图数据在社交推荐、多跳实时计算、风控和安全等领域有可期待的前景。如何用图数据库高效存储和查询大规模异构图数据，是一个重大挑战。

为大众所熟知的图数据库大多在大数据集合上束手无策，如：Neo4j 的社区版本，采用 Cypher 语言，由单机单副本提供服务，广泛应用于图谱领域。JanusGraph 虽然通过外置元数据管理、kv 存储和索引的方式解决了大数据集合存储问题，但其存在广为诟病的性能问题。

面临大数据量挑战的互联网公司，如何解决图数据库的挑战呢？在本次直播中，微信团队的高级工程师李本利将和你分享下他的实践。

直播时间

2020.09.22 （周二）晚 20:00

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• 背景介绍
• 方案选型
• 基于 Nebula Graph 的实践

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