一种基于持久内存的图数据存储架构

    公开(公告)号:CN113961755A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111049936.X

    申请日:2021-09-08

    Abstract: 本发明提供了一种基于持久内存的图数据存储架构,包括支持图数据查询与存储并行的混合内存架构,且所述的混合内存架构包括动态随机存储和持久内存,由所述的动态随机存储提供查询内存,由所述的持久内存提供存储内存,且所述的动态随机存储和持久内存分别连接于图数据库系统的内存总线以构建混合内存架构。该架构实现了图数据库直接部署与运行在持久内存之上,该架构有别于传统的图数据库系统,使得基于该架构下实现的持久内存图数据库不再依赖底层文件系统运行,减少了软件栈的层级。

    一种基于持久内存的图数据库系统

    公开(公告)号:CN113961754A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111049920.9

    申请日:2021-09-08

    Abstract: 本发明提供了一种基于持久内存的图数据库系统,包括计算层和存储层,所述的存储层包括具有图数据存储模型的图数据库和存储架构,在图数据存储模型中,图被划分为独立的节点集和独立的边集,且节点集和边集之间没有交集,节点集中的每个节点均具有一个唯一的节点地址,边集中的每个边均有唯一的边地址;所述的存储架构包括持久内存。本方案优化图数据存储模型,提出了一种新的基于集合的图数据存储模型,与传统的基于邻接矩阵和邻接链表的图数据存储模型有着本质的不同和全新的视角,通过该模型能够严格反映图数据的数学定义,有效地保存数据之间的关系,与现有的图数据存储模型相比,具有更好的时空效率。

    一种基于Elasticsearch实现DeltaLake数据湖索引的方法

    公开(公告)号:CN116340317A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310272727.4

    申请日:2023-03-21

    Abstract: 本方案公开了一种基于Elasticsearch实现DeltaLake数据湖索引的方法,入湖时,Spark对源数据进行抽取,对抽取出的数据集进行Schema分析,同时增加数据存储地址信息组成索引结构,实现入湖过程中,针对不同数据源的数据,如果用户未选择创建索引的列,由系统自动推断索引结构,实现基于数据源种类的天然分类。搜索时,不同源数据具有不同的索引结构,源数据因此被分类,查询过程中,根据用户指定在某一类或几类数据范围内进行查询,指定某一类数据进行快速查询。本方案针对Delta Lake数据湖引入Elasticsearch,实现了Elasticsearch与Delta Lake有机结合。在数据入湖过程中,异步建立索引,在数据搜索过程中,只需要关键字,就能迅速定位到已经建立索引的数据的位置,进而快速抓取到需要的数据。

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