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  • 圖數據庫:理論與實踐
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 數據庫
    【市場價】
    832-1206
    【優惠價】
    520-754
    【作者】 張晨 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  數據庫  數據庫理論 
    【出版社】電子工業出版社 
    【ISBN】9787121470431
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787121470431
    作者:張晨

    出版社:電子工業出版社
    出版時間:2024年01月 

        
        
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    產品特色

    編輯推薦

    揭秘數字經濟時代與知識經濟時代的技術引擎與思維引擎,打造數據互聯網思維!


    理論全面,體繫完整——圖技術領域獨角獸企業多年研發與市場經驗的分享,全面揭示圖數據庫核心內容。


    領先視角,深入洞察——從架構設計,到技術選型,分15章深入描繪圖數據庫技術全景。


    跨界應用,舉一反三——涉及20個應用場景,涵蓋7大領域,輕松邁入落地之門。


    經典案例,代碼完備——提供案例的配套代碼,可在線下載,便於實操學習。

     
    內容簡介

    本書繫統論述了圖數據庫的理論知識與行業應用實踐。本書分為理論篇和實踐篇,共15章。其中,理論篇包括第1~8章,由淺入深地介紹了圖數據庫的概念和底層技術原理,涵蓋主流圖數據庫的內核原理與架構設計、圖查詢語言、圖算法 、圖數據庫客戶端編程、圖數據庫服務端編程、圖可視化、圖數據庫選型等內容;實踐篇包括第9~15章,介紹了圖數據庫的行業應用案例,涵蓋知識圖譜、金融、泛政府、零售、制造業供應鏈管理、企業資產管理、生命科學等內容,通過這些案例,進一步啟發讀者深入思考和挖掘潛在的應用場景。針對行業案例,本書免費提供詳盡的源代碼,以便讀者動手實踐。


     


    本書適合數據庫應用開發人員、數據庫管理人員、數據科學家以及負責數據庫選型的技術專家閱讀,也適合高等院校數據庫專業的高年級本科生和研究生參考。

    作者簡介
    張晨,創鄰科技創始人兼CEO,國家特聘專家,中國計算機學會(CCF)信息繫統專委會執委,北京理工大學校外博導,香港科技大學(廣州)實踐副教授、圖數據實驗室聯席主任,正高級工程師,浙江大學竺可楨學院計算機科學與技術學士、加拿大滑鐵盧大學計算機科學博士、麥吉爾大學博士後,圖數據庫、分布式繫統及並行計算領域專家,近20年分布式並行繫統研發經歷。曾任美國運通大數據科學家、硅谷初創Splice Machine軟件架構師、加拿大初創Graph Intelligence聯合創始人。

    吳菁,麥吉爾大學管理信息繫統博士,荷蘭萊頓大學ICT in Business碩士,浙江大學竺可楨學院計算機科學與技術學士。圖分析領域專家,現任浙江創鄰科技有限公司聯合創始人兼COO,加拿大初創Graph Intelligence聯合創始人兼執行董事,近10年圖技術商業轉化及解決方案咨詢落地經驗,曾獲評創業邦2022最值得關注的女性創業者。

    張晨,創鄰科技創始人兼CEO,國家特聘專家,中國計算機學會(CCF)信息繫統專委會執委,北京理工大學校外博導,香港科技大學(廣州)實踐副教授、圖數據實驗室聯席主任,正高級工程師,浙江大學竺可楨學院計算機科學與技術學士、加拿大滑鐵盧大學計算機科學博士、麥吉爾大學博士後,圖數據庫、分布式繫統及並行計算領域專家,近20年分布式並行繫統研發經歷。曾任美國運通大數據科學家、硅谷初創Splice Machine軟件架構師、加拿大初創Graph Intelligence聯合創始人。


     


    吳菁,麥吉爾大學管理信息繫統博士,荷蘭萊頓大學ICT in Business碩士,浙江大學竺可楨學院計算機科學與技術學士。圖分析領域專家,現任浙江創鄰科技有限公司聯合創始人兼COO,加拿大初創Graph Intelligence聯合創始人兼執行董事,近10年圖技術商業轉化及解決方案咨詢落地經驗,曾獲評創業邦2022最值得關注的女性創業者。


     


    周研,本科畢業於浙江大學竺可楨學院混合班,博士畢業於浙江大學計算機學院,師從陳純院士。曾為Apache開源項目貢獻者,具有10餘年大型軟件項目的研發和管理經歷。圖數據庫和分布式繫統領域的專家,現浙江創鄰科技有限公司聯合創始人兼CTO,承擔多個圖計算領域省級、市級重大研發專項項目,是圖數據庫、知識圖譜領域國內外多個標準化委員會成員,主導/參與制定多項行業標準。

    目錄
    目錄
    理 論 篇
    第1 章初識圖數據庫 / 3
    1.1 圖數據庫的發展背景 / 3
    1.1.1什麼是圖 / 5
    1.1.2理解圖的手段:圖分析 / 7
    1.2圖技術 / 10
    1.2.1圖計算引擎 / 10
    1.2.2圖數據庫 / 11
    1.2.3圖可視化 / 13
    1.3圖數據庫技術的優勢 / 15
    1.4圖數據庫的分類 / 22
    1.5 圖數據庫的應用場景 / 25
    1.6 圖數據庫與知識圖譜 / 32

