圖資料庫排名

Ⅰ 圖資料庫用什麼好

找好的文件伺服器就可以了
或者自己研發，
如有疑問，及時溝通！

Ⅱ 現在的開源圖形資料庫有哪些

NEO4J社區版

OrientDB

最佳答案回答的是什麼意思？根本就不是圖形資料庫

Ⅲ 為什麼選擇圖形資料庫，為什麼選擇Neo4j

Neo4j是一個高抄性能的,NOSQL圖形資料庫，它將結構化數據存儲在網路上而不是表中。它是一個嵌入式的、基於磁碟的、具備完全的事務特性的Java持久化引擎，但是它將結構化數據存儲在網路(從數學角度叫做圖)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一個高性能的圖引擎，該引擎具有成熟資料庫的所有特性。程序員工作在一個面向對象的、靈活的網路結構下而不是嚴格、靜態的表中——但是他們可以享受到具備完全的事務特性、企業級的資料庫的所有好處。
Neo4j因其嵌入式、高性能、輕量級等優勢，越來越受到關注.

Ⅳ 相比SQL資料庫，圖資料庫有何優勢

相比SQL資料庫，圖資料庫有何優勢？
看你做什麼項目了，它屬於中小型資料庫：優點是使用方便，提供的函數較豐富，性能相對於ACESS、MySql等資料庫要強一些。缺點是：1.不是免費使用，當然你用盜版又不擔心版權問題，那沒的說，2.性能比不上大型資料庫，如SQL2008，ORACLE,DB2等等 3.對.net的支持不如SQL2005以上的版本好4.不能移植到LINUX中，只能在windows中運行 ，安全性也不夠高，經常被攻擊它的1433埠

Ⅳ 圖資料庫的應用有哪些優點

圖形資料庫每個對象是一個節點，之間的關系是一條邊。相對於關系數據內庫來說，圖形資料庫容善於處理大量復雜、互連接、低結構化的數據，這些數據變化迅速，需要頻繁的查詢——在關系資料庫中，由於這些查詢會導致大量的表連接，從而導致性能問題，而且在設計使用上也不方便。
圖形資料庫適合用於社交網路，推薦系統等專注於構建關系圖譜的系統。
圖資料庫的代表有Neo4J、FlockDB、InfoGrid、AllegroGraph、GraphDB等。

Ⅵ 資料庫模型圖和ER圖區別是什麼

ER圖是屬於概念模型它與具體的DBMS無關。
從你的截圖上來看，截圖里的所說的資料庫模型圖是不準確的，正確的是ER模型轉換為關系模型。
因為ER圖是屬於概念設計階段，它的下一階段就是轉換成關系模型，也就說與具體的DBMS有關。

下面是資料庫設計的常見四階段：
第一階段：用戶需求分析；
第二階段：概念設計(即E-R模型)； 與具體的DBMS無關
第三階段：關系模型； 與具體的DBMS有關
第四階段：物理模式。

