快速的未来即将来到你所在城市的一场活动中。
加入我们参加 Redis Released
图形数据库是一种使用图形模型来表示和存储数据的数据库类型。数据表示为节点和边的集合。节点表示实体或对象，边表示它们之间的连接或关系。节点和边各有属性或特性，提供有关数据的附加详细信息。在传统数据库中表示数据之间的复杂关系颇具挑战性，因为它们用于管理和存储表格和列中的数据。而图形数据库将数据表示为由节点和边组成的网络，这使得轻松建模数据之间的复杂关系变得简单。
可以将个人及其在社交网络上的联系分别视为节点和边。每个人都有姓名、年龄和位置等属性，且每个人之间的每个联系（边）可能有附加的属性，例如成为朋友的日期或他们在线交互的次数。
图形数据库也是专为调查复杂互连实体之间的相关性而设计的 NoSQL 系统。图形数据库存储、管理和查询被称为图形的复杂数据网络。此数据库的结构通过强调数据的关联性来解决关系数据库的限制。图形数据库旨在帮助需要管理和理解复杂数据关联的组织和个人。这包括社交媒体、电子商务、金融和医疗保健等各个行业的企业，以及需要发现模式和见解、并且处理大型数据集的研究人员和分析师。
图形数据库已经演变了几十年，早期的数据库模型在 1960 年代中期支持类似树的结构。在 1960 年代后期，网络模型数据库被开发出来以支持图形结构，而逻辑数据模型在 1980 年代中期引入了标记图形。
1990 年代初期出现了商业对象数据库 (ODBMS)，而对图形数据库的改进一直持续到 1990 年代后期，对网页进行编制索引。对象数据管理组在 2000 年发布了一种用于定义对象和关系结构的标准语言。
具有 ACID 保证的商业图形数据库（例如 Neo4j 和 Oracle Spatial and Graph）在 2000 年代中后期开始出现。在 2010 年代，支持图形模型的水平可伸缩性和多模式数据库开始出现，还有基于云的图形数据库，例如 Amazon Neptune 和 Neo4j AuraDB。
由于需要有效管理和查询复杂的数据关系，图形数据库近年来越来越受欢迎。传统数据库中表示数据之间的复杂关系可能会充满挑战，因为它们管理和存储数据的方式。相反，图形数据库将数据表示为节点和边的网络，从而可以轻松地对数据之间的复杂关系进行建模。
在传统的关系数据库中，数据组织在由行和列组成的数据表中。每行表示一个不同的记录，每列表示一个不同的记录属性。外键建立两个表之间的关系，允许一个表中的数据链接到另一个表中的数据。
图数据库将数据存储在一个由节点和边组成的结构中，其中节点表示实体或对象，而边表示它们之间的连接。每个节点和边都有其自己的一组属性。图数据库中这种结构的使用使得表示数据之间的复杂关系变得更加容易，例如社交网络或产品推荐中发现的关系。
与传统数据库相比，图数据库有几个好处，例如
灵活性：由于图数据库的高度灵活性，它们可以轻松适应新的数据模型和架构。因此，添加或更改数据非常简单，并且永远不需要对数据库架构进行重大调整，这通常是关系数据库的缺点。
性能：图数据库是针对大型数据集执行复杂查询的理想选择，因为它们旨在有效地遍历节点和边之间的关系。这是许多应用程序中的一个常见操作，而图数据库已针对该操作进行了优化。
可扩展性：图数据库通常可以横向扩展，这意味着可以向集群添加更多节点以提升存储和处理能力。这可以简化管理大量数据和众多并发查询。在其他情况下，可以将图形存储在密钥中，并可以通过添加副本来对其进行扩展。
自然语言处理：图数据库非常适合数据科学和机器学习，结合了自然语言处理 (NLP) 应用程序，如聊天机器人、虚拟助手和情感分析。它们可以轻松地用于对单词和短语之间的关系建模。
数据集成：图数据库可用于组合来自不同来源的结构化和非结构化数据。这可以简化从各种数据源得出结论。
标准化：图数据库目前没有标准查询语言，但有几个行业标准图形数据建模语言，例如 RDF（资源描述框架）、OWL（Web 本体语言）以及 Cypher。此外，还有几项正在进行的计划，用于为图数据库创建标准查询语言，例如 GQL（图查询语言）和 SPARQL（SPARQL 协议和 RDF 查询语言）。
由于查询缺乏标准化，在不同的图数据库之间切换或将图数据库与其他技术集成可能会带来挑战。每个图数据库供应商通常都有自己的查询语言和语法，这使得迁移数据或与其他系统集成变得困难。
有限的开发人员和用户社区：与关系型数据库等更为成熟的数据库技术相比，图形数据库的开发人员和用户社区较小。因此，在使用图形数据库时查找资源、信息和支持会更具挑战性。 然而，围绕图形数据库的社区正在迅速增长（如上面链接的研究中所强调的）。