    目錄
    理 論 篇
    第1 章初識圖數據庫 / 3
    1.1 圖數據庫的發展背景 / 3
    1.1.1什麼是圖 / 5
    1.1.2理解圖的手段:圖分析 / 7
    1.2圖技術 / 10
    1.2.1圖計算引擎 / 10
    1.2.2圖數據庫 / 11
    1.2.3圖可視化 / 13
    1.3圖數據庫技術的優勢 / 15
    1.4圖數據庫的分類 / 22
    1.5 圖數據庫的應用場景 / 25
    1.6 圖數據庫與知識圖譜 / 32
    1.7 圖技術的發展趨勢 / 32
    1.8 本章小結 / 35

    第2 章 主流圖數據庫的內核原理與架構設計 / 37
    2.1 圖數據庫內核設計的關鍵目標 / 37
    2.1.1免索引鄰接 / 38
    2.1.2圖數據庫內核的分類 / 38
    2.2 實現免索引鄰接的技術方案 / 40
    2.2.1使用數組結構存儲 / 40
    2.2.2使用鏈表結構存儲 / 41
    2.2.3 使用LSM 樹或其他鍵值形式存儲 / 42
    2.2.4優化之路 / 44
    2.3Neo4j / 45
    2.3.1Neo4j 存儲結構 / 45
    2.3.2Neo4j 事務 / 47
    2.3.3Neo4j 集群 / 48
    2.4JanusGraph / 50
    2.4.1JanusGraph 存儲結構 / 50
    2.4.2JanusGraph 事務 / 53
    2.4.3JanusGraph 架構 / 53
    2.5Galaxybase / 54
    2.5.1Galaxybase 繫統架構 / 55
    2.5.2Galaxybase 分布式圖存儲 / 56
    2.5.3Galaxybase 分布式圖計算 / 58
    2.5.4Galaxybase 高性能圖展示 / 61
    2.6本章小結 / 62

    第3 章圖查詢語言 / 63
    3.1圖查詢語言一覽 / 63
    3.2Cypher / 65
    3.2.1Cypher 簡介 / 65
    3.2.2Cypher 使用場景 / 66
    3.2.3Cypher 高級特性 / 75
    3.3本章小結 / 81

    第4 章圖算法 / 82
    4.1圖算法概述 / 82
    4.2尋路算法 / 83
    4.2.1數據準備 / 84
    4.2.2算法介紹 / 85
    4.3中心性算法 / 97
    4.3.1數據準備 / 97
    4.3.2算法介紹 / 98
    4.4社區檢測算法 / 110
    4.4.1數據準備 / 111
    4.4.2算法介紹 / 112
    4.5相似度算法 / 122
    4.5.1數據準備 / 123
    4.5.2算法介紹 / 124
    4.6圖模式匹配算法 / 132
    4.6.1環路匹配 / 133
    4.6.2路徑匹配 / 134
    4.6.3復雜子圖 / 136
    4.7圖嵌入算法 / 138
    4.8圖神經網絡算法 / 144
    4.9分布式並行圖計算 / 153
    4.9.1分布式圖計算框架 / 153
    4.9.2分布式圖計算面臨的挑戰 / 155
    4.10圖算法的綜合應用 / 157
    4.10.1標準圖算法的應用 / 158
    4.10.2定制化圖算法的應用 / 161
    4.11本章小結 / 163
    參考文獻 / 164

    第5 章 圖數據庫客戶端編程 / 166
    5.1概述 / 167
    5.2驅動模式 / 168
    5.2.1 Java / 169
    5.2.2Python / 175
    5.2.3Go / 180
    5.3RESTful API / 185
    5.3.1登錄 / 185
    5.3.2圖列表查詢 / 186
    5.3.3圖模型操作 / 187
    5.3.4點操作 / 192
    5.3.5邊操作 / 198
    5.3.6遍歷操作 / 201
    5.3.7執行Cypher 語句 / 203
    5.4本章小結 / 204

    第6 章 圖數據庫服務端編程 / 205
    6.1概述 / 205
    6.2 Galaxybase PAR API
    簡介 / 207
    6.3PAR 的使用方法 / 208
    6.4PAR 的自定義函數 / 209
    6.4.1自定義非聚合函數 / 209
    6.4.2自定義聚合函數 / 210
    6.5PAR 的自定義過程 / 212
    6.5.1自定義本機過程示例 / 212
    6.5.2自定義集群過程示例 / 213
    6.6PAR 的自定義過程封裝 / 215
    6.6.1PARKit / 215
    6.6.2Traversal API / 222
    6.7PAR 管理接口 / 226
    6.7.1查詢 / 226
    6.7.2刪除 / 227
    6.8本章小結 / 228

    第7 章圖可視化 / 229
    7.1 圖可視化在不同領域的應用 / 229
    7.2通用圖可視化工具 / 230
    7.3圖可視化框架 / 236
    7.4 基於圖數據庫的可視化平臺 / 242
    7.5 Galaxybase Studio 圖可視化平臺 / 243
    7.5.1創建圖項目 / 243
    7.5.2圖項目管理 / 250
    7.5.3數據源管理 / 252
    7.5.4圖可視化分析 / 253
    7.5.5用戶管理 / 273
    7.5.6圖挖掘 / 274
    7.6本章小結 / 275

