圖數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)軟件。構(gòu)建塊是頂點(diǎn)和邊緣。為了將其置于更熟悉的上下文中，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)也是一種數(shù)據(jù)管理軟件，其中構(gòu)建塊是表。兩者都需要將數(shù)據(jù)加載到軟件中并使用查詢語(yǔ)言或API來(lái)訪問(wèn)數(shù)據(jù)。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在20世紀(jì)80年代蓬勃發(fā)展。許多商業(yè)公司（即Oracle，Ingres，IBM）支持?jǐn)?shù)據(jù)管理的關(guān)系模型（表格組織）。在那個(gè)時(shí)代，主要的數(shù)據(jù)管理需求是生成報(bào)告。

直到最近幾年，頻繁的模式更改，管理爆炸物數(shù)據(jù)量，實(shí)時(shí)查詢響應(yīng)時(shí)間以及更智能的數(shù)據(jù)激活要求使得人們意識(shí)到圖模型的優(yōu)勢(shì)，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)并沒(méi)有比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)看到更大的優(yōu)勢(shì)。

有許多商業(yè)軟件公司支持這種模式，包括TigerGraph（以前稱為GraphSQL），Neo4j和DataStax。該技術(shù)正在擾亂許多領(lǐng)域，例如供應(yīng)鏈管理，電子商務(wù)建議，安全性，欺詐檢測(cè)，公用電網(wǎng)調(diào)度，AI應(yīng)用知識(shí)圖，區(qū)塊鏈總分類數(shù)據(jù)的分析查詢以及高級(jí)數(shù)據(jù)分析中的許多其他領(lǐng)域。有關(guān)詳細(xì)說(shuō)明，請(qǐng)參閱此頁(yè)面 和此頁(yè)面。

這意味著您編寫的每個(gè)查詢都有非常清晰，明確的語(yǔ)義。沒(méi)有隱藏的假設(shè)，例如關(guān)系SQL，您必須知道FROM 子句中的表將如何 隱式形成笛卡爾積。除了易于使用之外，例如常規(guī)路徑模式匹配，累加器概念允許精細(xì)控制以保持?jǐn)?shù)據(jù)的中間查詢狀態(tài)。

它們具有優(yōu)異的性能，可用于查詢相關(guān)數(shù)據(jù)，無(wú)論大小。圖表本質(zhì)上是索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它永遠(yuǎn)不需要加載或觸摸給定查詢的不相關(guān)數(shù)據(jù)。它們是實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析查詢的絕佳解決方案。

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)解決了對(duì)于關(guān)系查詢而言既不切實(shí)際又不實(shí)用的問(wèn)題。示例包括迭代算法，如PageRank，梯度下降，以及其他數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。研究證明，一些圖形查詢語(yǔ)言是圖靈完備的，這意味著你可以在它們上面編寫任何算法。然而，市場(chǎng)上有許多查詢語(yǔ)言具有有限的表達(dá)能力。確保你提出許多假設(shè)性問(wèn)題，看看它是否可以在你鎖定之前回答它們。

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)可以在同時(shí)支持查詢的同時(shí)對(duì)大數(shù)據(jù)執(zhí)行實(shí)時(shí)更新。這是現(xiàn)有大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（如Hadoop HDFS）的一個(gè)主要缺點(diǎn)，因?yàn)樗菍閿?shù)據(jù)湖設(shè)計(jì)的，其中順序掃描和附加新數(shù)據(jù)（無(wú)隨機(jī)搜索）是預(yù)期工作負(fù)載的特征，它是架構(gòu)設(shè)計(jì)的選擇確保整個(gè)文件的快速掃描I / O. 假設(shè)任何查詢都會(huì)觸及文件的大部分，而圖形數(shù)據(jù)庫(kù)只觸及相關(guān)數(shù)據(jù)，因此順序掃描不是優(yōu)化假設(shè)。

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)在為您的查詢提供服務(wù)時(shí)提供靈活的在線模式演變。您可以不斷添加和刪除新的頂點(diǎn)或邊緣類型或其屬性，以擴(kuò)展或縮小數(shù)據(jù)模型。大多數(shù)現(xiàn)有查詢?nèi)匀挥行В」芾肀ㄐ院筒粩嘧兓膶?duì)象類型非常方便。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法輕易地適應(yīng)這一要求，這在現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理時(shí)代是司空見(jiàn)慣的。

許多有用的現(xiàn)實(shí)查詢都是在圖形（或數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)）中找到直接和間接的連接。回答這類可達(dá)性查詢是圖數(shù)據(jù)庫(kù)的核心功能之一。例如，給予公司，找到誰(shuí)直接或間接投資公司。另一個(gè)例子，給定產(chǎn)品，找到與產(chǎn)品直接或間接相關(guān)的任何子部分。

此外，我們可以使用共享一些公共頂點(diǎn)的多個(gè)可達(dá)性查詢來(lái)擴(kuò)展單對(duì)頂點(diǎn)可達(dá)性查詢。可以將一組可達(dá)性路徑查詢捆綁在一起以相互約束以形成有趣的子圖模式。這就是所謂的聯(lián)合圖查詢（CQ）。CQ允許用戶提出子圖模式并要求數(shù)據(jù)庫(kù)返回與此模式匹配的所有子圖實(shí)例。例如，給予公司，找到直接或間接投資公司的投資者； 投資者與公司的創(chuàng)始人有直接或間接的聯(lián)系。

在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中很難做到可達(dá)性查詢，因?yàn)闆](méi)有預(yù)定數(shù)量的JOIN。如果我們根據(jù)路徑的某些測(cè)量值對(duì)連接（路徑）進(jìn)行排序會(huì)變得更加困難。例如，找到兩個(gè)城市之間所有航班時(shí)刻表的短路徑; 在社交圖上找到對(duì)我來(lái)說(shuō)距離最短的人可以將我連接到某個(gè)目標(biāo)用戶等。在圖查詢語(yǔ)言的邊緣模式中使用正則表達(dá)式來(lái)表達(dá)這類遞歸路徑查詢很容易。相比之下，即使使用SQL 99 遞歸子句，在SQL中執(zhí)行此操作也非常困難。

除了傳統(tǒng)的分組查詢之外，圖形數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過(guò)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中難以想象或不切實(shí)際的聚合查詢來(lái)執(zhí)行某些類別的組。由于表格模型限制，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)上的聚合查詢受到數(shù)據(jù)如何組合在一起的極大限制。相比之下，圖模型可以更靈活地進(jìn)行分組和聚合相關(guān)數(shù)據(jù)。看到這篇文章 關(guān)于使用累加器進(jìn)行圖遍歷的聚合的最新表現(xiàn)力（頂點(diǎn)和邊的運(yùn)行時(shí)屬性，或查詢的全局狀態(tài)）。我認(rèn)為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不能對(duì)選擇性數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行這種靈活的聚合。

圖形數(shù)據(jù)庫(kù)可以組合多個(gè)維度來(lái)管理大數(shù)據(jù)，包括時(shí)間序列，人口統(tǒng)計(jì)，地理維度等，以及不同維度的粒度層次結(jié)構(gòu)。考慮一下我們想要根據(jù)時(shí)間和地理維度對(duì)一組人口進(jìn)行分段的應(yīng)用程序。通過(guò)精心設(shè)計(jì)的圖表架構(gòu)，數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)分析師幾乎可以對(duì)圖形數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行任何分析查詢。傳統(tǒng)上，此功能只能由低級(jí)編程語(yǔ)言（如C ++和Java）訪問(wèn)。一系列精彩的網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)使這一點(diǎn)更加清晰。