Cayley
CayleyGraph Open-source graph inspired by the graph database behind Freebase and Google's Knowledge Graph. Built for linked data Database is built with RDF support, including multiple linked data formats such as NQuads and JSON-LD. Supports your database Cayley works on top of your existing database regardless of data model: SQL, NoSQL or even KV.
JanusGraph
Distributed, open source, massively scalable graph database JanusGraph is a scalable graph database optimized for storing and querying graphs containing hundreds of billions of vertices and edges distributed across a multi-machine cluster. JanusGraph is a project under The Linux Foundation, and includes participants from Expero, Google, GRAKN.AI, Hortonworks, IBM and Amazon.
TechCrunch | Startup and Technology News
It turns out the space industry has a lot of ideas on how to improve NASA’s $11 billion, 15-year plan to collect and return samples from Mars. Seven of these… When Bowery Capital general partner Loren Straub started talking to a startup from the latest Y Combinator accelerator batch a few months ago, she thought it was strange that the company didn’t have a lead investor for the round it was raisi
Titan: Distributed Graph Database
Titan is a scalable graph database optimized for storing and querying graphs containing hundreds of billions of vertices and edges distributed across a multi-machine cluster. Titan is a transactional database that can support thousands of concurrent users executing complex graph traversals in real time. In addition, Titan provides the following features: Elastic and linear scalability for a growin
パナマ文書で注目されたNeo4jとグラフデータベースの未来とは？--CEOに聞く
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 数年前にはほとんど知られていなかったグラフデータベース。だが、その状況は変わりつつある。その主な要因となっているのは、グラフデータベース技術の認識を大きく変えたパナマ文書の流出だ。膨大な情報を分析するために使われたのがグラフデータベースだったのだ。 米ZDNetでは、Neo4jの最高経営責任者（CEO）であるEmil Eifrem氏にインタビューし、パナマ文書やグラフテクノロジ、そして同社の今後について聞いた。 --Neo4jの次のステップは？ ここにきて初めて競合がこの分野に参入してきました。これはいいことです。競合が登場したということは、私たちのやっていることが価値のあることだということになりますから。 --今、Neo4jは面白い時
これから注目のグラフデータベース、ネイティブにグラフデータを扱えるNeo4jとは？
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
グラフデータベースNeo4jに超入門してみた - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 今回は、巷で話題のグラフデータベース Neo4j に超入門してみました。 Mac環境であれば語弊なく15分で検証環境の構築と簡単な検証ができるので是非お試しください！ そもそもグラフデータベースとは？ グラフ構造を持ったデータの保存、探索、集計に最適化されたデータベースです。 RDBでは幾つものも関連テーブルを用意してjoin後集計する必要があった人間関係を示すソーシャルグラフやECサイトにおける購入履歴等で利用されています。 Neo4jは、adidasや、eBay等で実際に運用されている最も人気のあるグラフ型データベースの一つです。 それでは早速動かしてみましょう！ インストール 公式 open http://neo4j.com/download-thanks/?edition=community open ~/Downloads/neo4j-community_macos
グラフデータベースはどんな用途に向いている？
連載バックナンバー 最近耳にすることが多くなった「グラフデータベース」。名前に「グラフ」が付きますが、グラフ描画などとは関係ありません。グラフデータベースとは、「ノード」「リレーション」「プロパティ」の3要素によってノード間の「関係性」を表現する「グラフ型のデータモデル」を持つデータベースといえます。 リレーショナルデータベースではないため「NoSQL」に分類されますが、この「グラフ型のデータモデル」とは、NoSQLといったときに一般的に想起される「KVS（キーバリューストア）型データベース」や「MongoDB」のような「ドキュメント指向データベース」とは異なるデータモデルとなります。 例えば、フェイスブックの「ソーシャルグラフ」を支える「Open Graph」（関連記事）や、「Linked Open Data」で使われる「RDF」の記述（関連記事）などもグラフ型のデータモデルです。このデ
An Introduction to Tinkerpop
