Amazon Neptune是什么？有哪些特色？

Amazon Neptune：一款靠谱的图形数据库服务

Amazon Neptune是一款快速、靠谱且可托管的图形数据库服务，它可以帮助您轻松地构建和运行使用高度互联数据的应用程序。专业构建出性能卓越的图形数据库模块，使其能够存储数十亿个关系，将图形查询的延迟降低到毫秒级别，是Amazon Neptune最显眼的特点之一。

Amazon Neptune的优点

1. 支持多个图形实体模型及其查询语言

Amazon Neptune适用Gremlin和SPARQL的对外开放图形API，可以选择Property Graph或者W3C标准资源叙述框架(RDF)实体模型以及相关的Apache Tinker Pop Gremlin或者SPARQL语言来实现。

2. 性能卓越且高扩展性

Amazon Neptune是一个性能卓越的图形数据库，采用三个可用区加载数最多15个低延迟时间团本，它能够扩大加载容量并每秒执行超过10万个图形查询。同时您也可以根据要求来增加或减少数据库部署，包含从小到大的尺寸。

3. 高可用性和耐久性

AmazonNeptune具有高可用性、耐久性，并遵循ACID(原子性、一致性、隔离性、耐久性)。Neptune在99.99%情况下可以正常使用。Neptune采用分布式存储机制工作，耐久性很强，同时也能够在三个区内复制六份数据快照，保证了高可用性。此外Neptune还会将备份数据传送到AmazonS3中，在物理存储常见故障中会通过完全透明方法来修复。

4. 高安全性

AmazonNeptune会对数据库进行多级安全保障，包含使用AmazonVPC来保证互联网防御、IAM验证来浏览端点连接、HTTPS数据加密来保障手机端客户端连

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常见问答(FQAS)

Amazon Neptune是Amazon提供的全托管图数据库服务。它可以使用传统的图查询语言如Gremlin或SPARQL对多种线性或非线性数据集进行高性能查询和分析。

Amazon Neptune提供全托管图数据库服务,主要特色包括:高可用性、可缩放性、安全性、良好的性能、使用简单等。它可以用于知识图谱、物联网、推荐系统、防范欺诈等多个场景。

Amazon Neptune支持属性图数据模型。在属性图数据模型中,数据使用节点、边和属性来表示复杂的关系和属性。这与关系数据库不同,更适用于复杂的非结构化或半结构化数据。

Amazon Neptune支持两种主流的图查询语言:Gremlin和SPARQL。Gremlin使用类SQL样式进行图遍历查询,SPARQL基于RDF triples模型进行图查询。这两种语言都支持高性能的图查询操作。