智能图形
将图形扩展到集群中并保持性能。此独特功能使您能够探索图形使用中的全新领域，并提供与单个实例设置几乎相同的图形遍历性能。
当图形的数据集超过ArangoDB单个实例上可以承载的限制时，需要进行缩放。然而，通过集群分割图形会带来新的问题。当使用标准图时，遍历可能涉及数据库服务器之间的许多网络跳。由于边缘将遍历带到不同的机器上，性能会恶化。
智能图和不相交智能图通过优化碎片之间的数据分布来解决此问题，减少了需要网络跳到其他服务器的边缘数。
使用图形缩放
ArangoDB的社区版可以在单个实例上处理大型数据集，允许您垂直扩展而不会出现问题。它还可以处理水平扩展到包含所有三种数据模型的集群。但是，在水平缩放时，通过集群分割图形时，可能会遇到性能问题。
绘制一个处理大型数据集的图，例如在物联网、金融、通信、医疗保健或基因组学应用程序中可能会发现的内容。数据的自然分布涉及一系列高度互联的社区，这些社区之间有许多边缘。
图1:3台机器上没有SmartGraphs的图形切分
在这种规模上遍历图可以带您穿过数十亿甚至万亿个顶点。这样的数据量太大，无法安装在一台机器上，每当边缘将您从一台机器带到另一台机器时，网络连接上就会出现性能瓶颈。如果第二台机
将图形扩展到集群中并保持性能。此独特功能使您能够探索图形使用中的全新领域，并提供与单个实例设置几乎相同的图形遍历性能。
当图形的数据集超过ArangoDB单个实例上可以承载的限制时，需要进行缩放。然而，通过集群分割图形会带来新的问题。当使用标准图时，遍历可能涉及数据库服务器之间的许多网络跳。由于边缘将遍历带到不同的机器上，性能会恶化。
智能图和不相交智能图通过优化碎片之间的数据分布来解决此问题，减少了需要网络跳到其他服务器的边缘数。
使用图形缩放
ArangoDB的社区版可以在单个实例上处理大型数据集，允许您垂直扩展而不会出现问题。它还可以处理水平扩展到包含所有三种数据模型的集群。但是，在水平缩放时，通过集群分割图形时，可能会遇到性能问题。
绘制一个处理大型数据集的图，例如在物联网、金融、通信、医疗保健或基因组学应用程序中可能会发现的内容。数据的自然分布涉及一系列高度互联的社区，这些社区之间有许多边缘。
图1:3台机器上没有SmartGraphs的图形切分
在这种规模上遍历图可以带您穿过数十亿甚至万亿个顶点。这样的数据量太大，无法安装在一台机器上，每当边缘将您从一台机器带到另一台机器时，网络连接上就会出现性能瓶颈。如果第二台机