12306, Redis, 图数据库
2022-01-1712306
12306是铁科院开发的，外援是pivotal，所以12306的数据库是greenplum，缓存是gemfire。pivotal官方甚至有解决12306相关问题的论文。
阿里云在关键的时间点帮助解决了余票查询的技术难点，把12306从业务爆发式增长时的窘境中解救了出来。
https://www.zhihu.com/question/447094648
铁路12306是谁研发的?
http://www.csdn.net/article/2015-02-10/2823900
技术揭秘12306改造
https://www.zhihu.com/answer/17575573
超级计算机能不能用于12306？
https://mp.weixin.qq.com/s/3F5lwv5LtOqBa7S0Owf4XQ
虽然难用，但12306面临的业务场景复杂度可能是世界之最
https://mp.weixin.qq.com/s/bF0gq2kIzKzKBP1QaM5ebA
12306系统的秒杀“艺术”：如何抗住100万人同时抢1万张票？
https://mp.weixin.qq.com/s/jWFGod7PqA06c44OkwW7EA
“12306”的架构到底有多牛逼？
GemFire
GemFire是一个内存数据库。官网：
https://pivotal.io/pivotal-gemfire
参考：
http://soft.zhiding.cn/software_zone/2013/1230/3007113.shtml
12306采用Pivotal GemFire分布式解决方案解决尖峰高流量并发问题
Redis
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
http://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html
Redis教程
http://www.yiibai.com/redis/
另一个Redis教程
redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Redis在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF持久化（原理是将Redis的操作日志以追加的方式写入文件）。
https://www.cnblogs.com/zxs117/p/11242026.html
RDB和AOF的区别
参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/3WmGpZkEuSz-ox_2CPCsqg
伯克利推出世界最快的KVS数据库Anna：秒杀Redis和Cassandra
https://mp.weixin.qq.com/s/320HQlFOXdzbBh2ofrpANA
Redis高负载下的中断优化
https://mp.weixin.qq.com/s/3ISOT_9HTFrnxpJdnHTnsg
redis哈希表的rehash分析
https://www.jianshu.com/p/dbc62ed27f03
玩转Redis集群
https://mp.weixin.qq.com/s/My6gZIVBVEjjDoQ5IpPKCw
Redis查漏补缺：最易错过的技术要点大扫盲
https://mp.weixin.qq.com/s/T2AmwNTYwTPlB0WbCsy-3g
Redis单线程架构
https://mp.weixin.qq.com/s/XZYxHEUx0AJozQ2oM5fTrw
秒杀Redis的KVS上云了！伯克利重磅开源Anna 1.0
https://mp.weixin.qq.com/s/FyYhLS3X7LDe0PLxooz_cQ
Redis的n种妙用，不仅仅是缓存
https://mp.weixin.qq.com/s/X1gh_mtXvc9KnI2jK-cTyw
如果面试官问你：Redis内存满了怎么办？
https://mp.weixin.qq.com/s/ZsmcJc9L-EI2msRiga9-VA
redis持久化
https://mp.weixin.qq.com/s/uTzPJJmL6OY4bxarJ_x95g
Redis你掌握多少了，来个查漏补缺？
https://mp.weixin.qq.com/s/1woExb3V_PjnrhHYH5Jksg
美团万亿级KV存储架构与实践
https://mp.weixin.qq.com/s/7l_o1iJtxiRnzFauaPjq4w
这可能是你见过最好的Redis主从复制原理
https://mp.weixin.qq.com/s/RJ1sSyGkkD1SCEGsD320Dw
和你们聊聊Redis概念、集群和应用场景！
https://mp.weixin.qq.com/s/4_ZHq3Xm9zVvqeEe5_B7SA
和杠精聊Redis多线程
https://mp.weixin.qq.com/s/TjFSVf0OkT_4ATk21mxpEQ
Redis的过期删除策略和内存淘汰机制
https://mp.weixin.qq.com/s/Y9SdWSELsgkdV2sO26SBSA
推荐几款Redis可视化工具
https://mp.weixin.qq.com/s/IX0dWN24EqH8vAs9ZXnfFg
四个大点，搞懂Redis到底快在哪里？
https://mp.weixin.qq.com/s/MAN-hVvfYZZILJmNs1Q7SQ
Redis内存模型
https://mp.weixin.qq.com/s/aYvzVlJ7ry8XG_B4xuPvzg
如何从0到1构建一个稳定、高性能的Redis集群？
https://mp.weixin.qq.com/s/K3QMN750ZeFDNGopmOz1aw
一文讲透如何排查Redis性能问题
https://mp.weixin.qq.com/s/-op5WR1wSkgAuP7JYZWP8g
Redis多线程网络模型全面揭秘
https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzU3NDkwMjAyOQ==&action=getalbum&album_id=1708320618028318723
一个Redis的专栏
https://mp.weixin.qq.com/s/lSSVmK_j74PQ1l-SFuKxFw
你管这破玩意叫哨兵？
https://mp.weixin.qq.com/s/k8agEub4qmhm3kX_TpETrA
这篇Redis文章，图灵看了都说好
https://mp.weixin.qq.com/s/24sQPnZX9FnpxK7mcJtvHw
携程持久化KV存储实践
Pika
Pika是一个可持久化的大容量redis存储服务，兼容string、hash、list、zset、set的绝大部分接口(兼容详情)，解决redis由于存储数据量巨大而导致内存不够用的容量瓶颈。
