图数据库Titan运行在各种数据库上，所有这些数据库都由AmazonWebServices提供支持。许多人认为图数据库只对社交应用有用，例如Facebook或LinkedIn。但Titan也是亚马逊Kiva系统用来管理其零售仓库的主数据库。由于亚马逊的仓库系统可能是世界上最好的，因此值得一看这家零售巨头如何使用该技术，以及企业如何使用它与现有的AWS部署协同工作。Titan在设计应用程序和存储库之外也得到了很好的开发。除了社交应用程序之外，图形数据库还可以用于许多应用程序。许多应用程序可以自然地扩展为使用图形类型的关系。例如，许多嵌入在社交应用程序中的推荐系统通常是基于图形的系统。图数据库由一系列节点和边界组成；每个节点代表一个实体，每个边界代表两个节点之间的连接或关系。图数据库，尤其是Titan很容易安装和集成。Titan是一个基于NoSQL的数据库。NoSQL是所有非关系数据库的总称。在这个范围内有几种不同的模型，每种都有自己的优点和缺点。Cassandra是另一种基于NoSQL的数据库，天生适合时间序列数据，但不适合关系节点网络的即席查询。在这种情况下，图形数据库非常合适。Titan组件和存储引擎从技术上讲，Titan不是数据库；它是数据库之上的客户端库。它依赖于底层存储引擎（例如Cassandra或Hadoop）来存储其数据。它还依赖于索引引擎，例如Lucene、ElasticSearch或Solar，来执行相关查询。所以，只要你的游戏中有这些技术，你就可以在上面加上泰坦；您实际上不需要部署另一个分布式数据库系统。这样做可以减少额外费用，并可以加速新技术的采用。Titan需要一个存储引擎，因为这是用来存储节点和边界的。Cassandra和HBase都在AWS上运行并支持大数据式扩展。AmazonRelationalDataServices和Aurora是缺少的两个存储引擎；然而，在最近于波士顿举行的AWSMeetup上，许多AWS用户要求亚马逊为Titan添加Aurora支持。ElasticSearch、Lucene或Solr等索引后端执行正常操作，但需要执行相关查询。下载Titan后，您将获得运行嵌入式存储引擎和索引后端的配置。开发人员可以在边界上添加属性和语义，例如定义指令和基数。属性允许开发人员搜索具体类型的关系；指令和基数允许对数据强制执行域语义。启用Titan图形数据库对于计划在AWS上使用Titan的企业，方法是先在白板上绘制应用程序的主数据结构，然后使用Gremlin命令行工具在图形中创建节点和边界。从这点开始，你可以用Gremlin查询接口，可能会发现面向图的方式简化了查询。另一种选择是使用Titan的内置数据库“TheGraphoftheGods”。您可以下载一个数据库，其中包含一整套“上帝”和“关系”，然后对该数据库运行查询。为此，启动gremlin，然后运行??gremlin>GraphOfTheGodsFactory.load(g)您还可以运行所有类型的查询，例如：saturn=g.V.has('name','saturn').next()tofindaparticularnodeorsaturn.in('father').in('父亲').nametofindSaturn'sgrandchild(Hercules)orhercules.out('father','mother')*.getVertexLabel()tofindHercules'parents.原文链接：http://www.searchcloudcomputing。com.cn/showcontent_87968.htm
