聊聊何为图数据库和图数据库的小知识
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发布时间：2024-10-24 03:38
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时间：2024-11-08 20:56
图数据库，一种利用图结构进行语义查询的数据库，主要通过节点、边和属性表示和存储数据。它基于图概念，直接关联存储中的数据项与数据节点和节点间的关系，使得数据间的链接快速且直观。图数据库的关键优势在于高效处理关系复杂的查询，其数据之间的关系优先级较高，能迅速检索。
图数据库的兴起，得益于社交媒体网络研究的推动，特别是在2010年前后，随着社交网络的兴起，图计算技术得到了广泛应用。这一时期，大数据、网络零售和社交网络的发展，促使图计算技术有了新的应用场景。硬件计算能力的提升和分布式计算技术的成熟，使得图数据库能够高效处理海量数据。
图数据库在存储方式上各具特色，有的基于内存存储，特别适合大规模深度遍历和基于图模型的计算；有的基于分布式键值存储或面向文档的数据库，拥有NoSQL结构。大多数图数据库在非关系型存储引擎的基础上，引入了标记或属性的概念，便于对数据元素进行分类和集中检索。
在图数据库的查询方面，通常使用不同于SQL的查询语言，如Gremlin、SPARQL和Cypher，因为这些语言更适合遍历图结构中的数据。除了查询语言，图数据库还支持通过API访问。
图数据库与图计算引擎有所不同，前者用于转换关系型的OLTP（在线事务处理）数据，后者则在OLAP（在线分析处理）中用于批量分析。随着大型科技公司采用专有的图数据库并在开源领域引入图数据库，这类技术在2000年代受到广泛关注。
图数据库的发展不仅依赖于技术进步，还受到业务需求的驱动，特别是社交媒体、网络科学和信息检索领域的增长。存储方式和设计探讨涉及分布式集群的搭建、数据平衡和跨数据中心的数据复制，以确保高性能和高可用性。
图数据库的可视化与GIS（地理信息系统）数据可视化有本质区别。图数据库的可视化需要考虑数据的层级抽样、连通性保持以及与业务场景的结合，而GIS通过层级展示和瓦片贴图实现地理数据的平滑展示。图数据的展示还需关注前端数据承载量、后端数据库支持的特性，以及布局设计的业务语义。
图数据库计算和存储分离的设计模式主要是为了适应云计算架构，使存储和计算资源能够扩展。这种设计有助于长期硬件演进，提高灵活性和性能。顶点和标签之间的关系在图数据库中至关重要，每个顶点通过标签定义了特定的属性和类别，而边则表示顶点之间的关系。
Nebula Graph与Tiger Graph在架构上有所差异，前者采用真正意义上的分布式架构，而后者有中心节点的分布式特性。Nebula Graph在处理大规模图时性能较好，但可能在某些特定场景下牺牲了一定的性能。
在知识图谱场景下，实时计算路径的效率取决于查询需求，Nebula Graph支持存储计算分离，部署方式灵活，计算节点和存储节点可以扩展。各副本之间基于Raft协议实现强一致性，确保数据一致性。
图数据库Nebula Graph的Beta版本已上线，欢迎参与捉虫活动，寻找潜在的错误和问题。
参考资料和推荐阅读提供进一步学习图数据库的资源。
