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在图数据库中处理大规模图数据的存储和计算需求通常需要采用一些优化的技术和策略。

以下是一些可行的解决方案：

1. 分区存储:
将大图分割成较小的子图，并将每个子图存储在单独的节点或分布式存储中。这样可以减小单个节点的存储和计算负载，并提高并行处理的效率。

2. 基于属性的压缩:
对于大图中的节点和边属性，可以采用压缩算法来减小存储空间。例如，使用字典压缩或编码压缩来减小属性的存储量。

3. 分布式计算:
基于图计算框架（如Apache Spark、GraphX、Apache Giraph等），将图数据划分成小的图分片，并在分布式计算集群上进行并行化计算。这样可以提高计算的速度和吞吐量。

4. 顶点和边属性索引:
对于经常被查询的属性，可以构建索引以加快查询速度。例如，为经常被查询的属性创建二级索引，或者使用其他优化技术（如基数估计、位图索引等）。

5. 图压缩:
使用图压缩算法来减小整个图数据的存储空间，并提高数据的I/O效率。例如，使用基于编码的压缩算法（如GZIP、Snappy等）或图压缩算法（如GraphZip、GraphD、EASent等）。

6. 多级存储:
对于容量更大的图数据，可以利用多级存储（如内存、固态硬盘和磁盘）来存储不同频次和访问模式的数据。例如，将热点数据放在内存中，将冷数据放在磁盘上，以平衡存储和性能需求。

7. 数据分片和分区:
将大图分为较小的数据分片，并将它们分布在多个节点上进行存储和计算。可以采用哈希函数或者其他分片策略来保证数据的均匀分布，并轻松进行查询和遍历操作。

8. 图存储格式选择:
在选择图数据库时，考虑存储格式的选择对性能的影响。常见的存储格式包括邻接矩阵、邻接链表、压缩存储格式等，根据数据的特点和访问模式选择合适的存储格式来提高查询性能。

这些优化技术和策略可以根据实际情况结合使用，以满足大规模图数据的存储和计算需求，并提高性能和效率。