2021-01-18 15:25:56

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图数据库(Graph Database)是存储图数据并以此为基础进行语义查询的数据库。,图数据库以图论为理论基础,图论中图的基本元素是节点和边,在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图,为真实世界直观地建模,支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。

介绍

图数据库(Graph DBMS)是一种基于图论存储实体之间关系信息的 NoSQL 数据库。最常见例子就是社会网络中人与人之间的关系。传统关系型数据库在存储“关系”数据的效果并不好,其查询逻辑复杂、缓慢、超出预期,而图数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷,解决了关系型数据库存储和处理复杂关系数据功能较弱的问题。

 图数据库本身属于NoSql数据库中的一种,是基于数学中图论实现的一种数据库。不同于传统的关系型数据库将数据存在库表字段中,图数据库将数据和数据之间的关系存在节点和边中,在图数据库中这被称作“节点”和“关系”。没有了库表字段的概念,相当于是把数据存在了一张大宽表中。传统数据库的一些特性如CRUD、处理事务的能力在图数据库中也都支持。

主意:图数据库并不是前端展示用的数据库,它不是用来画图的。相反,它是用来存储数据用的,以图的节点和边的方式来存储数据。而前端展现需要用一些前端展示工具,例如D3、ECharts等来实现。

优点

图数据库最大的优势是体现在对数据关系的检索上。如果数据之间的关系很复杂,数据存在了多张表中,还有一些中间表的存在的话,传统数据库想要查询一些数据得通过各种联表操作才做得到,sql会写得很复杂,不利于维护,同时性能也不高。而图数据库仅仅通过简单的一句cypher语句便可实现查询功能(cypher语句是neo4j的执行语句,类似于关系型数据库中的SQL),同时执行速度也会快很多(书中所说是能够实现毫秒级响应,但通过笔者实测其实并没有这么夸张。neo4j是将数据存在内存中的,对硬件有一定要求。所以数据越来越多的情况下,同时也有事务的因素,查询速度也会变慢)。

图数据库也支持查询一些复杂的关系。例如某节点周围一级的关系节点有哪些,二级的关系又有哪些。拿社交网络来举例,假如我现在要实现一个查询某人可能认识的人有哪些的功能。那么这个功能翻译成cypher就是:查询这个人A的周围一圈认识的人的集合B中,所有B周围一圈人中和A没有交集的人。这个用cypher语句是能写出来的,同时也不会太复杂。

产品

目前市面上较为流行的图数据库有:Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库,一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”,与传统的关系型数据库相比,图数据库更擅长建立复杂的关系网络。

图数据库将原本没有联系的数据连通,将离散的数据整合在一起,从而提供更有价值的决策支持。



计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

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