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一、基础网络能力强悍，是数据中心的必须的基础设施
中国移动、中国联通和中国电信三大运营商大数据中心的建立为贵阳奠定了产业发展的基础。三大运营商数据中心在贵安新区相继开工建设，其中：中国电信云计算中心用地500亩，总投资70亿元；中国移动（贵州）数据中心项目用地275亩，总投资20亿元；中国联通（贵安）云计算基地用地500亩，总投资50亿元。
三大运营商数据中心在贵安新区相继建成后，将使贵阳周边特定区域集聚20-30万的机架、上百万台的服务器，数据存储规模可达EB以上，成为国内乃至全球最大的数据聚集地之一。国内运营商的支持，使得数据中心所必须的网络基础能力得以具备。
二、可以省钱，缘由是得天独厚的气候条件
其实不仅仅是苹果公司，建立数据中心，有不少企业选址贵阳。其中得天独厚的是自然条件，其中比较重要的是气候条件：贵阳市气候凉爽，周边年平均气温15.1摄氏度，夏无酷暑，冬无严寒。温度适宜的好处是可以省暖气费和空调费。以及，贵阳宜居，也有利于引进人才。空气清新，达到世界卫生组织设立的清新空气负氧离子标准的上限；纬度合适，处于北纬26度；海拔适中，在l000米左右，紫外线辐射为全国乃至全球最少的地区之一，非常适合人居；灾害罕见，没有发生过地震、台风等。
三、电力充足
对于大数据中心来说，断电或者电力不足是非常恐怖的事情。而贵阳，点亮充足，也是建立数据中心的亮点。贵州省电力充沛，能源富足，是“西电东送”的起源。贵州省水资源丰富，电力水火并济，稳定可靠。
四、均衡城市资源，以获取更多的政府资源扶持
苹果公司目前已经在北京和深圳建立或开建了研发中心，并计划在上海和苏州也建立研发中心。对于都希望苹果落地支持的各大城市来说，苹果公司自然也得平衡一下各方的需求，同时分散到不同的城市也非常利于谈判，获得优厚政策支持。所以在北京、深圳、上海、苏州等落地或者即将落地，在选择一个新城市，就合情合理了。另一个原因，贵阳地处西部，也是布局数据中心的合理地方之一，西部无非成都，其次就是贵阳可选了。
五、优惠政策
在吸引公司前来投资方面，政府也做出了出色的工作，推出了试点工程，并为用电等的使用提供优惠。
事实上很多互联网企业数据中心放在一般意义的中西部省份，确实是存在的。除了贵州以外，其实还包括宁夏固原、内蒙古的乌兰察布等地区都有一些大型企业的数据和计算中心进驻，包括题主提到的这些企业，还有亚马逊云、华为等。
这些企业的计算和数据中心落户这些地区，可能出于如下原因：第一，地方政府出于发展地方经济，招商引资的结果。因为计算和数据服务业，属于典型的生产性服务业，附加值高，利于地方经济发展和区域品牌打造。第二，对企业而言，计算和数据中心等放在一线城市和中心城市成本偏高，而基础设施较好的中西部地区成本（空间成本、能源成本、运维成本等）相对要低很多。第三，安全考虑。数据和计算中心是互联网企业的命脉，特别是大型互联网企业，更是如此。在这种情况下，类似于美国把最前沿的科技研究放在人迹罕至的51区，很多大型互联网企业把数据中心放在不引人注目中西部地区就可以理解了。
最后，贵州一直得到国家支持建设信息产业基地，各种人才政策、财税政策和产业政策大力倾斜，这也是吸引互联网企业进驻，或者建设数据和计算功能性总部的原因吧。
国内十大数据库排名
1.中国知网：作为国内最大的学术文献数据库之一，中国知网涵盖了各类学术资源，如期刊、博士论文等。其在学术界的影响力广泛。
2.万方数据库：万方数据库在医学、科研领域有着重要地位，提供大量的文献资源及学术资料。
3.超星数据库：超星数据库以图书资源为主，同时也涵盖了学术文献，为用户提供在线阅读和下载服务。
4.全国图书馆咨询参考联盟：该联盟由全国众多图书馆组成，提供丰富的文献资源互借服务，是学术研究的宝库。
5.同方知网：同方知网在科技、教育等领域拥有大量资源，为用户提供便捷的学术资料查询和下载服务。
