微软开源图数据查询语言LIKQ，海量图数据实时检索和集成触手可得

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摘要: Graph Engine（分布式图处理引擎）是微软亚洲研究院于2015年发布的基于内存的分布式大规模图数据处理引擎，可以帮助用户高效地处理大规模图数据。发布一年多以来， Graph Engine 受到了来自学术界和工业界的广泛关注 ...

近日，微软亚洲研究院通过 GitHub 平台开源图数据查询语言 LIKQ（Language-Integrated Knowledge Query）。LIKQ 是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言。它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询语言，直接使用原生C#代码即可构建知识图谱语言，从而使海量图数据的实时检索和集成变得触手可得。 Graph Engine（分布式图处理引擎）是微软亚洲研究院于2015年发布的基于内存的分布式大规模图数据处理引擎，可以帮助用户高效地处理大规模图数据。发布一年多以来， Graph Engine 受到了来自学术界和工业界的广泛关注。截至2017年1月底，Graph Engine 的 SDK 工具包下载量已接近三万次。众多领域的科研人员和开发者利用 Graph Engine 开发出了各种充满创意的应用。 而基于 Graph Engine 的查询语言 LIKQ 则可以帮助用户更方便、直观地查询和检索 Graph Engine 所处理的图数据。开发者可以将 LIKQ 直接嵌入到编程语言（例如C＃和JavaScript）中，而不需要学习新的领域相关的特定查询语言。例如，在一个知识图谱的前端应用中，开发者可以将 LIKQ 直接嵌入到前端 JavaScript 中来实现实时高效的知识图谱访问。同时，LIKQ 还具备灵活的可扩展性，用 Lambda 表达式表达的任意计算逻辑都可以被直接嵌入到查询语句中，从而实现强大的服务器端计算。比如在数据查询中，开发者可以方便地嵌入通过 Lambda 表达式自定义的数据过滤条件来进行灵活的图模式匹配。 此前，基于 Graph Engine 的 LIKQ 已被应用于微软认知服务的学术图谱检索 API 中，用户可以通过微软认知服务对微软学术图谱进行实时的路径和模式匹配查询。 未来，微软将继续维护、开发 LIKQ 和 Graph Engine，并与开源社区中的开发者们一道进一步提升其功能和算法，以帮助更多开发者和研究团体更好地使用 Graph Engine 来处理大规模图数据，产生更多的创意应用和科研创新。 分布式图处理引擎 Graph Engine Graph Engine（GE）是一个基于内存的分布式大规模图数据处理引擎，由强类型 RAM 存储和通用分布式计算引擎支持。 Graph Engine= RAM Store + Computation Engine + Graph Model Graph Engine 的内存管理系统能高效处理海量内存对象。作为一个高性能内存数据库，Graph Engine 可充分利用内存来加速数据访问和并行计算。作为一个通用计算引擎，Graph Engine 拥有极强的可扩展性。通过一个简洁优雅的数据和消息传递建模语言，Graph Engine 允许用户自由地定义数据模式和计算模型。 Graph Engine 具有优秀的系统互操作性，可以方便地与其它系统平台进行集成。基于通用的 RESTful 接口，一个 Graph Engine 驱动的应用可以与所有设备互联协作。 为使分布式应用的开发更为轻松简单，Graph Engine提供了大量的内置特性，其中包括： 声明性的数据建模和网络编程接口； 完善的 IntelliSense 开发环境支持； 对 LINQ 查询语言的原生支持； 集成的应用程序远程部署、控制、监控和调试。 Graph Engine 还可与强大的集成开发环境 Visual Studio 以及微软云计算平台 Azure 无缝集成。无论本地开发还是云端部署，Graph Engine 都可以给开发者带来极佳的用户体验。开发者可以借助 Visual Studio 快速开发，然后通过简单的鼠标操作将一个分布式应用部署到云端。

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关键词：微软

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