图数据库 NebulaGrpah 的论坛和微信群里，有不少用户问及了 Java 客户端数据解析的问题。在本文教你一种简单的方式同返回结果交互，快速、即时地拿到解析数据。

文章的开头我们先来看下什么是图数据库，根据维基百科的定义：图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。虽然和关系型数据库存储的结构不同（关系型数据库为表结构，图数据库为图结构），但不计各自的性能问题，关系型数据库可以通过递归查询或者组合其他 SQL 语句（Join）完成图查询语言查询节点关系操作。得益于 1987 年 SQL 成为国际标准化组织（ISO）标准，.

本文是一个基于 NebulaGraph 上图算法、图数据库、机器学习、GNN 的推荐系统方法综述，大部分介绍的方法提供了 Playground 供大家学习。

随着企业数字化转型升级，线上业务呈现多场景、多渠道、多元化的特征。数据要素价值的挖掘可谓分秒必争，业务也对数据的时效性和灵活性提出了更高的要求。在庞大分散、高并发的数据来源背景下，数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素。今天分享的是众安金融实时特征平台实践。

像是 NebulaGraph 这类基础设施上云，通用的方法一般是将线下物理机替换成云端的虚拟资源，依托各大云服务厂商实现“服务上云”。但还有一种选择，就是依托云数据基础设施，将数据库产品变成为云生态的一环，不只是提供自身的数据云服务，还能同其他的数据库一起分析挖掘业务数据价值。

什么是分布式系统？为什么需要分布式系统呢？在本文，我们简单讲解下分布式内容，再快速切入的图数据库，了解图数据库的独有数据切分方式，以及各大图数据库产品是如何处理切图的/

图数据库 NebulaGrpah 的论坛和微信群里，有不少用户问及了 Java 客户端数据解析的问题。在本文教你一种简单的方式同返回结果交互，快速、即时地拿到解析数据。

数据量大用 Nebula Exchange，数据量小用 Nebula Importer。而企查查是如何使用数据导入工具 Nebula Importer 来实现他们的数据同步的呢？本文详细带你了解。

像是 NebulaGraph 这类基础设施上云，通用的方法一般是将线下物理机替换成云端的虚拟资源，依托各大云服务厂商实现“服务上云”。但还有一种选择，就是依托云数据基础设施，将数据库产品变成为云生态的一环，不只是提供自身的数据云服务，还能同其他的数据库一起分析挖掘业务数据价值。

我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每个查询引擎的优点和缺点，以便更好地理解了每个查询引擎设计的用例。