为什么geometry+GIST 比 geohash+BTREE更适合空间搜索 - 多出的不仅仅是20倍性能提升标签PostgreSQL , gist , btree , 空间索引 , 范围扫描背景在PostgreSQL中，支持geohash, geometry, geograph三种空间存储结构。1、geohash，很多库都支持它，因为简单，将地球作为标准化的球体，展开抽象为一个平面，划分为若干
最近在看窗口函数，接触到了POC索引，所以借此机会好好研究一下索引。 一般支持窗口函数的索引指南都遵循POC的概念，也就是Partitioning（分区）、Ordering（排序）和Covering（覆盖）的简称，有时也称为POCo。POC索引的键应该是窗口分区列紧接着窗口的排序，索引还应包含查询引用的页级中的其余列。索引的包含列要么通过非聚集
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2024-08-15 01:24:51
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1. 索引类型Janusgraph支持两种不同类型的索引来加速查询处理：graph indexes（图形索引） 和 vertex-centric indexes（顶点中心索引）。图形索引在通过属性定位出一批实体或者边的过程中有较好的性能，而顶点中心索引能够加速图的遍历速度，尤其是顶点具有很多边的时候。2. 索引特性2.1 图形索引（Graph indexes）图形索引是整个图的全局索引结构，通过对
客户端创建图结构和索引一、Schema创建1.gremlin客户端创建cd /opt/janusgraph/janusgraph-0.3.3
#启动客户端
./bin/gremlin.sh#获取链接
JanusGraphFactory.open('conf/janusgraph-hbase-es.properties')
#创建顶点标签，相当于顶点的类型，可以创建多种
mgmt = graph.o
翻译整理：纪玉奇Extending JanusGraph Server
JanusGraph支持两种类型的索引：graph index和vertex-centric index。graph index常用于根据属性查询Vertex或Edge的场景；vertex index在图遍历场景非常高效，尤其是当Vertex有很多Edge的情况下。
Graph Index
Grap
Indexing for Better PerformanceJanusGraph supports two different kinds of indexing to speed up query processing: graph indexes and vertex-centric indexes. Most graph queries start the traversal from a
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2024-03-26 20:06:11
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os: ubuntu 16.04 postgresql: 9.6.8GiST索引并不是一种单独的索引，而是可以用于实现很多不同索引策略的基础设施。 相应地，可以使用一个GiST索引的特定操作符根据索引策略（操作符类）而变化。GiST表示通用搜索树。它是一种平衡的树结构的访问方法，它作为一种模板可用来实现任意索引模式。 B 树、R 树和很多其他索引模式都可以在GiST中实现。PostgreSQL源码
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2024-07-29 11:57:23
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翻译整理：纪玉奇Extending JanusGraph ServerJanusGraph支持两种类型的索引：graph index和vertex-centric index。graph index常用于根据属性查询Vertex或Edge的场景；vertex index在图遍历场景非常高效，尤其是当Vertex有很多Edge的情况下。Graph IndexGraph Index是整个图上的全局索引
丰富的数据类型数字字符数组类型int[] / text[] / int[][]json/jsonb类型xml类型货币类型money日期date/time/timestamp布尔boolean空间几何类型point/line/box/path/circle等网络地址类型inet/macaddr位串bituuid类型复合类型CREATE TYPE complex AS(a int, b int)范围类
## HugeGraph与MySQL结合的科普文章
在大数据时代，面对复杂关系的管理与查询问题，图数据库逐渐成为研究的热门领域。HugeGraph是一个优秀的开源图数据库，支持高性能的存储和查询功能。本文将介绍如何将HugeGraph与MySQL结合使用，并附带代码示例。
### HugeGraph简介
HugeGraph是一个高性能的图数据库，支持大量的数据存储与复杂的图数据分析。它的设计
原创
2024-09-08 04:24:49
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问题说明在一波操作后，发现hugegraph无法使用mysql来初始化数据库，就是在执行./init-store.sh时报了很多关于数据库连接的错误。 hugegraph版本：0.10.4 （后续发现我拉错分支了，原本的0.10.4是有bug修复版的，以下操作仅仅是一次普通的编译而已，为了不错误引导，写在这里！） 需要修复版本的同学请去git上重新拉取官方的release版本。 此版本在连接mys
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2023-10-06 11:40:00
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在数据分析中使用HugeGraph
大纲本文章的内容分为几个部分我是因为什么场景需要使用HugeGraph怎么安装HugeGraph,中途遇到了哪些问题，怎么解决？安装后相关进一步使用的方法后续可拓展的使用场景我的场景在系统数据线的建设过程中，通过对现状系统间数据交换的调研，调研方式采用Excel的形式让各个系统填报，获得了所在系统信息，从哪个上游系统获
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2024-05-09 12:03:05
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HugeGraph 索引介绍单索引待补充组合索引待补充范围索引待补充全文索引创建索引标签设置定点article的name字段为全文索引（可以模糊检索） schema.indexLabel("articleByNameSearch") .onV("article") .by("name") .search() .ifNotExist() ...