6.国家数字图书馆：由国家主导建设，涵盖了丰富的数字文献资源，为学术研究和社会公众提供服务。
7.人大经济论坛数据库：专注于经济学领域的学术研究资源，为经济学者和学生提供丰富的资料。
8.百度学术：作为国内互联网巨头百度旗下的学术平台，提供大量的学术文献检索和下载服务。
9.中国资源信息网：涵盖了大量的行业信息、政策法规等，对于行业研究和政策分析非常有价值。
10.中国科技论文在线：专注于科技领域的论文发布和检索，为科研人员提供便捷的资源服务。
以上是国内较为知名的十大数据库。这些数据库在各自的领域内都有着丰富的资源和广泛的影响力，为学术研究、行业研究和公众提供了大量的信息支持和服务。这些数据库不仅涵盖了学术文献，还有大量的行业信息、政策法规等，对于学术研究和社会公众都有着重要的价值。
杭州2020年6月9日/美通社/--NebulaGraphV1.0于6月9日正式发布，它采用shared-nothing分布式架构，擅长处理千亿节点万亿条边的海量关联数据集，从而更好地服务企业级应用。NebulaGraph的设计初衷是为了解决企业应用中海量数据的实时处理问题，相比其他解决方案，它可以更快处理更多的数据量，这使得NebulaGraph成为业界领先的高性能图数据库。
NebulaGraph是一个开源的图数据库，由杭州欧若数网科技有限公司（下文简称：欧若数网）自主研发维护。欧若数网研发人员来自阿里巴巴、Facebook、华为、IBM等大厂。
NebulaGraph优势
NebulaGraph分布式架构能处理的数据量远大于其他图数据库。
此外，高可用的分布式架构使它在企业级应用中具有在线水平扩容、数据恢复特性。
除了分布式架构，NebulaGraph独创图查询语言--nGQL。这是一种为图结构设计的类SQL查询语言，有SQL使用背景的工程师可快速上手nGQL。
同时，NebulaGraph开发了一款图数据可视化工具--NebulaGraphStudio，具备数据导入和图探索功能，可对数据进行实时交互分析，帮助用户理解图数据结构。
NebulaGraphStudio界面图
图数据库市场和应用
在过去的2年时间里，近1.25亿美元注入NebulaGraph所在的图数据库行业，资本市场对图数据库行业的支持可见一斑。
和RDBMS不同，图数据库不仅存储数据本身，也存储了数据之间的深层关系。因此，图数据库可高效地管理万亿级别关联数据，挖掘数据之间的深层关系，而这恰恰是传统的关系型数据库（RDBMS）难以解决的问题。
对CIO而言，NebulaGraph是挖掘现存数据关联关系潜在价值的绝佳选择。对希望低成本、高效地处理关联关系的架构师而言，NebulaGraph也是一个理想的选择方案。此外，数据科学家也可用NebulaGraph深挖数据背后的关联价值。
现代商业社会产生了海量数据，不同的数据储存在不同的地方，容易形成信息孤岛。利用NebulaGraph，企业可以打通信息孤岛，挖掘数据中有意义的关联信息加以利用。例如，在金融领域，可以利用NebulaGraph发现潜在风险，预防团伙作案的金融欺诈事件；政府有关部门也可用于监控线上活动、机构、账号等，第一时间发现潜在威胁、应对可疑情况。
除了上述场景，还有许多NebulaGraph适用场景。通过NebulaGraph，社交媒体网可将用户进行点对点连接，更好地服务于他们；在物联网（IoT）领域，只有设备间的关联有意义，才能带来更大的商业价值；线上零售、医疗保健领域、人工智能（AI）领域，NebulaGraph也可助力处理、挖掘关联信息。
如何使用NebulaGraph
目前NebulaGraphV1.0已发布，可基于Apache2.0许可证使用NebulaGraph。近期NebulaGraph将会提供云上服务。
用户寄语
