Neo4j技能树学习之路

魏铁锤chui
Java领域新星创作者
2022-09-24 16:42:42

概述:
数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值(Key-Value)数据库、列存储数据库、面向文档数据库、搜索引擎数据库等。

关系型数据库:
    关系型数据库是最古老的数据库类型,关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式),在关系型数据库中,对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上。在大型系统中通常有多个表,且表之间有各种关系。实际使用就是通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。

非关系型数据库:
非关系型数据库分为关系型数据库、列存储数据库、面向文档数据库和图形数据库。

键值数据库是一种非关系数据库,它使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合,其中键作为唯一标识符。

列式存储(column-based)是相对于传统关系型数据库的形式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是对表中数据的存储形式的差异。

面向文档数据库可存放并获取文档,可以是XML、JSON、BSON等格式,这些文档具备可属性(self-describing),呈现分层的树状结构(hierarchical tree data structure),可以包含映射表、集合和纯量值。数据库中的文档彼此相似,但不必完全相同。文档数据库所存放的文档,就相当于键值数据库所存放的“值”。文档数据库可视为其值可查的键值数据库。

图形数据库顾名思义,就是一种存储图形关系的数据库。图形数据库是NoSQL数据库的一种类型,它应用图形理论存储实体之间的关系信息。关系型数据用于存储明确关系的数据,但对于复杂关系的数据存储却有些力不从心。

搜索引擎存储:

搜索引擎数据库是应用在搜索引擎领域的数据存储形式,由于搜索引擎会爬取大量的数据,并以特定的格式进行存储,这样在检索的时候才能保证性能最优。

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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 随着统计学的发展,统计学习在机器学习中占据了重要地位,支持向量机(SVM)、决策树和随机森林等算法的提出和发展,使得机器学习能够更好地处理分类、回归和聚类等任务。进入21世纪,深度学习成为机器学习领域的重要突破,采用多层神经网络模型,通过大量数据和强大的计算能力来训练模型,在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。 机器学习算法在各个领域都有广泛的应用,包括医疗保健、金融、零售和电子商务、智能交通、生产制造等。例如,在医疗领域,机器学习技术可以帮助医生识别医疗影像,辅助诊断疾病,预测病情发展趋势,并为患者提供个性化的治疗方案。在金融领域,机器学习模型可以分析金融数据,识别潜在风险,预测股票市场的走势等。 未来,随着传感器技术和计算能力的提升,机器学习将在自动驾驶、智能家居等领域发挥更大的作用。同时,随着物联网技术的普及,机器学习将助力智能家居设备实现更加智能化和个性化的功能。在工业制造领域,机器学习也将实现广泛应用,如智能制造、工艺优化和质量控制等。 总之,机器学习是一门具有广阔应用前景和深远影响的学科,它将持续推动人工智能技术的发展,为人类社会的进步做出重要贡献。

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