图数据库技术发展趋势研究

doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2021.05.013

信息通信技术与政策 ›› 2021, Vol. 47 ›› Issue (5): 67-72.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2021.05.013

图数据库技术发展趋势研究

Research on technology development trend of graph database

李俊逸, 王卓, 马鹏玮

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,北京100191

出版日期:2021-05-15 发布日期:2021-06-07
作者简介:
李俊逸:中国信息通信研究院云计算与大数据研究所工程师,主要从事大数据技术体系以及数据库技术体系等相关方向的政策、产业、标准和前沿技术研究工作
王卓:中国信息通信研究院云计算与大数据安全等相关方向的政策、产业、标准和前沿技术研究工作
马鹏玮:中国信息通信研究院云计算与大数据研究所工程师,主要从事大数据技术与产品、分布式数据库等相关方向的政策、产业、标准和前沿技术研究工作研究所工程师,主要从事大数据技术与产品、大数据

LI Junyi, WANG Zhuo, MA Pengwei

Cloud Computing & Big Data Research Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China

Online:2021-05-15 Published:2021-06-07

摘要/Abstract

摘要： 大数据时代,数据间的关联蕴藏着重要的商业价值,如何在海量数据中挖掘关联信息是企业的一大挑战,图数据库应运而生并飞速发展。围绕图数据库,介绍了基础定义、技术架构、图数据库计算特点等概念,梳理了国内外图数据库产业侧的发展现状,最后总结了图数据库技术未来发展趋势。

关键词: 图数据库, 数据价值, 关联分析

Abstract: In the era of big data, the association between data contains important commercial value. How to mine the associated information from the massive data is a major challenge for enterprises, and the graph database emerged and developed rapidly. This paper focuses on graph database, introduces concepts such as basic definitions, technical architecture, and graph database calculation characteristics, expounds the development of the industry of graph database, and finally summarizes the future trends of graph database technology.

Key words: graph database, data value, association and analysis

李俊逸, 王卓, 马鹏玮. 图数据库技术发展趋势研究[J]. 信息通信技术与政策, 2021, 47(5): 67-72.

LI Junyi, WANG Zhuo, MA Pengwei. Research on technology development trend of graph database[J]. Information and Communications Technology and Policy, 2021, 47(5): 67-72.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文:

http://ictp.caict.ac.cn/CN/10.12267/j.issn.2096-5931.2021.05.013

http://ictp.caict.ac.cn/CN/Y2021/V47/I5/67

[1]	The Lemur Project. The ClueWeb12 dataset: dataset details[EB / OL]. [2020-08-10]. http:/ / lemurproject.org / clueweb12/ specs. php.
[2]	Ian Robinson, Jim Webber, Emil Eifrem. 图数据库[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2015.
[3]	DB-Engines. DB-Engines ranking[EB / OL]. [2020-08-10]. https:/ / db-engines. com / en / ranking.

[1]	何伟. 激发数据要素价值的机制、问题和对策[J]. 信息通信技术与政策, 2020, 46(6): 4-7.
[2]	方元欣, 郭骁然. 数据要素价值评估方法研究[J]. 信息通信技术与政策, 2020, 46(12): 46-51.

图数据库技术发展趋势研究

Research on technology development trend of graph database

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献 3

相关文章 2

编辑推荐

Metrics

本文评价