“之前京东数科的图服务是由JanusGraph提供的，我们碰到的主要问题是写入和查询速度很慢，且社区不活跃bugfix不及时，导致业务使用体验不理想。正在寻找新的解决方案时，遇到NebulaGraph刚启动，所以京东数科图技术团队立刻就参与了NebulaGraph的开源社区，并一起参与和合作开发了很多功能。借助NebulaGraph图数据库的高性能分布式存储和查询能力，从京东数科海量数据集中挖掘重要的关联关系，很好的助力内部和集团业务的开展。目前，我们正在将更多的图项目从传统方案迁移到NebulaGraph。”
--京东数科图技术团队负责人钱勇
“在接触NebulaGraph之前，我们的图谱项目已经试用过多个知名的开源图数据库，包括Neo4j、JanusGraph、DGraph这些在DB-Engine上排名非常靠前的产品，但在规模和性能上没法满足我们的要求，导致项目一直没有上线。当遇到NebulaGraph后，我们发现NebulaGraph的架构设计简洁可扩展，且基于C++开发，性能特别强劲，具备非常强的互联网分布式基因；Nebula的同学们也非常给力靠谱，大家一起解决了N多个技术难题，成功把性能提升到远超最初规划，并且基于公司已有基础设施，搭建了一套图数据库平台，方便业务接入。现在，我们正在通力合作，把更多的知识图谱项目迁移到NebulaGraph上面来。”
--美团点评AI平台技术专家赵登昌
基于图的风控和推荐方案相比传统方案有很大的技术优势，通过图技术赋予的新能力，我们在业务上发现了很多有意思的增长点。但由于业务上对于低时延、高并发的要求，我们一直在寻找高性能的开源图数据库方案。在通过详尽的比较NebulaGraph、Neo4j、DGraph、JanusGraph几种开源方案后，我们最终选用了NebulaGraph，是基于这样几个原因：
--有赞数据基础平台技术专家陈琦
“基于企业间关系的企业图谱、供应链关系、企业知识图谱这些应用都是非常典型的知识图谱应用，也非常适合使用图数据库来作为基础设施支撑业务发展。最初阶段，我们使用了某知名单机图数据库的方案，很好的支持了彼时业务的快速扩张；但随着互联网式的数据量和访问规模快速增加，这样的方案在扩展性和时效性上的问题越来越突出。在得知NebulaGraph去年5月份开源后，我们就一直持续关注其动态，其分布式架构很适合我们的业务需求，并且迭代速度相当快速。在经过几个月的试用和调优后，NebulaGraph已经在相当多内部业务上替代了原方案；未来，随着对于OpenCypher的兼容，我们计划将更多业务迁移到NebulaGraph上。”
--苏州朗动网络技术有限公司（企查查）知识图谱算法专家郑文裕
“Ihaveagraph，aredgraph.小红书作为一个在线社区，有着很多的图存在：用户和笔记的交互关系，用户和用户的关注关系，电商交易关系等等。关系型数据库往往不能有效支撑小红书这样一个量级的图有效存储和实时查询计算。笔者接触过不少图数据库，一些寄希望于摩尔定律的发展，其他在性能上达不到我们的要求。我们选用Nebula图数据库，首先来自对团队的信任，创始人和核心成员在Facebook和蚂蚁金服，阿里等大公司做过图数据库，支撑了在线业务数据流下的推荐、搜索和风控等多个场景，深刻理解数据和业务形态以及之上的算法场景和需求，是最熟悉中国一线互联网公司图数据库需求的团队。其次诸多核心架构设计保证了对于超大规模数据的支持和集群规模的可扩展性。值得一提的是，对于图上经典的热点问题，Nebula最早应小红书需求实现了蓄水池抽样算法。我们也利用Nebula这个风控底层武器来保护小红书社区这个RedGraph，同时也在赋能给我们的其它业务算法线。”
--小红书反作弊风控策略算法负责人吹雪
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机构由一批拥有10年以上开发管理经验，且来自互联网或研究机构的IT精英组成，负责研究、开发教学模式和课程内容。公司具有完善的课程研发体系，一直走在整个行业发展的前端，在行业内竖立起了良好的品质口碑。
