https://dgraph.io contact@dgraph.io PinnedLoading dgraphdgraphPublic The high-performance database for modern applications Go20.4k1.5k badgerbadgerPublic Fast key-value DB in Go. Go13.9k1.2k ristrettoristrettoPublic A high performance memory-bound Go cache ...
GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
已有帐号?立即登录 此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/dgraph-io/dgraph main 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支541 标签184 Harshil GoelUpdated changelog for v24.0.0 (#9099)3486cf45个月前...
DGraph 一方面可以作为验证相关图模型性能的标准数据,另一方面也可用于开展用户画像、网络分析等研究工作。 数据集主页:https://dgraph.xinye.com/ Github:https://github.com/DGraphXinye/ 相关论文: DGraph: A Large-Scale Financial Dataset for Graph Anomaly Detection. Xuanwen Huang, Yang Yang*, Yang Wang, ...
github:https://github.com/dgraph-io/... 选择 本人目前已知图形化数据库Neo4j。但是目前好像Neo4J只是支持单机版,分布式版需要企业级,且闭源。 官方对比url:https://docs.dgraph.io/dgraph... 安装 本人使用docker安装,其他的安装方式请查看官网。 docker ...
到github上下载需要的发行版,并解压即可 2.简单集群构建 2.1 理解Dgraph集群 Dgraph是一个真正的分布式图数据库,而不是以master-slave模式复制数据全集的。它根据谓语分片,并在集群中备份谓语,查询可以在任何节点上执行,连接是基于分布式的数据执行的。查询节点自己存储的谓语会在本地执行,而对于存在其他节点上的谓语,...
Github: https://github.com/DGraphXinye/ 相关论文: DGraph: A Large-Scale Financial Dataset for Graph Anomaly Detection. Xuanwen Huang, Yang Yang*, Yang Wang, Chunping Wang, Zhisheng Zhang, Jiarong Xu, and Lei Chen. Preprint, 2022. (http://yangy.org/works/dgraph/dgraph_2022.pdf) ...
Dgraph是分布式,支持事务,快速的图形数据库。 Dgraph的目标是提供谷歌生产水平的规模和吞吐量,具有足够低的延迟,可以提供超过数TB的结构化数据的实时用户查询。DGraph组件支持GraphQL的查询语法,以及响应JSON和协议缓冲区超过GRPC和HTTP。 社区状态 截止2019/5/1,Dgraph版本是1.X。已经有500多公司使用其产品。github: ...
}, { "name":"Princess Leia" } ] } ] } } 到这儿就完事了! 在这四个步骤中,我们设置了Dgraph,添加了一些数据,设置了一个架构并对该数据 进行了查询操作。 感谢DGraph授权,同步会在Git上公开。 https://github.com/friendmine/dgraphmanual
一、使用docker 1.pull最新版本dgraph 1 docker pull dgraph/dgraph:latest 2.下载compose启动yml wget https://github.com/dgraph-io/dgraph/raw/master/contrib/config/docker/docker-compose.yml 3.启动 docker-compose up -d 4.在docker部署的dgraph环境下执行live loader ...