The document provides examples of using the TinkerGraph graph database and Gremlin traversal language. It shows how to: 1) Create a TinkerGraph, add vertices and edges, and get basic graph information and elements. 2) Perform common traversals in Gremlin such as getting vertex neighbors, paths, filtering, transforming properties, and looping through connections. 3) Demonstrate more complex multi-s
ビッグデータ技術を用いたグラフ処理
極度に大きなグラフの処理は現在でもなお難しい問題だ。しかし最近のビッグデータ技術の進歩は，このようなタスクをより実用的なものにしている。ニューヨークを拠点にクロスデバイスなコンテント配信を手掛けているTapadはビッグデータを活用して，テラバイトサイズのデータにまで拡張可能なグラフ処理を，ビジネスモデルの中心とするスタートアップだ。 FacebookやTwitterなどソーシャルネットワークには，グラフ表現に適したデータが含まれている。一方でグラフは，Tapadのデバイスグラフのように，もっと不明確なデータの表現に使用することもできる。Tapadの共同創設者でCTOのDag Liodden氏は，デバイスの表現方法としてグラフが合理的である理由を，次のように説明する。 Tapadではデバイス間の関係をモデル化するために，グラフ指向のアプローチを採用しています。このDevice Graph上で
Amazonの中の人によるAWS re:Invent 出張報告会での注目スライドサマリ(Gremlin) - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 既に旬（？）自体は明らかに過ぎているre:Inventネタですが、個人的な勉強にもなるので続けます。 3つ目はBDT303、AWS上でグラフベースの製品リコメンドシステムを構築した事例の話になります。 3.BDT303 Using AWS to Build a Graph-Based Product Recommendation System（スライド）（動画） 実際どのサイトでの話かというと、「Magazine Luiza」というブラジルでの耐久消費財を扱うチェーン店での話です。 ブラジルにおいては家庭用品を扱う最も大きな小売店チェーンのうちの一つとのことでした。 規模は下記の画像参照・・・ですが、2280万人のユーザを抱えて捌いているというのはかなり大規模になりますね。 で、まずそもそもレコメンデーションで重要になる要素は何かという話から。 レコメンデーションシステムにお
グラフDB「Titan」について(2015/1/11時点) - 無限大な夢のあと
昨日執筆した以下の記事について、今だと「Titan」っていうグラフDBもあるよというお話を聞いたので、今回を機会に少し調べて見ました。 まず、以下が公式ページ。 そして、以下が公式ドキュメント。 Titan Documentation 検索で引っかかった内容などは以下にまとめておきます。 ※動かすにあたって、ハマってしまったため、今日は備忘録で記事のみまとめておきます。。。。 2013年時点の記事ではありますが、日本語の記事の中ではTitanについてわかりやすくまとめられています。 Blueprintsについて from Tetsuro Nagae ・グラフDBについてのInfoQの記事 ビッグデータ技術を用いたグラフ処理 ・同じくグラフDBの記事ですが、内容にTitanが含まれています。 Facebookが重大な関心を寄せる「グラフデータベース」とは何か？ ・AWS上でTitanを利用し
Apache TinkerPop: Home
Gremlin Query Language Gremlin is the graph traversal language of Apache TinkerPop. Gremlin is a functional, data-flow language that enables users to succinctly express complex traversals on (or queries of) their application's property graph. Every Gremlin traversal is composed of a sequence of (potentially nested) steps.
FlockDB (1) - k4200’s notes and thoughts
前置き この記事はScala Advent Calendar jp 2011最終日用のエントリーです。 FlockDBって何？ FlockDBはグラフDBです。グラフDB？(ﾟдﾟ)ﾊｧ?って人はこちらのスライドを読んで下さい。 そのスライドでも紹介されているNeo4jとかとはどう違うの？って思うかもしれませんが、FlockDBのREADMEにその辺が書いてあります。要は「機能少なめ、性能高め」って事らしいです。 FlockDBの仕組み 非常に情報が少ないんですが、以下のページをざっと読んだ所、内部で gizzard を使っていて、そのバックエンドとしてMySQL を使っている？とりあえずこの記事を書きながら、中身についても調べていこうと思います。 Twitter Engineering: Introducing FlockDB Wikipediaやそこで参照されているサイト なんでFlo
GraphDBについて - Kompira開発者ブログ
最近、あちこちでGraphDBというキーワードを耳にしますが、とある機会があってGraphDBについていろいろと調べてみたので、簡単に紹介してみたいと思います。なお、本調査にあたって参考にした文献をまとめて文末に挙げておきます。この記事は、基本的にはこれらの文献の内容にもとづいています。 GraphDBとは GraphDBはその名のとおりデータモデルとしてグラフ構造を採用しているものを指します。グラフ構造と一口にいっても有向グラフ、無向グラフなど様々なものがありますが、GraphDBでは、プロパティグラフ（グラフの頂点や辺に複数のプロパティを含めることができる）やマルチグラフ（複数の種類の辺を含むもの）、ハイパーグラフ（n頂点間を結ぶ辺が許されるもの）、あるいはこれらの組み合わせなど、割と汎用的なモデルを採用することが多いようです。 ここでのポイントは、採用している「データモデル」がグラフ
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https://jp.techcrunch.com/2015/10/22/20151021neo-technology-ready-to-take-on-competition-in-graph-database-market/
Cloudera | ハイブリッドデータカンパニー
Spark GraphXを使ったグラフ分析: サッカーチームのパフォーマンスをグラフ理論で解いてみる - クリエーションライン株式会社
Blueprintsについて
Apache TinkerPopがトップレベルプロジェクトに