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跟关系型数据库相比，图数据库的优势在哪里？｜NebulaGraph 星球说
作为时下热门的数据库产品，图数据库（GraphDatabase）已经连续几年在 DB-Engines 榜单上蝉联增长最快的数据库类型，并在欺诈检测、社交网络、实时推荐、知识图谱、数据治理等多个领域都有丰富的落地。
那么，图数据库跟大众最熟知的 MySQL 关系型数据库相比有哪些区别？又在哪些场景中更具有优势呢？下面我们一起来探讨一下吧。
什么是图数据库
为了方便大家理解，先介绍下图数据库的基本概念。
图数据库是一种将关联数据的实体作为顶点，关系作为边来存储的特殊类型数据库，能够高效地对这些点边结构进行存储、检索和查询。
比如，当前为大家所熟知的企业知识图谱采用的就是这种点边类型的数据存储结构，类似于天眼查、企查查——
与传统的关系数据库相比，图数据库把数据间的关联关系也作为数据的一部分进行存储，关联上还可以添加标签、方向以及属性，因此可以帮助我们更好地理解和利用复杂的数据关系。
图数据库和关系数据库的主要区别
尽管图数据和关系模型都可以存储数据关系，但它们的做法并不相同，以下是详细的区别：
数据模型：关系型数据库使用表格来组织和存储数据，其中每个表格有一定数量的列和行，每行代表一个记录。而图数据库使用点边结构来存储数据，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系。
存储格式：图数据库将实体存储为节点，将关系存储为边。关系数据库将数据存储在具有行和列的表中，通过 JOIN 操作进行查询。
查询语言：关系型数据库通常使用 SQL（结构化查询语言）来查询数据。而图数据库使用类似于 Cypher、Gremlin 等查询语言，能更高效地支持复杂的图形遍历和查询。
索引：图数据库通常使用无索引联结，这意味着每个节点都连接到数据库中的每个其他节点，而关系数据库则使用索引指针连接相关数据。
图数据库相较于关系数据库的优势
1. 图数据库更擅长处理复杂的关系数据
在许多应用场景中，数据往往是具有复杂的关联关系。例如社交网络中的人与人之间的关系、电商平台中商品与用户之间的关系等等，这些数据之间的关系非常复杂，传统的关系型数据库无法很好地处理和展示这些数据。
图数据库正是为了解决这类复杂的数据结构而设计的。图数据库将数据看做一个由节点和边构成的图形结构，这使得查找和理解数据变得更加容易，而毫秒级的查询速度也能在帮助企业快速作出决策、规避潜在风险时至关重要。
2.图数据库的数据结构更灵活
由于图数据库采用的是节点和边的数据结构，可以根据业务需求灵活地扩展节点和边的属性。这意味着数据不需要事先定义好结构，可以随时根据需要进行修改和扩展，这种灵活性使得图数据库更加适合处理需要频繁变更的夜晚数据。
3.图数据库具有更高的查询效率
传统的关系型数据库在处理复杂数据的时候，需要进行多次关联查询，这会导致查询效率的下降。而图数据库则采用基于图的查询方式，通过遍历节点和边来查找数据，可以大大减少查询的次数，从而提高查询的效率。
4. 图数据库更具有灵活性
相对于关系型数据库，图数据库的数据模型更加灵活。图数据库的数据模型不仅可以表示实体之间的简单关系，还可以表示更复杂的关系，如层次结构、网络和多对多关系等。这使得图数据库更适合处理非结构化和复杂数据。
5.图数据库可以更好地支持非结构化数据
在实际的应用场景中，很多数据并不是严格的结构化数据，而是半结构化数据和非结构化数据。例如，文本数据、图像数据、视频数据等等。传统的关系型数据库并不擅长处理这些半结构化数据和非结构化数据。而图数据库可以通过图模型来存储这些半结构化数据和非结构化数据，实现更加灵活和高效的数据管理和查询。
5.图数据库更容易理解
图数据库非常适合进行可视化展示，因为它是由节点和边构成的图形结构，每个节点和边都有自己的属性和关系。因此，可以使用各种可视化工具来展示和分析数据。
例如，我们可以使用图形界面展示社交网络中人与人之间的关系，也可以使用 3D 图形展示城市之间的交通网络，用地图展示物流网络中货物的运输路径等等。
这种可视化效果不仅能够让业务人员更加直观地理解数据，同时也可以帮助他们更好地进行数据分析和决策。
6. 图数据库可以更好地支持知识图谱和人工智能应用
由于图数据库的图模型可以很好地表示实体之间的关系，因此图数据库可以很好地支持知识图谱的构建和查询。
知识图谱是一种用于表示和存储知识的图形数据库，它可以用来支持各种人工智能应用，如智能搜索、智能推荐、智能问答等。此外，图数据库还可以与 AI 人工智能算法相结合，从而实现更加智能化的数据分析和挖掘。
总结：关系型数据库 vs 图数据库 应该如何选择？
图数据库和关系数据库之间的根本区别在于如何存储和处理关系。关系型数据库采用「行列」表格的形式存储数据，在各领域都有广泛应用，但遇到庞大、复杂、动态的数据场景时非常容易遇到性能瓶颈。而图数据库特殊的点边结构存储数据，在处理海量关联数据时有相当突出的性能优势——以擅长超大规模数据集的 NebulaGraph 为例，即使处理亿万级别数据也只有毫秒级的查询时延，目前已被包括腾讯、美团、微众银行、小红书、快手等1000+ 知名企业应用于金融风控、实时推荐、知识图谱等业务场景。
同样需要注意的是，图数据库与关系数据库并不是替代品，而是各自服务于不同的目的，选择合适的数据存储及展示方式将为更好地挖掘数据价值提供更好的帮助。
常见问题解答
图数据库与关系数据库有何不同？
图数据库使用图结构进行语义查询，并使用节点、边和属性来表示和存储数据。另一方面，关系数据库使用表和它们之间的关系来存储数据。图数据库用于查询复杂的关系，而关系数据库用于更简单的关系结构。此外，图形数据库通常比关系数据库需要更少的连接。因此，图数据库在处理复杂数据时可以更快、更高效。
图数据库比关系数据库好吗？
在很大程度上是的。图数据库优于关系数据库，因为它们更灵活，可以处理更复杂的数据关系。关系数据库是基于数据的表结构，数据一旦入库就很难改变。另一方面，图形数据库基于数据的图形结构，易于更改。考虑到数据变得越来越复杂，对于大多数优先考虑复杂数据操作的用例，图数据库要好得多。
什么时候可以考虑使用图数据库？
一般来说，任何能够将数据表示为相互连接的节点网络的应用场景都可以考虑使用图数据库，例如，在社交网络中，用户的朋友彼此也是朋友。图数据库可以快速找到用户好友的所有好友。相反，关系数据库需要执行多个连接才能找到相同的信息。通过对关系进行优先排序，图数据库可以提供对数据的更深入洞察。
图数据库不适合做什么？
图数据库非常适合存储具有复杂关系的数据，例如社交网络或财务数据。但是，图数据库不太适合存储可以轻松以表格格式表示的数据，例如产品目录或客户订单。
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