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大模型12：知识图谱图数据库

news 来源：原创 2024/9/20 16:40:33

下面是一个包括图数据库、开发语言、推荐理由及 GitHub Stars 数量的表格：

图数据库	核心开发语言	支持的语言/API	推荐理由	GitHub Stars（截至2024年8月）
Neo4j	Java	Go, Python, JavaScript, etc.	最流行的图数据库之一，强大的Cypher查询语言，广泛应用于社交网络分析、推荐系统。	13.3k+
ArangoDB	C++	Go, Python, Java, JavaScript, etc.	多模型数据库，支持文档、键值和图数据模型，统一查询语言 AQL。	14.3k+
OrientDB	Java	Go, Python, Java, Node.js, etc.	多模型数据库，支持图、文档、键值、对象模型，内置ACID事务。	4.7k+
Dgraph	Go	Go, GraphQL, DQL (Dgraph Query Language)	高性能、分布式图数据库，适合大规模数据处理和实时查询。	20.3k+
JanusGraph	Java	Gremlin (支持Go, Python, Java等)	可扩展的分布式图数据库，适用于大规模图数据存储和分析。	5.5k+
Cayley	Go	GraphQL+, MQL	轻量级图数据库，适合中小型项目的图数据存储和查询。	14.6k+

这里以GO语言写的 Dgraph为例：

https://github.com/dgraph-io/dgraph

1、安装

docker pull dgraph/dgraph:latestdocker run -it -p 8080:8080 -p 9080:9080 -v ~/dgraph:/dgraph dgraph/standalone:latest

上面的端口说明：

是的，您提到的 8080 和 9080 端口分别对应 Dgraph 的 Alpha 节点和 Zero 节点。让我们详细解释一下它们的作用：

端口说明

8080: 这是 Dgraph Alpha 节点的 HTTP API 端口。Alpha 节点负责处理客户端的查询和数据操作请求。通过这个端口，你可以发送查询请求（如 GraphQL+ 查询、DQL 查询）到 Dgraph。
9080: 这是 Dgraph Zero 节点的 HTTP API 端口。Zero 节点负责管理集群的元数据，如分片、节点的状态和负载均衡等。Zero 节点在集群中负责协调和配置。
8000: 这是 Dgraph Ratel（浏览器界面）的端口。Ratel 是 Dgraph 的图形用户界面，用于管理和查询 Dgraph 数据库。你可以通过 http://localhost:8000 访问 Ratel 界面。

Dgraph 的优势之一确实是它支持 HTTP + JSON 的接口

http://127.0.0.1:8080/

提示：Dgraph browser is available for running separately using the dgraph-ratel binary

还要安装图形化工具：

装了 Dgraph，并且想要使用 Dgraph Browser（也称为 Ratel）来进行图数据库的管理和查询，可以按照以下步骤来运行 dgraph-ratel 二进制文件：

运行 Dgraph Ratel

下载 Dgraph Ratel:
- 如果你已经下载了 Dgraph 的二进制文件，dgraph-ratel 通常已经包括在内。你可以在 Dgraph 的 GitHub Releases 页面下载适用于你操作系统的版本：Dgraph Releases。
解压并移动到正确的位置:
- 如果你还没有解压，可以使用以下命令：
- tar -xzf dgraph-linux-amd64.tar.gz
- 将 dgraph-ratel 移动到系统路径中，例如 /usr/local/bin:
  
  sudo mv dgraph-ratel /usr/local/bin/
启动 Dgraph Ratel:
- 你可以直接从终端启动 Dgraph Ratel。默认情况下，它会在 localhost:8000 上运行：
- dgraph-ratel
访问 Ratel:
- 打开你的浏览器，访问 http://localhost:8000，你应该能看到 Dgraph Ratel 的用户界面。
配置 Dgraph Ratel:
- 启动 Ratel 后，你需要配置它以连接到你的 Dgraph 实例。点击界面上的配置图标（通常是一个齿轮图标），然后输入 Dgraph Alpha 的地址（如 http://localhost:8080）。

造数据，增删改查接口可以参考一下：

https://blog.csdn.net/m0_61812652/category_12106960.html

参考一下：Google需要构建一个新的图数据库服务系统，不仅可以处理知识图谱数据中的复杂关系，还可以处理所有访问结构化数据的搜索服务（OneBoxes）。该服务系统要具备遍历所有数据的能力，还要具备足够高的吞吐量和足够低的延时，这样就可以应用于海量的网络搜索查询。当时几乎没有可用的系统或者数据库能同时满足上面三个要求。