    第8 章圖數據庫選型 / 276
    8.1圖數據庫的應用場景 / 276
    8.1.1 圖分析需求:OLTP 還是OLAP / 276
    8.1.2圖數據特點 / 278
    8.2圖數據庫的存儲架構 / 280
    8.3圖數據庫的性能 / 280
    8.3.1導入性能 / 281
    8.3.2查詢性能 / 282
    8.3.3圖算法性能 / 283
    8.3.4正確性驗證 / 285
    8.4圖數據庫的功能 / 286
    8.4.1基礎圖數據庫功能 / 286
    8.4.2高階圖數據庫功能 / 289
    8.4.3可視化分析與查詢 / 290
    8.5圖數據庫選型基準測試 / 291
    8.6 圖數據庫選型測試方案樣例 / 296
    8.6.1測試說明 / 296
    8.6.2測試用例 / 297
    8.7本章小結 / 320

    實 踐 篇
    第9 章知識圖譜 / 323
    9.1背景 / 323
    9.2影視知識圖譜 / 324

    第10 章金融 / 333
    10.1信用卡申請反欺詐 / 333
    10.2小微信貸風控 / 339
    10.3反洗錢 / 346

    第11 章泛政府 / 353
    11.1社會治安 / 353
    11.2疫情防控 / 359
    11.3電力調度 / 362
    11.4武器設備管理 / 365

    第12 章零售 / 369
    12.1商品推薦 / 369
    12.2社交網絡營銷 / 376

    第13 章 制造業供應鏈管理 / 382
    13.1供應鏈風險管理 / 382
    13.2物流管理 / 393

    第14 章企業資產管理 / 400
    14.1網絡安全 / 400
    14.2權限管理 / 404
    14.3 設備資產管理之智能運維 / 409

    第15 章生命科學 / 414
    15.1農業育種 / 414
    15.2新藥研發 / 418

    前言
    圖數據庫(Graph Database)是近年來新興的先進數據庫技術。隨著大數據和物聯網產業的蓬勃發展、數據類型的日益豐富以及數據間關聯度的爆發式增長,傳統分析方法針對小數據量、單維度、靜態化數據已無法滿足日趨VUCA 的數字經濟時代下大數據處理與分析的需求。對於數量劇增的數據以及蘊含其間復雜關聯關繫的有效分析和高效處理已成為行業痛點。傳統的關繫數據庫(Relational Database)對於數據間復雜關繫的處理能力有所欠缺,而圖數據庫能高效處理海量、復雜互聯、動態多變的網絡拓撲結構數據,其性能比關繫數據庫提升了數個數量級。
    盡管圖數據庫在2007 年前後纔開始商業化,但根據數據庫領域權威統計機構DB-Engines 基於公開數據的分析,自2013 年起,全球對圖數據庫的技術關注度增長已遠超其他數據庫類型。著名IT 技術顧問咨詢機構Gartner 於2020 年將圖數據庫列入企業亟須優先配置的技術矩陣,並評估其為該矩陣中不可或缺的重要底層技術,預測圖數據庫將在未來2 至4 年成為企業IT 架構的主流配置之一。Gartner 在2022 年進一步預測,到2025 年,圖技術將用於80% 的數據分析,圖分析能力將成為數字化企業最核心的競爭優勢。在亞馬遜官方發布的技術矩陣中,圖數據庫已成為與關繫數據庫並列的核心技術組成部分。在數據庫領域的三大頂級學術會議之一ICDE 2022 中,圖技術相關論文占比高達34.6%。至今,圖數據庫已在金融、能源、電信、物流、零售、航空和互聯網等多個行業中得到應用,創造出巨大的商業價值和社會價值。

    圖數據庫(Graph Database)是近年來新興的先進數據庫技術。隨著大數據和物聯網產業的蓬勃發展、數據類型的日益豐富以及數據間關聯度的爆發式增長,傳統分析方法針對小數據量、單維度、靜態化數據已無法滿足日趨VUCA 的數字經濟時代下大數據處理與分析的需求。對於數量劇增的數據以及蘊含其間復雜關聯關繫的有效分析和高效處理已成為行業痛點。傳統的關繫數據庫(Relational Database)對於數據間復雜關繫的處理能力有所欠缺,而圖數據庫能高效處理海量、復雜互聯、動態多變的網絡拓撲結構數據,其性能比關繫數據庫提升了數個數量級。


    盡管圖數據庫在2007 年前後纔開始商業化,但根據數據庫領域權威統計機構DB-Engines 基於公開數據的分析,自2013 年起,全球對圖數據庫的技術關注度增長已遠超其他數據庫類型。著名IT 技術顧問咨詢機構Gartner 於2020 年將圖數據庫列入企業亟須優先配置的技術矩陣,並評估其為該矩陣中不可或缺的重要底層技術,預測圖數據庫將在未來2 至4 年成為企業IT 架構的主流配置之一。Gartner 在2022 年進一步預測,到2025 年,圖技術將用於80% 的數據分析,圖分析能力將成為數字化企業最核心的競爭優勢。在亞馬遜官方發布的技術矩陣中,圖數據庫已成為與關繫數據庫並列的核心技術組成部分。在數據庫領域的三大頂級學術會議之一ICDE 2022 中,圖技術相關論文占比高達34.6%。至今,圖數據庫已在金融、能源、電信、物流、零售、航空和互聯網等多個行業中得到應用,創造出巨大的商業價值和社會價值。


