Introduction data structure for GraphDBSimplified FDO Manufacturing Flow with TPMs _ Liam at Infineon.pdfFIDO Alliance
お試しBulbflow - Multiple Choices
昨日、「第1回 GraphDB 勉強会 in Tokyo」をusterm中継をしていて、[twitter:@bibrost]さんがbulbflowというRexster経由でGraphDBにアクセスできる Pythonのライブラリが紹介されていたので、Quickstartを読んで試しに初めてみたけど、はまったのでメモしました。 RexsterについてはここからPackageがダウンロードできます。 あらじめJVM環境をインストールしておく。 ubuntu版 $ sudo vim /etc/apt/sources.list deb http://archive.canonical.com/ubuntu maverick partner $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install sun-java6-jdk $ java -version java
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
NoSQL GraphDB
I received some constructive criticism regarding my previous blog in NoSQL patterns that I covered only the key/value store but have left out Graph DB. The Property Graph Model A property graph is a collection of Nodes and Directed Arcs. Each node represents an entity and has an unique id as well as a Node Type. The Node Type defines a set of metadata that the node has. Each arc represents a unidi
Graphs in the database: SQL meets social networks – techPortal
Graphs are ubiquitous. Social or P2P networks, thesauri, route planning systems, recommendation systems, collaborative filtering, even the World Wide Web itself is ultimately a graph! Given their importance, it’s surely worth spending some time in studying some algorithms and models to represent and work with them effectively. In this short article, we’re going to see how we can store a graph in a
Graph database - Wikipedia
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