在ArchSummit深圳2018大会上，李玉明讲师做了《百度图数据库的技术剖析和应用实践》主题演讲，主要内容如下。
演讲简介：
互联网和信息技术渗透到各行各业生产海量的数据，人们逐渐开始关注数据的内在关联，这在知识图谱、推荐引擎、金融风控、公共安全和智能运维等场景中尤其显得重要。如何在海量的数据中发现有价值的关联信息是一大挑战，于是图数据库技术应运而生，专注于处理关联数据，并在近几年飞速发展。
百度自主研发的原生图数据系统（BGraph），在百度的知识图谱系统中应用和实践多年，支撑数以亿计的实体并支撑数以万计的查询 QPS，用于知识问答、搜索推荐和知识推理等。
本主题主要和大家分享我们图数据库的设计和实践经验，包括原生的图存储和图计算技术，针对图的存储和查询的性能优化，分布式集群技术和高可用技术方案等。
演讲提纲
为什么需要图数据库
各行业的应用场景，需要分析数据关联获取商业价值
SQL 数据库 vs 图数据库
图数据库的技术挑战
图数据库的技术挑战：局部性差，规模大，分片难等
业界的图数据库以及特点
图数据库的系统架构
图数据库的核心目标
原生的图存储和计算
支持全文检索的必要性
高可用的分布式集群架构
应用于实践经验
在百度知识图谱的应用
批量导入 vs 流式写入的权衡
分而治之
性能！性能！
访问控制和系统防御
思考与展望
听众受益
了解图数据库的发展方向和技术挑战
了解知识图谱和企业风控等图数据库的需求
学习和了解分布式系统的架构理念与设计
大规模分布式系统的实践经验
讲师介绍：
李玉明
百度云 数据库资深架构师
2008 年中科院硕士毕业后在 IBM 中国研发中心从事数据库 DB2 内核引擎的研发工作。2014 年加入百度，构建了大规模时序数据的分布式存储系统，承载百度运维十亿级指标、日均万亿级数据点的写入存储和查询。当前负责百度云商业图数据库项目，重点关注高性能企业级数据库的系统设计。
完整演讲 PPT 下载链接：
https://archsummit.infoq.cn/2018/shenzhen/schedule
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