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概括
巨大图是一个易于使用，高效，通用的开源图数据库系统（图数据库，GitHub项目地址），实现了Apache TinkerPop3框架，并且与Gremlin查询语言完全兼容。借助完整的工具链组件，它可以帮助用户根据图数据库轻松构建应用程序和产品。大型图支持快速进口超过100亿个顶点和边缘，并提供毫秒级别的关系查询能力（OLTP）。它支持大型分布式图处理（OLAP）。
巨大图的典型应用程序场景包括深层关系探索，关联分析，路径搜索，提取，数据聚类，社区检测，知识图等，并且适用于诸如网络安全，电信欺诈，财务风险控制，广告建议，社交网络和智能机器人等业务领域，例如
特征
大型图支持在线和离线环境中的图形操作，支持数据的批处理导入，支持有效的复杂关系分析，并可以与大数据平台无缝集成。大型图支持多用户并行操作。用户可以输入Gremlin查询语句，并及时获得图形查询结果。他们还可以在用户程序中调用大量API进行图形分析或查询。
该系统具有以下功能：
- 易用性：大型图支持Gremlin Graph查询语言和RESTFUL API，为图检索提供了常见的接口，并且具有具有完整功能的外围工具，可以轻松实施各种基于图形的查询和分析操作。
- 效率：大型图已在图形存储和图计算中进行了深入优化，并提供了各种批次导入工具，这些工具可以轻松完成数以万计的数据的快速导入，并通过优化的查询实现图形检索的毫秒级响应。支持成千上万用户的同时在线实时操作。
- 通用：大型图支持Apache Gremlin标准图查询语言和属性图标准图建模方法，并支持基于图形的OLTP和OLAP方案。集成Apache Hadoop和Apache Spark大数据平台。
- 可扩展：支持分布式存储，数据和水平扩展的多个副本，内置多个后端存储引擎，并且可以轻松通过插件扩展后端存储引擎。
- OPEN：大图代码是开源（Apache 2许可证），客户可以独立修改和自定义，并有选择地回馈开源社区。
该系统的功能包括但不限于：
- 支持从多个数据源（包括本地文件，HDFS文件，MySQL数据库和其他数据源）的批量导入数据，并支持多种文件格式的导入（包括TXT，CSV，JSON和其他格式）
- 使用视觉操作接口，它可用于操作，分析和显示图，从而降低用户使用的阈值
- 优化的图形界面：最短路径（最短路径），K-STEP连接子图（K-Neighbor），K-STEP到达相邻点（K-OUT），个性化建议算法个人装备等。
- 基于Apache-TinkerPop3框架实施，支持Gremlin图形查询语言
- 支持属性图，属性可以添加到顶点和边缘，并支持富属性类型
- 具有独立的模式元数据信息，具有强大的图形建模功能，并促进了第三方系统集成
- 支持多Vertex ID策略：支持主密钥ID，支持自动ID生成，支持用户定义的字符串ID，支持用户定义的数字ID
- 边缘和顶点的属性可以索引以支持精确查询，范围查询和全文搜索
- 存储系统采用插件模式，支持RocksDB，Cassandra，Scylladb，Hbase，MySQL，PostgreSQL，Palo和inmemory等。
- 与Hadoop和Spark GraphX等大数据系统集成，并支持大量负载操作
- 支持高可用性（HA），数据的多个副本，备份恢复，监视等。
模块
- 巨大绘图服务器：巨大的格言是大型图计划的核心部分，其中包含核心，后端，API和其他子模型；
- 核心：实现图引擎，向下连接到后端模块，并向上支撑API模块；
- 后端：将图形数据存储到后端，支持内存，Cassandra，Scylladb，RocksDB，HBase，MySQL和PostgreSQL，用户可以根据实际情况选择一个；
- API：内置REST服务器，为用户提供RESTFULE API，并且与Gremlin查询完全兼容。 （支持分布式存储和计算下降）
- 巨大的托管：（工具链）
- 巨大的贴词：巨大的晶状客户提供了一个安息的API客户端，用于连接到巨大的graph-server，目前只能实现Java版本，其他语言的用户可以自己实现它；
- 巨大加载程序：巨大的格载 - 加载程序是基于巨大晶格的数据导入工具，它将普通的文本数据转换为图表的顶点和边缘，并将它们插入图形数据库。
- 大型超凡企业：大型超凡企业是Mausgraph的Web可视化管理平台，一个一站式可视化分析平台，该平台涵盖了从数据建模到快速数据导入，到在线和离线数据分析以及图形的统一管理的整个过程；
- 巨大的工具：大型工具是MuteGraph的部署和管理工具，包括图形管理，备份/恢复，Gremlin执行和其他功能。
- 大型计算机：大型计算机是一个分布式的图形处理系统（OLAP）。这是Pregel的实现。它可以在诸如Kubernetes/Yarn之类的群集上运行，并支持大型图计算。
- 巨大图：巨大的graph-ai是MuteGraph的独立AI组件，提供图形神经网络，LLM/Graph Rag Combination/Python-client和其他相关组件的培训和推理功能，不断更新。
贡献
- 欢迎为大型图提供贡献，请查看如何为更多信息做出贡献。
- 注意：建议使用GitHub桌面来大大简化PR和提交过程。
- 感谢所有已经为大型贡献做出贡献的人！
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