以通过一个操作进行检索。图数据库将数据之间的关系作为优先级。查询图数据库中的关系很快，因为它们永久存储在数据库本身中。可以使用图数据库直观地显示关系，使其对于高度互连的数据非常有用。 图数据库是一种非关系型数据库，以解决现有关系数据库的局限性。图模型明确地列出了数据节点之间的依赖关系，而关系模型和其他NoSQL数据库模型则通过隐式连接来链接数据。图数据库从设计上，就是可以简单快速地检索难以在关系系统中建模的复杂层次结构的。图数据库与20世纪70年代的网络模型数据库相似，它们都表示一般的图，但是数据库在较低的抽象层次上运行，并且不能轻松遍历一系列边。 从图数据库中检索数据需要SQL之外的查詢語言，SQL是为了处理关系系统中的数据而设计的，因此无法“优雅地”处理遍历图。截至2017年，没有一个像SQL那样通用的图查询语言，通常都是仅限与一个产品的。不过，已经有一些标准化的工作，使得Gremlin、SPARQL和成为了多供应商查询语言。除了具有查询语言接口外，还可以通过应用程序接口（API）访问一些图数据库。查询语言。除了具有查询语言接口外，还可以通过应用程序接口（API）访问一些图数据库。
, In informatica una base di dati a grafo, o … In informatica una base di dati a grafo, o database a grafo, è una tipologia di database che utilizza nodi e archi per rappresentare e archiviare l'informazione.La rappresentazione dei dati mediante grafi offre un'alternativa al modello relazionale che fa uso di tabelle, ai database orientati al documento (che usano documenti), o altri, come i sistemi ad (structured storage) basati su colonne o su cesti non interpretati di dati.lonne o su cesti non interpretati di dati.
, A graph database (GDB) is a database that … A graph database (GDB) is a database that uses graph structures for semantic queries with nodes, edges, and properties to represent and store data. A key concept of the system is the graph (or edge or relationship). The graph relates the data items in the store to a collection of nodes and edges, the edges representing the relationships between the nodes. The relationships allow data in the store to be linked together directly and, in many cases, retrieved with one operation. Graph databases hold the relationships between data as a priority. Querying relationships is fast because they are perpetually stored in the database. Relationships can be intuitively visualized using graph databases, making them useful for heavily inter-connected data.m useful for heavily inter-connected data.
, Una base de dades orientada a grafs (BDOG) … Una base de dades orientada a grafs (BDOG) representa la informació com a nodes d'un graf i les seves relacions com a arestes d'aquest graf, de manera que es pugui fer ús de la teoria de grafs per tal de recórrer la base de dades. El graf permet ser més descriptiu mitjançant l'ús d'atributs en nodes i arestes. Una base de dades orientada a grafs cal que estigui normalitzada, de manera que permeti qualsevol canvi en l'estructura de la informació. Té un esquema de dades molt flexible. Permeten resoldre problemes com ara: Les BDOG ofereixen novetats com: com ara: Les BDOG ofereixen novetats com:
, Гра́фовая база данных — разновидность баз … Гра́фовая база данных — разновидность баз данных с реализацией сетевой модели в виде графа и его обобщений. Графовая СУБД — система управления графовыми базами данных. Модель хранения информации в виде графов, графов со свойствами в узлах и гиперграфов сложилась в 1990—2000 годах, хотя использование графов в виде модели представления данных сложилось ещё с 1980-х годов. Первая графовая СУБД Neo4j создана в 2007 году. По состоянию на начало 2020-х годов существуют десятки других графовых СУБД.в существуют десятки других графовых СУБД.
, Una base de datos orientada a grafos (BDOG … Una base de datos orientada a grafos (BDOG) representa la información como nodos de un grafo y sus relaciones con las aristas del mismo, de manera que se pueda usar teoría de grafos para recorrer la base de datos ya que esta puede describir atributos de los nodos (entidades) y las aristas (relaciones). Una BDOG debe estar absolutamente normalizada, esto quiere decir que cada tabla tendría una sola columna y cada relación tan solo dos, con esto se consigue que cualquier cambio en la estructura de la información tenga un efecto solamente local.formación tenga un efecto solamente local.
