互联网、移动互联网、物联网、智能化让数据呈指数级增长，在此之前我们更习惯于关系型数据库，用二维表来描述物理世界。当图数据库的技术逐渐成熟，树和拓扑图更容易表达充满关系的物理世界。实际上和图相关的场景也确实越来越丰富，包括社交、知识图谱、金融风险、数据血缘、生物医疗、物联网、基于图的深度学习等领域。
数据量呈爆炸式增长，数据规模对分布式提出了必然的要求，技术上也提出了更大的挑战。为了解决图相关海量数据场景，NebulaGraph 作为一款开源的分布式图数据库，并以处理大规模海量数据为设计目标，不同于某种只做图结构，不做图属性的图数据库设计，NebulaGraph 定位为大规模的属性图，并持续完善功能，优化性能，以支撑各种图相关应用，解决行业痛点。

演讲提纲：

1. 图相关应用的发展，背景介绍
2. NebulaGraph 整体架构简介
   • 产品总览
   • 整体架构（包括三个主要的服务）
3. 怎样支撑海量数据以及性能优化
   • 分布式架构深入解读
   • 性能优化点

你将获得：

1. 了解图数据库的发展背景，应用场景
2. 深入了解 NebulaGraph 分布式图数据的设计理念和架构
3. 理解图数据库性能瓶颈，了解相关的性能优化思路