官网：
https://github.com/Qihoo360/pika/
图数据库
Neo4j
Neo4j大概算是最著名的图数据库了，它具有成熟和健壮的数据库的所有特性。相对于关系数据库来说，图数据库（Graph Database）善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询——在关系数据库中，这些查询会导致大量的表连接，因此会产生性能上的问题。
官网：
https://neo4j.com/
参考：
http://blog.csdn.net/xingxiupaioxue/article/details/71747284
如何将大规模数据导入Neo4j
https://mp.weixin.qq.com/s/_Zm88TyBcXAZ4LeQOuJCHA
管理neo4j的用户
https://mp.weixin.qq.com/s/dzPZTqUhWKIiKj2o7OkMbA
Neo4j的python操作库Neo4j-Driver
https://mp.weixin.qq.com/s/mupuyM7m_41eOzQc7LGRRw
Neo4j的python操作库Neomodel
https://mp.weixin.qq.com/s/YVo6KduIvckYKH53fjDogw
neo4j扩展包APOC的图算法
https://zhuanlan.zhihu.com/p/61096301
一文教你用Neo4j快速构建明星关系图谱
https://mp.weixin.qq.com/s/dnqbsBXHodJB0ZRUrcukCw
使用Docker安装Neo4j
https://mp.weixin.qq.com/s/UlgRDOm93QbjWA4q_kky9g
获取到知识后，如何进行存储和便捷的检索？
neo4j-graph-algorithms
Neo4j Graph Algorithms扩展包，是一个关于图算法的jar包，集成了一些常见的图算法，比如社区发现，路径扩展，中心点计算，PageRank等。
代码：
https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-graph-algorithms
InteractiveGraph
InteractiveGraph是一个图结构的可视化库。
代码：
https://github.com/grapheco/InteractiveGraph
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/63221921
InteractiveGraph实现酷炫关系图谱之前瞻
openCypher
openCypher是基于Neo4j的查询语言Cypher开发的，Cypher用于在图数据库中存储和检索数据。在图数据库领域，目前还没有像关系数据库中访问数据的SQL这样的通用查询语言标准。
openCypher的目标是通过简化存储、分析，以及用于访问图数据模型的工具平台，促进图处理和分析的使用。技术厂商可以在他们的工具和平台内实现Cypher。
官网：
http://www.opencypher.org/
参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/k4OzrgeoIICO25mCbgRKxw
Cypher必知必会速查表
https://mp.weixin.qq.com/s/kCAGYOzeWsPzBfR1WZA9ew
Cypher必知必会速查表二
https://mp.weixin.qq.com/s/CS_A4207NxYczhjrJbF9IQ
Cypher必知必会速查表三
https://mp.weixin.qq.com/s/vEnjavJ2tObKjUDuFyuRbg
Cypher必知必会速查表四
RedisGraph
RedisGraph是Redis推出的基于Redis的图数据库。
官网：
http://redisgraph.io/
参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/BzQBy6AoMXXpjsdGyXh1zA
揭秘RedisGraph: Redis内嵌高性能内存图数据库
其他图数据库
开源的、流行的图数据库主要有以下几种：Neo4j、OrientDB、ArangoDB、JanusGraph、Dgraph。
Neo4j历史悠久，且长期处于图数据库领域的龙头地位，但它开源的社区版本只支持单机，不支持分布式。
OrientDB和ArangoDB起步比较早，最初是一个单机的图数据库，后来随着用户数据量的不断增加，增加了分布式模式，但支持的不是很好。
JanusGraph和Dgraph发展的比较晚，从设计之初就考虑了分布式和扩展性，所以对分布式支持的非常好，且都是完全开源免费的。
第一类：Neo4j、ArangoDB、Virtuoso、TigerGraph、RedisGraph。此类图数据库只有单机版本开源可用，性能优秀，但不能应对分布式场景中数据的规模增长。
第二类：JanusGraph、HugeGraph。此类图数据库在现有存储系统之上新增了通用的图语义解释层，图语义层提供了图遍历的能力，但是受到存储层或者架构限制，不支持完整的计算下推，多跳遍历的性能较差，很难满足OLTP场景下对低延时的要求。
第三类：DGraph、NebulaGraph。此类图数据库根据图数据的特点对数据存储模型、点边分布、执行引擎进行了全新设计，对图的多跳遍历进行了深度优化。
参考
https://mp.weixin.qq.com/s/YfNlDoGOlHtpG9VFBCZHnQ
VLDB2019特邀报告《图处理》综述进展，滑铁卢大学数据库大牛M. Tamer Özsu教授，170页ppt
https://mp.weixin.qq.com/s/PkFscGq8tjzc3HQiF-SSsA
在图数据上做机器学习，应该从哪个点切入？
https://mp.weixin.qq.com/s/uYP8Eyz36JyTWska0hvtuA
字节跳动自研万亿级图数据库&图计算实践
https://mp.weixin.qq.com/s/uZStvVZp3UHLY3BppgaRLg
JanusGraph VS Dgraph：贝壳分布式图数据库技术选型之路
https://mp.weixin.qq.com/s/3rLTRtSWbf31aNRDs4rmoQ
Dgraph简介篇
https://mp.weixin.qq.com/s/rhtaVTON761wxGDqT9EIoQ
Dgraph原理篇
https://mp.weixin.qq.com/s/5nBS0FiOynhGS6mY2dZ1ng
分布式图数据库在贝壳的应用实践
https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/112000725
一文聊“图”，从图数据库到知识图谱
https://mp.weixin.qq.com/s/akfjTkRkPraCAoli-VPC9A
美团图数据库平台建设及业务实践