, Графова база даних — це база даних, яка ви … Графова база даних — це база даних, яка використовує структури графів для семантичних запитів з вершинами, ребрами та властивостями для представлення та зберігання даних. Ключовим поняттям системи є «граф» (або «ребро» або «відносини»), який безпосередньо пов'язує елементи даних у сховищі. Відносини дозволяють безпосередньо об'єднувати дані у сховищі, а в багатьох випадках, вибрати однією операцією.гатьох випадках, вибрати однією операцією.
, Grafowa baza danych – baza danych wykorzys … Grafowa baza danych – baza danych wykorzystująca struktury grafów z węzłami, krawędziami i własnościami do przedstawiania i przechowywania danych oraz do obsługi zapytań semantycznych. Bazą taką jest każdy system pamięci masowej, który zapewnia bezindeksowe sąsiedztwo, co oznacza że każdy element bazy zawiera bezpośredni wskaźnik na sąsiadujące elementy i nie jest konieczne wyszukiwanie indeksowe. Do baz grafowych traktowanych zgodnie z powyższym opisem uogólniając można zaliczyć jako wyspecjalizowane bazy grafowe bazy sieciowe i bazy RDF.ane bazy grafowe bazy sieciowe i bazy RDF.
, Eine Graphdatenbank ist eine Datenbank, di … Eine Graphdatenbank ist eine Datenbank, die Graphen benutzt, um stark vernetzte Informationen darzustellen und abzuspeichern. Ein solcher Graph besteht aus Knoten und Kanten, den Verbindungen zwischen den Knoten. Die zwei bekanntesten Konzepte für Graphdatenbanken sind das Resource Description Framework (RDF) und Labeled-Property Graph (LPG).rk (RDF) und Labeled-Property Graph (LPG).
, Une base de données orientée graphe est une base de données orientée objet utilisant la théorie des graphes, donc avec des nœuds et des arcs, permettant de représenter et stocker les données.
, 컴퓨팅에서 그래프 데이터베이스(graph database, GDB)는 를 위 … 컴퓨팅에서 그래프 데이터베이스(graph database, GDB)는 를 위해 노드, 엣지, 프로퍼티와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 데이터베이스이다. 이 시스템의 주 개념은 그래프(엣지 또는 관계)이며 스토어에 직접 데이터 항목들의 관계를 정한다. 이러한 관계들은 스토어 안의 데이터가 함께 직접 연결될 수 있게 한다. 그래프 데이터베이스는 일반적인 그래프를 표현한다는 점에서 1970년대의 네트워크 모델 데이터베이스와 비슷하지만 네트워크 모델 데이터베이스는 더 낮은 수준의 추상화로써 동작하며 일련의 엣지 간의 용이한 횡단이 불가능하다.낮은 수준의 추상화로써 동작하며 일련의 엣지 간의 용이한 횡단이 불가능하다.
, Graph database dalam dunia ilmu komputer a … Graph database dalam dunia ilmu komputer adalah database yang menggunakan struktur data graph yg memiliki komponen node, edge dan properties unutk merepresentasikan penyimpanan data. Graph database menyediakan index-free adjacency yang artinya setiap elemen berisi direct pointer ke adjacent element dan tidak membutuhkan lagi suatu index lookups. Berikut struktur dari graph database: Setiap simpul melambangkan suatu entitas seperti orang, bisnis, akun, atau item lain yang hendak dilacak. akun, atau item lain yang hendak dilacak.
|
| rdfs:label |
Grafowa baza danych
, Graph database
, Base di dati a grafo
, Base de données orientée graphe
, Base de datos orientada a grafos
, Графова база даних
, Base de dades orientada a grafs
, 그래프 데이터베이스
, Графовая база данных
, 图数据库
, Graphdatenbank
|
