Cayley: graphs in Go
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. Four years ago this July, Google acquired Metaweb, bringing Freebase and linked open data to Google. It’s been astounding to watch the growth of the Knowledge Graph and how it has improved Google search to delight users every day. When I moved to New York last year, I saw just how far the co
Exploring Wikipedia with Gremlin Graph Traversals | Marko A. Rodriguez
A graph is a data structure composed of vertices and edges. These terms are synonymous with the following: vertices, dots, nodes, things, points edges, lines, links, relations, arcs From vertices and edges, numerous artificial and real-world systems can be modeled and processed. The purpose of this post is to explore a graph representation of Wikipedia persisted in the graph database Neo4j and pro
InfoQ: グラフデータベース、NOSQL、Neo4j
VoldemortやTokyo Cabinetといったキー/バリューシステムにおけるモデリングの最小単位はキー/バリューペアになる。そして、BigTableやそのクローンでは可変数の属性をもつタプルに、CouchDBやMongoDBといったドキュメントデータベースではドキュメントになる。これに対しグラフデータベースでは、データセット全体をひとつの巨大な高密度ネットワーク構造としてモデル化する。 ここではNOSQLデータベースにおける2つの興味深いポイント、スケーラビリティと複雑さについて詳しく説明する。 1. スケーラビリティ CAP: ACID 対 BASE 従来のデータベースシステムのほとんどは、トランザクションに基づいてデータの完全性を保証する。トランザクションを使うことで、データ管理のあらゆる状況において、データの一貫性を確保している。こうしたトランザクションの性質は、ACID（A
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Graph Pattern Matching with Gremlin 1.1 | Marko A. Rodriguez
Exploring Linked Data with Gremlin – danbri.org blog
The Gremlin in the Graph
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