Распределенные графовые СУБД - будущее для аналитики на Больших Данных? / Павел Велихов (TigerGraph)

Поділитися
Вставка
  • Опубліковано 16 кві 2024
  • Приглашаем на конференцию Saint HighLoad++ 2024, которая пройдет 24 и 25 июня в Санкт-Петербурге!
    Программа, подробности и билеты по ссылке: vk.cc/cuyIqx
    --------
    --------
    Профессиональная конференция разработчиков высоконагруженных систем Saint HighLoad++ 2023
    Презентация и тезисы:
    highload.ru/spb/2023/abstract...
    Графовые СУБД в последнее время стали очень популярны для аналитических задач. Традиционно к графовым СУБД относились скептически из-за их производительности и масштабируемости: например, очень популярная СУБД Neo4j пока практически не масштабируется на несколько узлов.
    ...
    --------
    Нашли ошибку в видео? Пишите нам на support@ontico.ru

КОМЕНТАРІ • 5

  • @alekseyivanov255
    @alekseyivanov255 8 днів тому

    Спасибо за доклад!

  • @ashm_tech
    @ashm_tech Місяць тому

    Если вдруг докладчик здесь, скажите пожалуйста, а что вы думаете за EdgeDB? Она же как-раз построена поверх postgresql и использует синтаксис graphql для работы с БД?

    • @PavelVelikhov
      @PavelVelikhov Місяць тому

      Сомневаюсь что можно что-то для Big Data построить сверху ванильного постгреса. Нужна распределенная СУБД для больших объемов

  • @user-gz4hx9wf7k
    @user-gz4hx9wf7k Місяць тому +1

    Краткий протокол:
    "Графовые БД - огонь, пушка гонка. Но:
    1. На больших данных не работают
    2. Основной дистрибутив в обзоре проприетарный, замена китайский опенсорс
    3. Решение показало высокую эффективность по сравнению с британско-индийской бюрократической поделкой на неизвестном стеке в ягуар-лендровер. 45мин vs 7дней.
    4. Используйте YDB."
    Одна вода, не тратьте время на просмотр.

    • @PavelVelikhov
      @PavelVelikhov Місяць тому

      Как раз работают на больших данных - TigerGraph спокойно с большими данными справляется. Да, проприетарный, надо делать свой опен-сорс, чего всем желаю. Почему-то "критик" забыл про большие use-cases JP Morgan и BAO