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1．讲讲你生活中有哪些数据是典型的图（关系）数据结构？除了生活中常见的社交、链路引用关系、知识图谱、路网管网、组织结构等，另外生物中：生物谱系、亲缘关系医学中：大脑连接、病理病因因果图，蛋白质相互作用图化学中：高分子结构等等这些都是图数据结构。注，图片来源网络 2. 讲讲你所接触过的或听说过的图计算的典型应用场景？节点分析：网页、人物、论文等重要性排名，关系分析：社交、电商等场景下：层次关系查询，好友、商品推荐故障诊断、根因分析知识图谱中：知识推理、知识消歧图层面的分析：社群分析、蛋白质高分子分类、3D视觉分类等等同时，由于图的本身强大的表达能力、高效快速的计算模式，对于现实生活存在的数据高纬稀疏、数据异构、数据量庞大、数据动态变化等场景，相较于一般常用分析技术手段具有天然强大的优势，同时可解释型强。引用自MIT林肯实验室论文注： BLAS：Basic Linear Algebra Set基本线性代数集 GraphBLAS：基于图的Basic Linear Algebra Set 3. 讲讲你所知道的，相比于关系型数据库，图计算技术在处理关系数据上的优点。表达能力上：图计算 (N:N的关系表达) VS关系数据库 (1:1或1:N的关系表达) 图计算擅长表达多种复杂关系、支持丰富语义，支持异构、稀疏型、时空等复杂性数据表达，表达能力强，使用场景丰富分析能力上：图计算(多层潜在关系查询、关系推理、时空分析、知识图谱，具备节点、关系、图等多层面上的分析能力) VS 关系数据库（简单的查询...）数据更新能力上：图计算（实时增减点边关系能力）VS 传统关系数据库（多表的Join,新增类型重新设计）图计算更新便捷、支持实时的数据更新性能上：图计算具备快速的多层潜在关联关系查询能力、图形并行计算能力，在大数据量下可以做到实时分析，快速高效4. 讲讲你所用过的图数据库或者图引擎，以及对TA不满意的地方？本人使用比较多的图计算工具，如PowerGraph、igraph等，只能进行单纯的计算，不支持属性图查询管理，采用“一次load图进行一次分析”的离线式分析方法，无法进行在线分析，不具备查询分析一体化能力，交互能力弱。华为图引擎服务GES提供的EYWA图计算引擎是目前少有的能够同时支持图查询与图计算分析、支持标准查询接口和gremlin标准查询语言，具备比较好的可视化、交互能力，大规模图计算性能较好的图计算引擎（如果你正在纠结选择哪一种图计算产品，华为的Eywa图计算引擎道是不错的选择）图计算领域专家夏应龙曾经在”从图引擎平台技术，看华为云EI的决心和野心”一文中，结合华为图引擎平台EYWA的选型诞生历程，从多角度客观分析了目前主流的图计算优劣，这里摘选部分，整理如下：Neo4j、Titan等：擅长于图数据的实时查询，但并不能高效地对图数据进行离线分析；具备数据持久化能力，但在数据量大的情况下性能剧烈退化且分析功能较弱Turi、GraphX：侧重图数据的离线分析和挖掘，却不能对属性图进行管理，且不支持实时查询Pregel、Powergraph和GraphX：不能有效支持在线分析和查询扩展。华为云图引擎在技术上做了如下创新及优化：分布式优化Parallel Sliding Window(PSW)的图计算框架，高效加载图数据，以满足业务大规模的计算需要；兼顾图计算与点查询效率，开发基于边集流（edge-set）的块状数据组织以合理组织数据；通过边集合的prefetch策略来隐藏磁盘的IO操作以及松弛的BSP模型来隐藏通信IO，从而提升性能；同时，夏应龙专家指出“技术演进层面上，EYWA下一步的努力方向是提供更好的图切分、更快的数据加载等；优化任务并行和任务调度；进行系统性能优化和架构升级以及探索GPU、FPGA对计算加速的帮助”，值得期待！！！