业务挑战
传统关系型数据库采用行列方式存储数据，难以有效地表示和存储实体之间的复杂关系，逐渐暴露以下问题：
无法支持大规模数据深链查询
大规模知识图谱的深度（长链）查询、分析与计算需要系统的多个实例频繁交互，但传统关系型数据库读写操作慢，反应时长大幅增长。
查询灵活性受限，效率低下
当知识图谱执行复杂图查询，如图遍历、路径查询时，传统关系型数据库并未对查询语言进行针对性优化，查询效率有限。
方案介绍
Galaxybase银河图数据库为新一代大规模知识图谱提供原生底层支撑，高效实现大规模图数据的高效读写查询与计算，深度语义分析，万亿点边大图，毫秒返回
方案价值
业务稳定，查询高效
Galaxybase高性能分布式图数据库支持动态在线扩容，能够在数据不断增长的同时满足大规模知识图谱的多重关联关系查询需求，提升数据分析和业务迭代的效率。
多元算法，分析智能
依赖Galaxybase银河图数据库的社区发现、影响力分析等图关联分析算法，能够支持用户发现隐藏在知识图谱中的模式和规律，可在推荐系统、智能问答等场景发挥更大的商业价值。
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