ExDgraph:Elixir与Dgraph的完美结合
2024-08-29 00:38:55作者:齐添朝
项目介绍
ExDgraph 是一个基于 gRPC 的客户端,专为 Dgraph 数据库设计。Dgraph 是一个开源的、水平可扩展的分布式图数据库,提供 ACID 事务、一致性复制和线性可读性。ExDgraph 利用 DBConnection 行为来支持事务和通过 Poolboy 进行连接池管理。目前,ExDgraph 兼容 Dgraph v1.0.16 版本。
项目技术分析
ExDgraph 的核心优势在于其高性能和稳定性,以及与 GraphQL+ 的紧密集成。它通过 gRPC 协议与 Dgraph 数据库通信,确保了数据传输的高效性和安全性。此外,ExDgraph 支持事务和连接池,这对于高并发的应用场景尤为重要。
项目及技术应用场景
ExDgraph 适用于需要高性能图数据库解决方案的场景,特别是在社交网络、推荐系统、知识图谱和复杂数据关联分析等领域。由于其支持 Elixir 语言,它也非常适合那些希望利用 Elixir 的并发性和容错性来构建高可用性应用的开发者。
项目特点
- 高性能和稳定性:ExDgraph 的设计原则是性能和稳定性优先,确保在高负载下仍能保持良好的响应速度和数据一致性。
- 简单易用:ExDgraph 提供了丰富的语法糖和灵活的接口,使得即使是新接触 Dgraph 的开发者也能快速上手。
- 支持事务和连接池:通过 DBConnection 和 Poolboy,ExDgraph 支持事务处理和连接池管理,优化了数据库操作的效率和可靠性。
- 与 GraphQL+ 紧密集成:ExDgraph 的工作方式尽可能接近 GraphQL+,使得开发者可以无缝地使用 GraphQL+ 的查询和操作。
- 灵活的数据操作:ExDgraph 支持简单的查询、修改和操作,同时允许通过 Elixir 映射直接插入复杂的数据集,简化了数据操作流程。
安装和使用
要开始使用 ExDgraph,只需在 mix.exs 文件中添加 ex_dgraph 依赖,并进行相应的配置。详细的安装和使用指南可以在项目的 README 文件中找到。
def deps do
[
{:ex_dgraph, "~> 0.2.0-beta.3"}
]
end
社区和支持
如果你在使用 ExDgraph 过程中遇到问题或有任何建议,欢迎加入 Dgraph Slack 的 #elixir 频道进行交流。此外,项目欢迎任何形式的贡献,特别是提高测试覆盖率的工作。
ExDgraph 是一个充满潜力的项目,它将 Elixir 的强大功能与 Dgraph 的高性能图数据库特性相结合,为开发者提供了一个强大的工具来构建复杂的分布式应用。无论你是 Elixir 开发者还是图数据库爱好者,ExDgraph 都值得你一试。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217