文档介绍：时至今日,“Bigdata”(大数据)时代的来临已经毋庸置疑,尤其是在电信、金融等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步。这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变。恰逢此时,为了让更多的人了解和使用分析大数据,由CSDN主办的主题为“大数据时代——如何建立适合自己的数据体系架构”线下沙龙活动于今日在北京九朝会召开。本次活动特别邀请到了全国海关信息中心架构师王翔、***旗下网站139系统架构师李祎、IBM软件部信息管理软件高级售前工程师陈威以及IBM中国开发中心信息管理部大数据开发部门经理王洪远等知名专家。演讲嘉宾与参会者就大数据时代下如何应对并实时处理数据等话题进行了热烈探讨。***旗下网站139系统架构师李祎***旗下网站139系统架构师李祎带来了主题为“GraphDBontheroad”的精彩演讲,他主要为大家介绍了GraphDB数据库。以及图形数据库现今的使用规模状况,并阐述了图形数据库未来的发展。以下为演讲实录李袆:各位朋友大家中午好。刚才主持人说了,今天天气,我也是刚刚赶过来,打车过来的,阳光特别好,在车里面差点睡着了。我努力争取让我的演讲更风趣一点,争取大家不要睡着了。咱们言归正传。之前我先自我介绍一下,我叫李袆,现在是在移动微博做架构师,移动微博很多应用以前最开始的时候都是我来设计的,后面又做推荐,就是移动微博的推荐也是我来做,现在主要是负责另外一个新的项目,是号码管理,做项目技术主管,这就是大致我的经历。在讲之前各位都是搞技术的,这个演讲前面会有一个相当于普及的一个知识。咱们开始。大致上我介绍这么五个方向。先介绍GraphDB。所谓GraphDB,这样一个人际关系就是一个,比如说节点A和节点B是相互认识的。还有rank,其他人没有抒情,这个是GraphDB区别于关系性数据最主要的特点。比如说我们建一个人的表,如果存在关系人数据库里面,那就是所有东西都能够连起来。作为GraphDB,这些是可以随时加入的。GraphDB提供了一套方法,这种便利一系列接口使咱们进行便利。在这个GraphDB里面很可能有很多人做不动的动作,,很可能我其他人要知道你这个要更新要做其他的事情,我通知我的Lill要解决这个问题。这个东西就会不断的扩大,比如说我一个点在这儿,我在最后这个GraphDB里面存的东西就是所有的社会关系存在这个GraphDB里面。通过这个GraphDB我就可以找到有些在疏远,有些是在边缘。通过这个很方便找到用户的关系,以及相比的关系还有一些属性。我们再来回顾一下GraphDB它有哪些特性?第一个就是NODE,再就是Edge,另外就是Properties,这个就是提供什么样方法获得需要关系的数据,用以前的推荐,需要查我和奥巴马之间的距离,我要便利我的老板,我的老板是美国的同事,美国的同事认识比尔盖茨,比尔盖茨很可能认识奥巴马,就是你需要查很多次才能获得这个结果,但是直接用Properties就直接告诉你最短的路径。还有Indexing,我很可能马上把这些人查出来,这个是需要用Indexing快速查询。Transaction也是一个新的需求,因为GraphDB是一个很长的关系,所以它的改变很难做到像平常一样拷贝,它牵涉整个关系网就会变化,我的Transaction怎么样保证,这一块大家比较关心,这一块在社会上做的GraphDB基本上在这Transaction做了。GraphDB基本就是保证数据一致,但是对于Transaction的数据一致是很难保证的,因为它解决的方向不一样,它解决是存储的关系。我们来看一下GraphDB它能解决哪些问题?这个例子就是简单的比如说像微博的例子,比如说你根据好友收进了谁。这个时候很可能在正常的Lill来做可能需要很长时间告诉你,但是GraphDB会直接把Lill一些接口很快查出来了,这样省得很多咱们不必要的工作。下一步我再介绍一下我们做的SkullDB,因为这里面大家都是一些架构师以上的,不用我详细介绍这些东西,如果大家有兴趣可以下来问我,或者直接找到那篇文章看一下我们详细调用的细节还有时间的细节。这里我介绍一下我们的GraphDB主要解决哪些问题呢?就是像我们用GraphDB存储,还有通讯录、收听关系,我们是移动,所以我们很幸运还有通话记录的数据,还有用户的IP地址我们都可以存储,他就变成一个一个翻译,这样我们的BI部门或者是业务部门要问的时候,直接通过接口直接就可以访问它。比如说想要查标签,通过这个SkullDB很快告诉你所有用户列表是哪些。通过SkullDB解决就是一个数据大仓库,数据仓库解决的问题就是其他所有业务模块都可以通过我们的接口去调取这个数据,获取他想要的数据,进行自己的业务逻辑判断,业务逻辑处理,我们再前面统一推荐,可以有不同的接口、