数据一致性：图形数据库旨在允许数据之间建立更加灵活和动态的关系，这可能使得强制执行严格的数据一致性规则变得更加具有挑战性。但是，值得注意的是，许多图形数据库确实提供了确保数据一致性的机制，例如通过使用约束或验证规则。此外，数据一致性也可以在应用程序层强制执行，而不是仅仅依赖数据库技术。
图形数据库包括几个元素，例如节点、边、属性和标签。
节点：节点是图形数据库的基本构建块。节点表示数据中的实体或对象，例如个人、兴趣或事件，其中每个节点都有一个用于引用和查询的唯一标识符。
边：边表示节点之间的连接或关系，其中每条边都有一个开始节点和一个结束节点，指定关系的方向。此外，边还具有标签，提供有关节点之间关系类型的其他信息。
属性：属性是连接到节点和边的键值对。它们用于存储有关数据的更多详细信息，例如个人姓名、产品成本或事件日期。此外，属性可用于查询和过滤数据。
标签：标签对节点和边进行分类，可用于将它们分组到逻辑集中。例如，社交网络图形数据库可以使用标签将节点分组为人员、群组或页面。
图形数据库有多种类型，每种类型都具有独特的特性。以下是几种流行的类型
| 类型 | 描述 |
| 属性图形数据库 | 用于将数据存储为节点和边，其中元数据附加到每个节点和边。因此，属性图形数据库非常适合欺诈检测、推荐引擎和社交网络分析等应用程序。 |
| 超图数据库 | 图形数据库的一个子集，其中边连接两个以上的节点。因此，超图数据库最适合模拟复杂的数据关系，例如存在于化学化合物中的关系。 |
| 面向对象的数据库 | 用于存储和管理对象之间的关系。因此，面向对象数据库适合在应用程序中管理复杂数据关系和对复杂业务逻辑进行建模等用例。 |
| 资源描述框架 (RDF) 数据库 | 用来管理和存储元数据及其与诸如网页和学术文章在内的资源之间的连接。因此，RDF 数据库通常适合利用知识图谱和语义网的应用程序。 |
| 混合模型数据库 | 结合了文档和图形模型等各种数据模型。因此，混合模型数据库非常适合需要灵活处理各种数据类型的的内容管理系统或电子商务平台。 |
图形数据库的灵活性和多功能性使其非常适合各种用例；下面将讨论其中一些。
社交媒体网络：社交媒体网络是图形数据库最流行且最自然的用例之一，因为它们涉及人与人及其活动之间的复杂关系。例如，图形数据库可以存储和检索有关朋友、关注者、喜欢和分享的信息，这可以帮助 Facebook 和 Instagram 等社交媒体公司为每个用户定制其内容和推荐。
推荐系统：推荐系统可以为用户提供定制化的推荐，例如商品、客户和购买之间的关系。诸如 Netflix 之类的电影流服务可能会使用图形数据库根据用户的观看习惯和偏好来推荐电影和电视节目。
欺诈检测：图形数据库允许对不同的实体（包括客户、交易和设备）之间的关系进行建模，这些关系可用于欺诈检测和预防。例如，银行可以使用图形数据库通过分析多账户的活动模式来检测欺诈性交易。
知识图谱：知识图谱是一种图形数据库，用于表示和存储特定领域的知识。它们可用于对概念、实体和属性之间的关系进行建模，以为用户提供建议和上下文相关的信息。搜索引擎可以使用知识图谱为搜索查询和结果提供上下文。
虽然我们已经看到了图形数据库的众多优点和应用，但还有一些挑战必须得到解决。其中包括可伸缩性、复杂性和查询性能。
可伸缩性：与关系数据库一样，可伸缩性是图形数据库的关键因素。这是因为它必须处理大量数据和大量并发查询，而这会占用大量的处理和存储空间。然而，如上所述，许多图形数据库都可以水平扩展以解决这个问题。
如需详细了解如何克服图数据库可扩展性难题，请查看 Redis 网络研讨会 图数据库中的新型数据处理范例.
复杂性：与传统数据库相比，设置和管理图数据库可能更为困难。这是因为图数据库具有独特的数据模型和查询语言，这使得管理员和开发人员难以使用。但是，许多图数据库提供详尽的文档和支持，来帮助用户入门。
查询性能：尽管图数据库经过优化，可以遍历节点和边之间的关系，但是某些查询（例如聚合和分组）可能会导致它们执行不力。不过，多个图数据库提供了查询优化功能（例如缓存和索引），以提高常见查询模式的性能。
图数据库是管理和查询复杂数据网络的有效工具。图数据库可以通过将数据表示为节点和边的网络来模拟数据之间的复杂关系，使其非常适合社交媒体网络、推荐系统、欺诈检测和知识图谱等用例。但是，图数据库面临着独特挑战，例如可扩展性、复杂性和查询性能。
尽管有一些挑战，但图数据库的前景光明。随着数据变得越来越相互关联和复杂，模拟数据之间关系的能力将变得越来越重要。此外，GraphQL 和 Apache TinkerPop 等基于图的技术越来越受到欢迎，这表明图数据库将在未来几年继续获得关注。