    工信部發布的《“十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃》中明確指出了“關鍵基礎軟件補短板”,加速分布式數據庫產品研發和應用,突破分布式數據處理與任務調度架構、大規模並行圖數據處理等關鍵技術,推動高性能數據庫在金融、電信、能源等重點行業關鍵業務繫統應用。2022 年6 月,中國計算機學會數據庫專委會與工信部重點實驗室發布的《數據庫分類圖譜(2022 版)》明確將圖數據庫置於非關繫數據庫的首要位置。


    可以說,不論是學術界的創新探索、工業界的規模創造,還是國家社會經濟發展的整體規劃,以圖數據庫為核心的圖技術已登上技術發展史的主流舞臺,成了一顆冉冉升起的新星。


    為什麼撰寫本書


    時間回到2013 年,當時我在硅谷的一家初創公司擔任軟件架構師。我們開發了世界上第一款基於Hadoop 的分布式關繫數據庫,其底層核心的分布式數據一致性技術正是基於我的一篇博士論文《如何在HBase 上實現分布式事務》。我們的目標是有效地存儲企業每天收集的海量數據,並支持高效的分布式查詢。然而,在產品實際落地的過程中,我們面臨了一個巨大的挑戰:一些金融客戶和數字營銷公司經常需要進行二三十個數據表的連接操作以支持實時分析決策的需求。即使是我們當時傾盡全力打造的分布式關繫型數據庫,也很難解決這個問題。


    偶然的機會,我與我的太太吳菁女士,也是本書的第二作者,討論了長期以來困擾我的技術問題。她是社交網絡分析領域的專家,認為我遇到了一個非常有意義的問題。然而,這可能不是一個僅僅通過優化關繫數據庫就能解決的工程問題,而是需要從數據建模甚至底層數據存儲結構上進行處理的問題。在她看來,這些多表連接操作實質上是在解決對事物對像的關聯關繫分析問題。在未來的世界中,關繫將無處不在:大到社會經濟發展、科學技術研究,小到企業商業活動、個人日常社交、出行和購物。連接隻會越來越多、越來越廣、越來越深,而記錄這些連接的數據也必然會展現出復雜關聯的特性。然而,我們如今還缺乏一項能夠高效處理和分析如此龐大關聯數據的技術。她鼓勵我利用我所學和所長,打造一項具有劃時代意義的大數據處理技術。


    本著這樣的初心,我與太太於2015 年共同創立了Graph Intelligence Inc,位於加拿大多倫多,並得到了多倫多大學旗下的著名硬科技創業加速器之一“創新顛覆實驗室”(Creative Destruction Lab,CDL)的孵化支持。我們致力於研發世界上第一款深度集成於Hadoop 的分布式圖數據庫。在CDL 導師的指導下,我們意識到中國擁有全球最活躍的經濟和商業活動,人口規模也最大,必然產生海量數據和豐富的應用場景,成為圖數據庫技術發展和應用的最佳市場。同年,恰逢浙大竺可楨學院校友會,師兄宋宏偉博士也強烈呼吁我們回國投身大數據技術創新事業。因此,2016 年8 月,我們回國,與同為技術夢想所感召的周研博士共同創立了創鄰科技(CreatelinkTechnology) 寓意“創造連接”, 將我們的初心和夢想延續在這個更廣闊的領域中。


    在創業的過程中,我們經歷了風風雨雨。在過去的8 年裡,我們不斷探索和鑽研,對創鄰科技的核心產品Galaxybase 原生分布式圖數據庫進行了多次存儲內核和產品架構的設計迭代。2017 年,受到客戶對萬億級實時數據分析需求的推動,我們完全摒棄了對笨重第三方開源繫統Hadoop 的依賴,選擇了自主研發存儲內核的道路。這個決定困難重重,但我們堅定地走了下去。曾經有投資者質疑我們的選擇,認為我們選擇了一條“賺錢慢”的商業路線,甚至有人認為“中國人做不出自己的數據庫”。然而,我們堅信隻有放棄對第三方開源繫統的依賴,我們纔能不受其技術實現的制約;隻有在存儲內核上真正實現自主可控,我們纔能降低繫統間的黑盒通信成本,實現分布式繫統的極致技術性能。當時,我們沒有預料到後來美國對中國的技術脫鉤風險,而我們早年的技術路線選擇成為公司商業競爭上的關鍵壁壘。如今,創鄰科技已經成長為一家多次被評為“未來獨角獸”的科技創新企業,獲得了百度、高瓴、騰訊、同創偉業和達晨等一流投資機構的青睞和支持,與騰訊、百度、華為、中國電子、科大訊飛等行業巨頭進行了深度的產品合作。我們的核心產品Galaxybase 多次打破了擴展性和查詢性能的世界紀錄,作為圖數據庫的代表產品被列入了Gartner、IDC、Forrester、CBInsights 等國際知名機構的研究報告中,客戶遍布金融、互聯網、能源、電信、政府等各行業領域,獲得了廣泛的認可。在今年國內首份問世的圖數據庫市場廠商評估報告中,IDC 將創鄰科技列為了中國圖數據庫市場領導者像限的頭部企業,企業戰略與產品能力維度雙雙領先行業。同時,我們與香港科技大學、浙江大學、北京理工大學等校級和院級合作伙伴進行了產學研合作。


