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OrientDB はドキュメント指向型データベースの柔軟性を備えたグラフ指向型の分散データベースソフトウェアです。 Orient Technologies 社(イギリス)を主体とし、世界中の技術者によるコミュニティグループによってオープンソース(Apache License, VersionWhat is OrientDB? OrientDB はドキュメントデータベースの柔軟性を備えつつグラフデータベースとして動作する分散型データベースです. Orient Technologies 社(イギリス)を主体とし、世界中の技術者によるコミュニティグループによってオープンソース(Apache License, Version 2.0)として日々開発が進められています. 現在の安定版のバージョンは1.7.9ですが、近く、に大きく機能拡張されたバージョン2.0がリリース予定です.
OrientDB Server Community Edition 2.1.1 より前のバージョンにバンドルされた Studio には、複数の脆弱性が存在します。 OrientDB Server Community Edition 2.1.1 より前のバージョンにバンドルされた Studio OrientDB Server Community Edition 2.0.15 より前のバージョンにバンドルされた Studio クロスサイトリクエストフォージェリ (CWE-352) - CVE-2015-2912 OrientDB 用のウェブインターフェース Studio には、クロスサイトリクエストフォージェリの脆弱性が存在します。当該システムとのセッションがアクティブな状態のユーザが、細工されたリクエストを送信させられることにより、Studio に対して意図しない操作をさせられる可能性があり
Neo4jって何? Neo4jはJavaで実装された、 オープンソースの最も人気のあるグラフデータベースです。 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します。 細かい説明は、ここを見てください。 Neo4jでできること グラフデータをそのままの構造でデータベースに保存することができて、そのグラフデータを元に検索やデータの引き出しなどができます。 グラフデータベースの構造は至ってシンプルで、以下の3つで構成されています。 node:関係を持つ対象 relation:方向を有する関係性 property:ノードとリレーションシップが持つ属性 具体的に、弊社で運営しているTalentBaseのデータ構造をグラフデータベースで管理したらどんなことが出来るかをまとめてみます。 TalentBaseの場合、 - node:ユーザー、企業、求人 -
リレーショナルではやりきれない課題を解決するのがグラフデータベース Neo Technolgy チーフサイエンティスト ジム・ウェバー氏 Q:なぜ今、グラフデータベースに注目が集まっているのでしょうか? ウェバー:グラフデータベースの市場は急激に拡大しています。シリコンバレーを中心とした米国で大きな広がりを見せています。ヨーロッパでは英国が進んでいます。ドイツではサイズの大きな事例はありますが、まだまだ市場の反応はコンサバです。これはSAPのようなレガシーなアプリケーションの市場が確立しているからかもしれません。 日本もまだまだでこれからの市場でしょう。このようにグラフデータベースへの取り組みが速い国もあれば遅い国もあります。逆に言えば、米国の市場がユニークだとも言えます。GoogleやFacebookなど新しい企業が成功しており、彼らが使うようなとがった技術も普及しやすいのでしょう。 グ
This is the July 2024 issue of the monthly DB-Engines Ranking of Graph Dbms. You can find the complete and most up-to-date ranking at DB-Engines.com. RankDBMSScoreChanges1.Neo4j45.75+ 0.862.Microsoft Azure Cosmos DB27.12-0.593.Aerospike 5.16-0.354.Virtuoso 3.98-0.295.ArangoDB 3.42+ 0.156.OrientDB 3.07-0.187.Memgraph 2.93-0.268.GraphDB 2.87-0.389.Amazon Neptune 2.14-0.1510.Stardog 2.07-0.00Copyrigh
Neo4j は、成熟した堅牢なデータベースの特徴をすべて備えたハイパフォーマンスなグラフエンジンです。プログラマが操作するのは、静的で厳格なテーブルではなく、オブジェクト指向の柔軟なネットワーク構造ですが、トランザクションに完全対応したエンタープライズレベルのデータベースが持つあらゆるメリットを享受することができます。Neo4j を使えば、リレーショナルデータベースを使う場合と比べ、多くのアプリケーションで 1000 倍以上のパフォーマンス向上が期待できます。 Neo4j はオープンソースプロジェクトであり、GPLv3 の下でライセンスされるコミュニティエディションのほか、ともに AGPLv3 の下でライセンスされるアドバンストエディションとエンタープライズエディションがあり、商用ライセンスによって Neo Technology からサポートを受けることができます。どのライセンスを使用した
In addition to the officially supported drivers, you can find their Community alternatives. Besides Java, .NET, JavaScript, Go, and Python drivers, Neo4j Community offers support for Ruby, PHP, and Perl. Links to their relevant resources are provided below. Members of the each programming language community have invested a lot of time and love to develop each one of the community drivers for Neo4j
neo4jとは neo4jとはNeo Technologyが開発したJavaベースのグラフデータベースです。(日本語ページ) グラフデータベースは、一つ一つのデータを行で表現するリレーショナルデータベースと異なり、 ノード(頂点)、リレーションシップ(エッジ)、プロパティ(属性)という3つの基本構成要素でデータを格納します。 グラフデータベースが有用なのはTwitterやFacebookのように、フォローや友人関係を扱う時です。 「友人のそのまた友人を探す」や「任意の二人を選択し、最短の関係(パス)を探す」などの問題を解こうとしたとき、 リレーショナルデータベースでは関係の探索に大量の結合演算が必要になりますが、 グラフ構造をそのまま格納しているグラフデータベースなら高速に処理することが可能です。 neo4jはオープンソースですが、ライセンスはAGPLv3なので、商用利用などの際はライセン
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B木(びーき、英:B-tree)は、計算機科学におけるデータ構造、特に木構造の一つ。ブロック単位のランダムアクセスが可能な補助記憶装置(ハードディスクドライブなど)上に木構造を実装するのに適した構造として知られる。 実システムでも多用されており、データベース管理システムの多くはB木による索引を実装している(B木の改良型または亜種であるB+木やB*木を使うことが多い)。 B木の例 多分岐の平衡木(バランス木)である。1 ノードから最大 m 個の枝が出るとき、これをオーダー m のB木という。後述する手順に従って操作すると、根と葉を除く「内部ノード」は最低でも m /2 の枝を持つことを保証できる[2]。 各ノードは、枝の数 - 1 のキーを持つ。枝1 ~ 枝m と キー1 ~ キーm -1 を持つとき、枝i には キーi -1 より大きく キーi より小さいキーだけを保持する(キーの重複を許
Storing tree structures in a bi-dimensional table has always been problematic. The simplest tree models are usually quite inefficient, while more complex ones aren't necessarily better. In this talk I briefly go through the most used models (adjacency list, materialized path, nested sets) and introduce some more advanced ones belonging to the nested intervals family (Farey algorithm, Continued Fra
In computer science, a B-tree is a self-balancing tree data structure that maintains sorted data and allows searches, sequential access, insertions, and deletions in logarithmic time. The B-tree generalizes the binary search tree, allowing for nodes with more than two children.[2] Unlike other self-balancing binary search trees, the B-tree is well suited for storage systems that read and write rel
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