图数据库测试和选型的方法、标准、结果

所属专题:大数据和AI结合的系统架构

嘉宾 : 张晨 | 浙江创邻科技有限公司创始人,CEO

讲师介绍

专题演讲嘉宾:张晨

浙江创邻科技有限公司创始人,CEO

张晨,浙江创邻科技有限公司 CEO,人社部 2017 年度“中国留学生回国创业启动支持计划”重点类项目人才之一,浙江省千人计划专家,杭州市全球引才“521”计划专家,浙江省钱江人才计划、杭州市西湖区 325 海外引才计划A类项目人才,浙商青云榜 30 强,加拿大滑铁卢大学计算机科学博士、麦吉尔大学计算机科学博士后。

曾担任美国运通大数据科学家,参与研发美国运通内部第一批大数据挖掘与机器学习的风控算法;其博士论文中基于 HBase 的分布式事务处理的论文和谷歌基于 Bigtable 的分布式事务处理科研同时独立发表,成为了硅谷初创 Splice Machine 的核心底层技术之一,因此受邀成为软件架构师,研发了世界首款基于 Hadoop 的关系型数据库 Splice Machine。

加拿大 Graph Intelligence 联合创始人,搭建了世界首款深度集成于 Hadoop 的原生分布式图数据库。

回国创立浙江创邻科技有限公司,研发了全自主知识产权的分布式图数据库 Galaxybase,参与编写了中国信通院《图数据库白皮书和基础功能标准》。

议题介绍

演讲:图数据库测试和选型的方法、标准、结果

图数据库是一种新兴的底层数据库技术,可以支持海量数据的实时关联、查询和计算,是新一代人工智能、认知智能的核心底层支撑技术。中国信通院 2019 年发布了图数据库白皮书,基于知识图谱、复杂异构图的各种企业级应用在公安、金融、政府、互联网等多个领域蓬勃发展,对图数据库选型的指引有迫切的需求,尤其是在各种应用场景数据和查询需求迥异的情况下。

这次演讲将全面分享图数据库选型的标准、方法和结果,涵盖了主要的多款图数据库,并结合应用场景,举例说明选型的重要性和我建议的解决方案。

演讲提纲:

  1. 图数据库的概念
  2. 常见的图数据库
  3. 查询语言和客户端支持
  4. 存储与数据格式
  5. 功能与能力比较
  6. 选型性能比较
  • 环境需求
  • 数据导入
  • 简单遍历,复杂遍历
  • 主流图 benchmarks
  • 事务支持
  1. 算法能力
  2. API 性能
  3. 大数据平台融合
  4. 选型案例

听众受益点:

  1. 全面了解当前图数据库的各种选择,形成选型的方法和思维体系。
  2. 了解各图数据库的测试比较结果,量化指导本企业根据业务和场景需求进行技术选型。

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