越来越火的图数据库，到底是什么？｜NebulaGraph 星球说

在当今的数字化世界中，数据已经成为了我们生活和工作的重要组成部分。传统数据库已经无法支持所有的业务场景，特别是在存储海量复杂数据、结构动态变化、需要深度关联查询的场景下，关系型数据库往往速度极慢甚至根本无法计算。

图数据库的出现打破了这种局限。实践证明，图数据库非常适合用来在系统中实时探索、持久化海量数据间的复杂关系。人们习惯于借助图的方式来思考问题，而图数据库以人类的思维模式在高维空间中映射实际世界中的关联，这能帮助业务人员更快地将行业经验转化为数据表示，减少技术与业务之间的沟通成本，同时也让计算结果更具有可解释性。

据 Gartner 预测，随着图的使用、普及和成熟度不断提高，到 2025年图技术市场将增长到 32 亿美元，复合年增长率为 28.1%。而根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计，图数据库在近十年是受到最广泛关注、发展趋势最迅猛的数据库类型。

那么，到底什么是图数据库？它与传统的关系型数据库或者 SQL 数据库有哪些不同？为什么它如此重要？下面不妨跟 NebulaGraph 一起来探讨。

什么是图数据库

简单来说，图数据库是一种非关系型的数据库，它使用图来表示数据之间的关系，而不是使用表格或者 JSON 文档。

在图数据库中，数据以节点和边的形式存在，节点代表数据实体，而边则表示节点之间的关系。

图数据库的把数据间的关联关系也作为数据的一部分进行存储，边上还可添加标签、方向以及属性，这使得图数据库非常适合存储和处理复杂的关联数据。因为图可以直观地可视化关系，并且无须大量具体化操作即可快速探索海量数据深度关联关系。

例如，在社交网络中真实用户通常被表示为「点」，用户之间的点赞、关注、评论等行为则被表示为「边」。与此同时，边上还可以体现时间、空间（地理位置）等维度信息。

使用传统的关系型数据库很难处理这种复杂的关系，而图数据库则可以直观展示这些关联，并能够轻松存储和管理上亿级别的数据，极大程度地提高查询效率，也打开了数据应用的想象空间。

案例参考：美团是怎样使用 NebulaGraph 图数据库对 6 亿用户进行实时美食、医美商家推荐的

为什么要用图数据库

相比于传统的关系型数据库和 NoSQL 数据库，图数据库具有很多独特的优势。

1、图数据库更擅长处理大规模数据之间的关联关系

图数据库可以处理大规模的数据，包括亿级别的数据。传统的关系型数据库和 NoSQL 数据库虽然可以存储大量的数据，但是在处理复杂的关系时往往会变得非常低效，而图数据库通过使用节点和边的形式，无需大量的 Join 操作即可轻松地处理节点之间的复杂关系。

测试显示：在一个包含 100 万人，每个人约有 50 个朋友的社交网络中找最大深度为 5 的朋友，图数据库在 2 度以上查询效率将明显超过关系型数据库，而且在关系型数据库无法执行的深度查询场景下仍能实现秒级执行。

2、图查询语言相较于 SQL 更高效

图数据库支持高效的查询。传统的关系型数据库通常使用 SQL 语言进行查询，而 NoSQL 数据库则使用各种不同的查询语言，但是它们都很难处理复杂的查询。相比之下，图数据库使用图查询语言（例如 Cypher），这种语言可以用更简洁的查询语句轻松地处理复杂的图结构查询。

3、图数据结构更灵活、更直观、更易于理解

图数据库采用非结构化的数据格式，以人类的思维模式在高维空间中映射实际世界中的关联，相较于表结构的数据更直观易懂。它可以轻松地扩展以支持新的节点和边类型，并且可以轻松地适应数据模式的变化。这意味着，图数据库可以应对不断变化的业务需求，并且可以很容易地进行数据模式迁移。

图数据库有哪些类型

1、属性图

属性图模型由顶点、边及其属性构成。顶点和边都可以带有属性，节点可以通过“标签（Label）”进行分组。表示关系的边总是从一个开始点指向一个结束点，而且边是一定是有方向的，这使得图成为了有向图。关系上的属性可以为节点的关系提供额外的元数据和语义。

2、RDF 图

RDF 图（Resource Description Framewor）的顶点和边上没有属性，只有一个资源描述符，这是 RDF 与属性图模型间最根本的区别。在 RDF 中每增加一条信息都要用一个单独的节点表示。比如，在图中给表示人的节点添加姓名。在属性图中只需要在节点添加属性即可，而在 RDF 中必须添加一个名字的单独节点，并用 hasName 与原始节点相连。

RDF 可以水平扩展但不能快速横向扩展关系，因为它们将三元组存储为单独的元素，所以必须从独立事实创建连接并增加延迟以执行图查询。由于其在延迟和规模方面的缺点，主要应用于离线分析。

图数据库适用于哪些场景

图数据库可以应用于很多领域，特别是当需要处理的场景符合以下几点特征时，建议首选图数据库——

1.需要处理海量、复杂的关联数据

2.需要快速实现深度关系查询

3.需要灵活调整数据模型以响应业务变化

4.需要立体的可视化呈现

另外，图数据库也可以与人工智能技术相结合，实现更加智能化的数据管理和应用。许多行业领先的知名企业正在通过图数据库与深度学习技术相结合，实现智能推荐和预测功能。

目前，我们在金融、政府、互联网、医疗、运营商、制造等多个行业的社交网络、知识图谱、欺诈检测、药物图谱、供应链管理和物联网等场景中都可以看到图数据库的身影。

如果你对图数据库感兴趣，但还不知道从哪里入手，选择一款有开源版本的图数据库是个不错的起点，比如 NebulaGraph。

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报告来源：Jim Webber，Emil Eifrem，Ian Robinson，Graph Database（2nd Edition).O'Reilly Media,Inc.2013：chapter 2