    在服務客戶和與生態伙伴合作的過程中,我們發現國內的圖數據庫應用廣度和深度整體落後於海外數年,市場對圖技術的認知普遍匱乏,導致很多用戶不清楚如何使用圖數據庫以及如何發揮其作用,對技術供應商的技術咨詢服務有很高的依賴性。尤其近年來,出現了許多不同技術路線的開源和閉源產品,廠家之間的觀點也不一致。一些客戶即使業務部門非常期待推動圖技術賦能業務創新,技術部門在產品選擇和使用上也常常感到無所適從。


    造成這種局面主要有兩個方面的原因。一方面,相對於已經發展了40 多年的關繫數據庫,圖數據庫技術本身仍然是一個新興的事物,處於技術發展早期階段。在全球範圍內看圖數據庫市場,還沒有統一的數據庫查詢語言,並且缺乏共識的統一評估標準。盡管圖數據庫在技術原理和使用方法上與傳統關繫數據庫有很大的區別,但目前市場上還沒有形成一套成熟完備的圖數據庫繫統的理論框架,國內的大學裡也缺乏一本類似《數據庫繫統》的圖數據庫領域的經典教材。另一方面,與圖數據庫不斷增加的應用需求所對應的,是圖技術的開發和應用人纔也變得緊缺。作為一種深度分析業務內在關繫的技術,圖技術的應用人纔需要高度綜合素質:既需要了解業務、數據分析和建模,又需要了解數據庫技術、數據庫查詢語言,甚至需要了解圖算法的設計和開發。然而在市場上,我們沒有找到一本能夠幫助圖技術愛好者從入門到精通的實踐手冊。


    我們發現市場急需一本具備繫統化理論深度、涵蓋廣泛應用場景和豐富案例、兼顧理論與實踐的圖數據庫書籍。這啟發我們和團隊將創鄰多年的研究成果和實踐總結下來,以推動圖數據庫這項新技術在國內市場的普及和發展。作為行業的主要參與者和技術開拓者,我們深感有責任和義務,分享我們在各個領域頂尖客戶落地過程中積累的經驗和場景認知。


    本書主要內容


    本書包括理論篇和實踐篇兩部分,其中理論篇包含8 章,實踐篇包含7 章。理論篇從圖數據庫的發展歷史、定義、分類等基礎知識開始,涵蓋了圖數據庫的內核和架構設計原理、圖查詢語言、圖數據庫編程方法、圖算法、可視化圖分析、圖數據庫測試和技術選型等理論內容。此外,還提供了一套多家大型客戶在實踐中采用的技術選型和測試方法供參考。無論是軟件開發人員、業務分析師、學生還是技術選型決策者,都可以通過理論篇快速、全面地了解圖數據庫技術的全貌,掌握其核心知識體繫。


    圖數據庫適用於具有網絡關聯關繫、關繫動態變化、需要實時決策分析的場景。實踐篇旨在為圖技術的創新應用提供幫助和指引,涵蓋了圖數據庫在知識圖譜、金融、泛政府、零售、制造、企業資產管理和生命科學7 大領域近20 個場景的應用案例。每個案例都詳細分享了場景背景、行業痛點、圖技術解決方案、圖模型設計和圖分析代碼示例。各行業從業者和解決方案供應商可以直接閱讀相關章節,並將書中的圖模型作為應用圖數據庫的入門指南。其他讀者也可以通過了解不同場景下的圖建模和圖分析過程,繫統學習使用圖思維發現問題、分析問題和解決問題的方法和思路,做到活學活用、舉一反三。


    致謝


    我首先要特別感謝本書的另外兩位作者,也是創鄰科技的兩位聯合創始人——吳菁博士和周研博士。他們為本書提供了大量的素材、做了大量編纂及修訂工作。我也要感謝為本書編寫提供幫助的創鄰科技的小伙伴們——馮鼎、楊蕾紅、徐驥龍、唐澤鵬、楊萬秋、童冰、陶源、詹志龍、丁涵煒、林曼武、呂富林、劉施展、葉紀坤、夏方星晨、趙亮羽、馬超、陳一傑、黃孟雲、李歡、徐文龍、王子夫、王楠、佘珊、文焱貝和張旺。無論是創鄰科技的Galaxybase 圖數據庫,還是這本書的內容,都是團隊集體智慧的結晶,沒有創鄰萬眾一心的小伙伴們,就不會有這本書的問世。


    感謝電子工業出版社博文視點宋亞東編輯對於本書的支持和重視。在審稿過程中,他的專業意見對書稿的修改完善起到了重要作用。得益於他的耐心和專業指導,我們順利完成了撰寫工作,再次感謝宋亞東編輯為本書出版所做的一切。


    由於作者水平有限,時間緊迫,書中可能存在不足和欠妥之處。此外,由於圖數據庫技術涉及的知識面廣、領域知識艱深,難免有所紕漏。敬請各位專家和讀者海涵,給予批評和指正。


     


