Pick of the Week'19 | Nebula 第 48 周看点-- 如何查询反向关系

2019-11-29 17:44:23 +08:00
 NebulaGraph

每周五 Nebula 为你播报每周看点,每周看点由本周大事件、用户问答、Nebula 产品动态和推荐阅读构成。

今天是 2019 年第 48 个工作周的周五,来和 Nebula 看看本周有什么图数据库和 Nebula 有什么新看点~~

本周大事件

Nebula 产品动态

Pick of the Week 每周会从 GitHub issue 及 pr 中选取重要的产品动态和大家分享,欢迎阅读本文的你关注我们的 GitHub:https://github.com/vesoft-inc/nebula 及时了解产品新动态~

社区问答

Pick of the Week 每周会从微博、知乎、微信群、微信公众号及 CSDN 等技术社区选取 3 - 5 个用户问题同你分享,欢迎阅读本文的你通过知乎、微信公众号后台或者添加 Nebula 小助手微信号:NebulaGraphbot 进群交流。

怎么判断字符串非空,语法是什么?现在字段的非空判断或者过滤,需要通过别的方式吗?

Nebula:可以参考以下语法

GO FROM hash('Tim Duncan') OVER like WHERE $$.player.name == "";
GO FROM hash('Tim Duncan') OVER like WHERE $$.player.name != "";

Nebula 可以支持安装到自定义目录吗?

Nebula: 自己编译是可以自定义安装目录的,如果是下载 rpm 包,是不支持安装到自定义目录的。

Nebula 如何做向量查询语句?

Nebula:关于向量查询的语句,Nebula Graph 目前没有专门专对向量查询的功能。能说一下具体场景吗?例如人脸识别?位置检索?案例分析?我认为,向量查询和传统的关系查询最大的区别是,向量查询根据一系列特征值来多维度的检索出想要的结果,因为数据量的庞大和多维结构的复杂性导致使用传统关系数据库来做向量查询效率会很低,如果是单机的 DB,数据量也有限制。而 Nebula Graph 是基于属性(特征)存储的分布式图数据库,从理论上来讲,做特征值多维度检索的效率会高于传统关系数据库。特定的业务场景需要考虑 schema 如何定义,查询语句如何编写,业务层如何进行二次计算,如何性能调优等。很有意思的一个话题哈!欢迎大家在群里讨论。

Nebula CSV 写入速率是多少?

Nebula:importer 的写速率是 45 w/s QPS

推荐阅读

本期 Pick of the Week 就此完毕,如果你对本周看点有任何建议,欢迎在本文或者公众号后台及添加 Nebula 小助手微信号:NebulaGraphbot 和我们交流 🎊🎊也欢迎你关注 GitHub 掌握第一手 Nebula 产品动态~

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