原创
2023-05-06 15:00:44
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前言 下载链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1P7eIelXHI0l5pSEBFCCF7Q 提取码：vax4 一、HugeGraph简介 最近在搞好友推荐方便的工作，选择了图数据的方法，使用并学习了HugeGraph，再次记录一下。 HugeGraph是百度在2018年中旬
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2020-12-12 11:30:00
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一、图基本概念与操作#查询顶点，一般作为图查询的第1步，后面可以续接的语句种类繁多
g.V()
#查询图中所有的边
g.E()
g.E().hasLabel('rel_hdfs_path_and_spark_input_processes')
g.E().hasLabel('rel_hive_table_and_spark_output_processes')
#根据id查询边
g.E('S2:0
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2023-08-30 14:06:01
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为什么要有索引 gremlin 其实是一个逐级过滤的运行机制，比如下面的一个简单的gremlin查询语句： g.V().hasLabel("label").has("prop","value") 运行原理就是： 找出所有的顶点V 然后过滤出label为label的数据 然后过滤出prop=value ...
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2021-07-12 21:25:00
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在正式介绍Mysql调优之前，先补充mysql的两种引擎mysql逻辑分层InnoDB：事务优先（适合高并发操作，行锁）MyISAM：性能优先（表锁）查看使用的引擎：show variables like "%storage_engine%";使用哪个引擎在创建表时通过Engine=InnoDB创建，下面正式开始目录一、为什么要对sql进行优化：二、SQL如何优化：2.1、索引的弊端：2.2 索引
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2024-04-23 16:32:56
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算法和数据结构一、Arrays类接下来学习的类叫做Arrays，其实Arrays并不是重点，但是我们通过Arrays这个类的学习有助于我们理解下一个知识点Lambda的学习。所以我们这里先学习Arrays，再通过Arrays来学习Lamdba这样学习会更丝滑一些_.1.1 Arrays基本使用先认识一下Arrays是干什么用的，Arrays是操作数组的工具类，它可以很方便的对数组中的元素进行遍历、
在上一篇文章中，我们简介了怎么使用源码对TensorBoard进行编译教程，没有定制需求的可以直接使用pip进行安装。TensorBoard中的graph是一种计算图，里面的点用于表示Tensor本身或者运算符，图中的边则代表Tensor的流动或者控制关系。本文主要从代码的层面，分析graph的数据来源与结构。一般来说，我们在启动TensorBoard的时候会使用--logdir参数配置文件路径(
多图配置我们的系统是可以存在多个图的，并且各个图的后端可以不一样，比如图 hugegraph 和 hugegraph1，其中 hugegraph 以 cassandra 作为后端，hugegraph1 以 rocksdb作为后端。配置方法也很简单：修改 gremlin-server.yaml在 gremlin-server.yaml 的 graphs 域中添加一个键值对，键为图的名...
原创
2023-05-06 15:00:35
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