    張晨


    2023年11月

    媒體評論
    圖數據庫是一個飛速發展的領域。《圖數據庫:理論與實踐》從圖數據庫的存儲結構、分布式處理技術、查詢語言、算法和應用案例等方面展開了討論,並給出了基於Galaxybase 的編程實例,為圖數據庫開發者提供了全面且繫統的學習資料。
    陳文光
    清華大學教授,螞蟻技術研究院院長

    《圖數據庫:理論與實踐》是一本引人入勝的作品,為讀者提供了深入理解和掌握圖數據庫的寶貴機會。無論你是學術界的研究者、產業界的數據科學家,還是對數據庫技術感興趣的初學者,本書都是一本不可或缺的指南。作者以其在圖數據庫Galaxybase 上的開發與搭建經驗為基礎,用清晰、通俗的語言闡釋了圖數據庫、圖計算、圖學習等核心理論,同時提供了知識圖譜、金融、泛政府等領域的豐富實踐案例,幫助讀者將理論知識轉化為實際應用的技能。通過這本書,你將領略到圖數據庫的無限潛力,掌握構建和優化圖數據庫繫統的關鍵策略。無論你是在探索學術前沿還是尋求解決實際業務挑戰,這本書都將為你開拓思路。

    圖數據庫是一個飛速發展的領域。《圖數據庫:理論與實踐》從圖數據庫的存儲結構、分布式處理技術、查詢語言、算法和應用案例等方面展開了討論,並給出了基於Galaxybase 的編程實例,為圖數據庫開發者提供了全面且繫統的學習資料。


    陳文光


    清華大學教授,螞蟻技術研究院院長


     


    《圖數據庫:理論與實踐》是一本引人入勝的作品,為讀者提供了深入理解和掌握圖數據庫的寶貴機會。無論你是學術界的研究者、產業界的數據科學家,還是對數據庫技術感興趣的初學者,本書都是一本不可或缺的指南。作者以其在圖數據庫Galaxybase 上的開發與搭建經驗為基礎,用清晰、通俗的語言闡釋了圖數據庫、圖計算、圖學習等核心理論,同時提供了知識圖譜、金融、泛政府等領域的豐富實踐案例,幫助讀者將理論知識轉化為實際應用的技能。通過這本書,你將領略到圖數據庫的無限潛力,掌握構建和優化圖數據庫繫統的關鍵策略。無論你是在探索學術前沿還是尋求解決實際業務挑戰,這本書都將為你開拓思路。


    鄒磊


    北京大學王選計算機研究所教授


     


    《圖數據庫:理論與實踐》一書針對圖數據庫繫統的原理與應用進行了繫統的介紹。全書內容翔實,涵蓋了圖數據庫的核心功能;案例豐富,結合典型應用場景介紹了圖數據庫的應用落地。本書是一本不可多得的兼顧了原理介紹與應用展示的圖數據庫專業圖書,對圖數據庫的學習者、實踐者均有重要的參考價值。


    肖仰華


    復旦大學計算機科學技術學院教授


     


    《圖數據庫:理論與實踐》一書不僅深入剖析了圖數據庫的核心原理和技術實現,而且在知識圖譜應用方面提供了很有價值的見解和案例分析。通過閱讀,我們不僅能夠理解圖數據庫在知識圖譜構建和管理中的關鍵作用,還能夠學習到如何高效地利用圖數據庫解決其他的實際問題。特別是書中對於各種圖數據庫產品,包括Galaxybase的詳細介紹和評估,為我們在選擇合適的圖數據庫技術時提供了寶貴的參考。無論是在知識圖譜的構建、數據整合還是智能分析應用中,這本書都是一部不可多得的參考資料。


    陳華鈞


    浙江大學計算機科學與技術學院教授


     


    作為圖數據研究工作者,我強烈建議所有對圖數據庫感興趣的朋友閱讀這本《圖數據庫:理論與實踐》。毫不誇張地說,這是一本具備繫統化理論深度、涵蓋廣泛應用場景和豐富案例、兼顧理論與實踐的圖數據庫圖書。本書既從理論層面講解了圖數據庫的概念和底層技術原理,包括主流圖數據庫內核原理與架構設計、圖查詢語言、圖算法等內容,又通過知識圖譜、金融、泛政府、零售、制造業供應鏈管理、企業資產管理、生命科學等行業的豐富案例,讓讀者深入了解圖數據庫的實際應用場景。此外,針對每個案例,本書還免費提供詳盡的源代碼,便於讀者動手實踐。因此,無論您是新手還是專家,都可以通過閱讀本書探索圖數據庫的無窮奧秘!


