我正在寻找一个低延迟图数据库，它允许深入的查询，同时被实时更新。是否可以通过flink进程实时更新dgraph？我想验证一个想法如下：
读取Kafka传给flink的数据流以创建数据表/图形
将数据表/图形与边/顶点属性一起传递给dgraph
实时更新dgraph（边/顶点属性）
将最新版本的dgraph复制/提升到flink以执行计算（定期）
如果不可能：dgraph基于rocksdb，有人知道数据是否可以通过rocksdb传递到dgraph吗？
我正在寻找一个低延迟图数据库，它允许深入的查询，同时被实时更新。是否可以通过flink进程实时更新dgraph？我想验证一个想法如下：
读取Kafka传给flink的数据流以创建数据表/图形
将数据表/图形与边/顶点属性一起传递给dgraph
实时更新dgraph（边/顶点属性）
将最新版本的dgraph复制/提升到flink以执行计算（定期）
如果不可能：dgraph基于rocksdb，有人知道数据是否可以通过rocksdb传递到dgraph吗？
1条答案
按热度按时间06odsfpq1#
你所描述的听起来很直截了当，dgraph应该能够做这些操作。是否关注高吞吐量，即dgraph是否能够接受flink抛出的变异和查询负载？
在这里您可能遇到的主要问题是，数据需要转换为rdf格式以进行突变，而查询需要采用我们使用的类似graphql的格式。
有关更多文档，请参见我们的wiki：https://wiki.dgraph.io/main_page
另外，很高兴了解您的具体用例，并在这里给出更详细的答案：https://discuss.dgraph.io