Ⅶ 資料庫關系圖是用什麼工具畫的

在資料庫裡面就有可以畫E-R圖的工具

Ⅷ 為什麼使用圖資料庫

圖資料庫有其特定的應用場景，而這些特定的應用場景如果使用 mySQL 資料庫等往往會有巨大的性能開銷。
我們舉一個例子，假設在一個社交關系資料庫中，我們只考慮用戶和用戶之間的朋友關系(這里我們注意，對於兩個用戶A，A認為B是A的朋友，並不代表B認為A是B的朋友，這里考慮的是一種有向關系)，針對用戶A，假如我們想分析誰是用戶A的朋友，這個查詢通常會比較快，但是我們如果查詢「誰的朋友是用戶A」，這個時候如果我們的表沒有經過特殊設計，我們是需要遍歷整個關系表的，如果是更復雜的多層反向查詢問題，那麼這個代價只會更高。
同樣的，在商品資料庫中，我們查詢某個客戶買了哪些商品通常效率比較高，但是我們要查詢"那些客戶買了這個商品"甚至是「有哪些買了這個商品的客戶也買了那個商品」的這種多層關系的時候，資料庫通常就顯得力不從心了。
實際上，關系型資料庫在處理反向查詢以及多層次關系查詢的時候通常開銷較大。
相比之下，圖資料庫在處理這類問題就能發揮更大的優勢，原因主要有如下幾點：
同等的看待節點和邊(關系)，節點和邊都是一等公民並建立表
採用雙向指針，原生的圖存儲，在查節點之間的關系通常可以做到常數級別
總之，圖資料庫這個領域目前並不如傳統的關系型資料庫那麼穩定和被人熟知，但是其肯定是未來資料庫的趨勢之一(也許並不是neo4j，可能是其他實現)，其在社交網路、大數據分析、推薦系統、web安全方面目前看來有非常大的優勢。

Ⅸ 圖資料庫的優點有什麼同mysql和kv資料庫相比有什麼本質不同

MySQL的優點：

1． 它使用的核心線程是完全多線程，支持多處理器。

2． 有多種列類型：1、2、3、4、和8位元組長度自有符號／無符號整數、FLOAT、DOUBLE、CHAR、VARCHAR、TEXT、BLOB、DATE、TIME、DATETIME、 TIMESTAMP、YEAR、和ENUM類型。

3． 它通過一個高度優化的類庫實現SQL函數庫並像他們能達到的一樣快速，通常在查詢初始化後不該有任何內存分配。沒有內存漏洞。

Ⅹ 資料庫選擇，圖片第70題

首先對於給定的R(U)和函數依賴集F,可以將它的屬性劃分為4類:
L類,僅出現在F的函數依賴左部的屬性。
R類,僅出現在F的函數依賴右部的屬性。
N類,在F的函數依賴左部和右部均未出現的屬性。
LR類,在F的函數依賴左部和右部兩部均出現的屬性。
根據以下定理和推論來求解候選碼。
定理1:對於給定的關系模式R及其函數依賴集F,若X(X∈R)是L類屬性,則X必為R的任一候選碼的成員。
推論1:對於給定的關系模式R及其函數依賴集F,若X(X∈R)是L類屬性,且X+包含了R的全部屬性,則X必為R的唯一候選碼。
定理2:對於給定的關系模式R及其函數依賴集F,若X(X∈R)是R類屬性,則X不在任何候選碼中。
定理3:設有關系模式R及其函數依賴集F,如果X是R的N類屬性,則X必包含在R的任一候選碼中。
步驟：
（1）將R的所有屬性分為L、R、N、LR四類，令X代表L、N兩類，Y代表LR類。
（2）求 X+（X的閉包）若X+包含了R的全部屬性，則X即為R的惟一候選碼，轉（5）；否則轉（3）在Y中逐一取每個屬性A，求(XA)+。若它包含了R的全部屬性，則轉（5）；否則調換一屬性反復進行這一過程，直到試完所有Y中的屬性。
（4）在Y中依次取兩個、三個屬性…求它們的屬性閉包直到其閉包包含R的全部屬性。
（5）輸出結果。
1、給出解題的過程：
a.L：B ； R：D，E ； LR：A，C ；沒有N類屬性
b.D和E不包含在任何候選碼中，只剩下A，B和C，而B屬於L類，故必定包含在任意候選碼中。將A，B和C組合：AB，BC和ABC
c.求閉包
AB的閉包：ABCDE
BC的閉包：ABCDE
不用再計算{ABC}的閉包了，因為存在兩個元素的候選鍵的閉包包含全部屬性
d.輸出候選碼為AB，BC
2、求F的最小覆蓋為：F1={AB->C,C->A，C->D,B->E}則無損且保持函數依賴的分解為：
R1(A，B，C) R2(C，A，D) R3(B，E)
或者分解R1(A，B，C) R2(C，D) R3(B，E)也是正確的。