    楊洋


    浙江大學計算機科學與技術學院副教授,人工智能繫主任


     


    圖結構表達能力強且應用廣泛。近年來,由於圖計算、知識圖譜和圖學習等新興技術的興起,圖數據庫備受學術界和工業界的關注。作為打拼多年的數據庫老兵,也是全球領先的圖數據庫Galaxybase 的主要研發人員,本書作者繫統、全面地介紹了圖數據庫的基礎理論和應用實踐。值得一提的是,本書不僅涵蓋了圖數據庫的定義、分類和主流數據庫的介紹等,而且首次詳細揭露了內核設計和架構,並對技術選型和評測進行了全面細致的分析。此外,本書涵蓋的應用領域之廣也是前所未有的,不僅包括金融和泛政務,還包括智能制造、企業資產管理等。對於圖數據庫乃至圖計算的從業者,本書是不可多得的參考書。


    王昊奮


    同濟大學百人計劃特聘研究員


     


    本書作者張晨博士、吳菁博士、周研博士是數據庫領域的行業知名專家和科技創業先鋒,團隊在圖數據管理、計算與學習等方向有著十多年的研發經驗。本書比較全面地介紹了圖數據庫的基礎理論、前沿技術和繫統,以及多個行業的應用案例。更難能可貴的是,作者開源了本書中大量應用案例的代碼。對圖數據庫感興趣的在校學生和科技工作者來說,本書是非常好的學習讀物。


    王平輝


    西安交通大學自動化科學與工程學院教授


     


    在這個信息化快速發展的時代,圖計算已成為處理復雜數據結構和關繫的關鍵技術。《圖數據庫:理論與實踐》一書精心闡述了圖數據庫的核心原理,特別是圖算法部分,提供了深入的技術解析和實踐指導。通過閱讀,讀者不僅能夠掌握圖數據庫的高級技術,還能了解如何有效應用這些算法解決現實世界的問題。書中的案例分析和實際應用示例尤其寶貴,它們直觀地展示了圖算法在多個領域,如社交網絡分析、推薦繫統和知識圖譜中的實際應用。對於希望深入了解圖計算和圖算法的學者、研究人員和實踐者,本書提供了寶貴的學習材料和實踐經驗。


    陳紅陽


    之江實驗室圖計算研究中心副主任


     


    近年來,圖數據庫作為充滿活力的新領域,擁有的巨大潛力有待挖掘。本書內容翔實,配有豐富的圖表和生動的案例,對圖數據庫領域的方方面面進行了全景式的介紹,講解細致,理論與實踐並重。更可貴的是,本書還結合社會真實需求,闡述了圖數據庫如何賦能企業和政府,是了解、邁入圖數據庫領域的指南,令人受益匪淺。


    李佳


    香港科技大學(廣州)數據科學與分析學域助理教授,圖數據實驗室聯席主任


     


    面對日益復雜的數據結構和龐大的數據集,查詢性能對我曾是一項巨大的挑戰。幸運的是,如今有一門技術解決了當年的難題——圖數據庫。這本書回答了我曾對圖數據庫的疑惑,幫助我理解這一領域的基本知識,了解行業應用。我堅信圖數據庫將為未來的數據管理和分析領域帶來革命性的變革。我真誠希望這門技術能夠蓬勃發展,為更多的人解決復雜數據問題提供幫助。如果你正渴望深入了解圖數據庫,請毫不猶豫地翻開它,探索圖數據庫的無限潛力。


    楊文艷


    《金融電子化》雜志社執行董事


     


    《圖數據庫:理論與實踐》全面且深入地探討了圖數據庫的理論基礎和實踐應用,為我們制定相關技術標準提供了寶貴的參考材料。本書對圖數據庫內核原理、查詢語言、圖算法和圖數據庫選型標準的詳細介紹,不僅有助於我們深入理解圖數據庫技術的本質,還有助於推動行業標準的制定。特別是本書對圖數據庫在多個領域的應用案例,如知識圖譜、金融和泛政府,為我們提供了行業標準制定的現實場景。此外,本書對圖數據庫技術發展前沿的分析,對於我們把握技術發展趨勢具有重要意義。


    魏凱


    中國信息通信研究院人工智能創新中心負責人、雲計算與大數據研究所副所長


     


    圖是表達關聯數據最直觀的數學模型。隨著企業數字化轉型的深入,圖數據庫在未來的信息基礎設施構建方面將發揮更大的價值。本書從圖數據庫的理論到實踐,提供了詳細的分析,為對圖數據庫感興趣的讀者提供了很好的參考,值得閱讀。


    呂韜


    中國軟件評測中心信息技術發展應用研究測評事業部技術總師


     


    本書深入淺出、十分詳盡地講解了圖數據庫——大數據時代利器的基礎原理和實踐案例,無論是新手入門還是作為工具書,抑或用來開闊視野、激發場景產品創新,都值得閱讀。對於正在或即將開展圖數據庫領域學習和研究的朋友,本書非常值得學習和收藏。


    羅曉峰


    中國農業銀行研發中心


     


    正如Oracle、MySQL 等關繫數據庫在傳統信息時代和互聯網時代中的基礎性地位,圖數據庫已成為萬物互聯和人工智能時代的底層基礎設施。我們非常看好這一領域的發展。本書作者之一張晨博士是圖技術領域的先驅,一直奮戰在國產圖數據庫創新發展的一線。本書凝聚了作者豐富的理論知識和實踐經驗,不僅是關鍵前沿技術的應用指南,而且是我國大數據基礎軟件自主可控進程的重要理論基石。


    馬嘉輝


    中國銀河證券投資銀行總部信息技術行業組總監


     


    本書是圖技術領域非常值得學習的入門和精進寶典,繫統地介紹了圖數據庫、圖計算引擎、圖查詢語言、圖可視化技術、圖算法和典型應用場景,深入淺出地講解了整個技術棧的全貌。本人從事圖相關工作已近10 年,還是第一次讀到如此全方位介紹和技術剖析深度的行業圖書。無論是作為高校學生的入門教材,還是專業技術人員的參考書,都值得一讀,定會常讀常新!


    張晨逸


    華為雲圖引擎服務(GES)總監、技術專家


     


    一直以來,關繫數據庫都是行業應用軟件的支撐主體。隨著信息化技術發展和客戶需求變化,圖數據庫已成為新的支撐平臺。《圖數據庫:理論與實踐》正是一本應對這一轉變所帶來的新技能需求的教材。本書通過詳盡的理論闡述和豐富的實際案例,幫助工程師快速掌握圖數據庫技術,補充新技能。對於那些追求專業成長的軟件開發者來說,本書是理解圖數據庫並將其應用於實際項目的寶貴學習材料。希望通過本書的學習,技術工作者能得到更大的幫助和提升。


    左春


    中科軟科技股份有限公司總裁


     


    《圖數據庫:理論與實踐》深入探討了圖數據庫的理論和實踐,為讀者提供了豐富的知識和實用技巧,特別是在通過非結構化數據處理獲取推理能力的任務方面有翔實的闡述。作者用通俗易懂的語言解釋了復雜的概念,並通過豐富的實例展示了如何應用這些知識解決實際問題。無論你是初學者還是專業人士,本書都將為你帶來寶貴的啟示和指導。特別值得一提的是,本書還涵蓋了圖數據庫在社交網絡分析、推薦繫統、知識圖譜等領域的應用案例,對於從事相關行業的人士來說尤為具有價值。


    李明洹


    科大訊飛認知圖譜應用創新中心主任


     


    作為一本由圖數據庫產品的創始團隊所著的圖書,不僅有扎實的理論基礎,還有多個領域的實踐經驗總結。這本書值得我們細細品讀,相信大家可以從中獲益良多。幾年前,我們就曾在一些海量數據下的業務場景中與創鄰的GalaxyBase 進行過深度合作,對產品的優越性能贊賞有加。即使在大模型席卷宇宙的背景下,基於圖的知識圖譜等仍然因其結構化和決斷性的知識表示形式、能夠提供準確且明確的知識、具有強大的符號推理能力以及能夠生成可解釋的結果等特點而顯得至關重要。而一個強大的圖數據庫和計算引擎則是支撐其發展關鍵所在。祝賀這本書的出版,對張晨團隊為行業所做出的貢獻表示贊賞。


    葉新江


    每日互動CTO


     


    常言道,道高一尺魔高一丈。這句話用在我們風控和反欺詐領域再合適不過。欺詐者的技術手段越來越先進,作案手法也越來越隱蔽,利用傳統的統計學方法往往會有很多“漏網之魚”。我們在實踐中發現,結合圖計算技術能大大提升召回率,幫助客戶顯著降低欺詐損失。但是很多時候,都需要花大量的時間去摸索使用方法。《圖數據庫:理論與實踐》一書的出版,填補了國內這方面的空白,既有深入的理論基礎,又有作者多年服務各行各業客戶的實踐經驗,非常值得一讀!


    張新波


    同盾科技聯合創始人


     


    萬物互聯的數字經濟時代推動了圖技術的崛起。圖技術涵蓋了圖數據管理和分析,專注於研究客觀世界中實體之間的關繫,處理大規模異構數據,展現出強大的應用潛力。圖計算、圖學習、圖數據庫等與圖技術相關的前沿技術正日益融合,成為人工智能領域的新熱點。《圖數據庫:理論與實踐》為讀者提供了深入了解圖數據庫的機會,幫助讀者全面理解圖數據庫的核心概念和行業實踐。作者在書中深入探討了圖數據庫的基本原理,包括數據建模、查詢語言和性能優化等。此外,本書還包括豐富的實際案例,幫助讀者將理論知識應用到實際問題中。作為專注於大數據實時智能基礎軟件及行業解決方案公司的創業者,我強烈建議我們的團隊以及所有對圖數據庫感興趣的從業者閱讀。


    王新宇


    邦盛科技CEO


     


    圖數據庫是一種專門用於存儲和管理圖數據結構的數據庫,它能夠高效地處理復雜的關繫和層次結構。相比於傳統的關繫數據庫,圖數據庫具有更高的靈活性和可擴展性,能夠更好地滿足數據存儲和管理的需求。《圖數據庫:理論與實踐》是創鄰科技創始人張晨等技術精英傾力打造的一本介紹圖數據庫的力作。本書詳細闡述了圖數據庫的數據模型、存儲結構、查詢語言等內容,並結合實際案例,深入剖析了圖數據庫在社交網絡、推薦繫統、金融風控等領域的應用。對於從事大數據、數據倉庫、數據挖掘等相關領域的人員,本書都具有很高的學習價值。


    張文軍


    同創偉業合伙人


     


    圖數據庫發展的重點是以用戶需求為中心強化產品技術和完善生態。未來技術趨勢為圖HTAP、Graph AI、Graph 聯邦學習、大規模圖數據分布式管理、圖數據庫處理時序數據等。本書從金融、社會治安、制造業供應鏈、電力、生命科學等行業入手分析了典型案例,理論與實踐相結合,值得關注數字新經濟的朋友們深度閱讀。


    迮鈞權


    達晨財智業務合伙人

















     
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