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如果你看过犯罪真人秀，你一定知道将各种关系串联起来的力量。总有那么一幕，我们会看到墙上挂满了主要嫌疑犯，还有各种报纸文章将他们联系在一起。

想象一下，把这块板子拿来，然后给它添加一个数学引擎，这样它就可以快速查询各种关系。这就是图形数据库的本质。

在本文中，我们将讨论以下主题：

什么是图形数据库？
图形数据库与关系数据库
图形数据库的组成部分
图形数据库用例
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什么是图形数据库？
图形数据库是一种专用的单一用途平台，用于创建和操作具有关联性和上下文性质的数据。图形本身包含节点、边和属性，这些元素组合在一起，使用户能够以关系数据库无法实现的方式表示和存储数据。

图形数据库系统的主要概念是关系。关系被定义为 香港赌博数据 一等公民——这意味着您可以用所有其他元素执行的所有操作都可以通过关系完成。数据在图形中相互关联，以存储节点和边的集合，其中边表示节点之间的关系。

关系允许将系统内的数据直接链接在一起。在图形数据库中查询关系很快，因为它们以不变的方式存储。您还可以将它们可视化，这使得它们非常适合从高度互联的数据中获取见解。

社交网络图形数据库中的关系表示

社交网络图形数据库中的关系表示

图形数据库与关系数据库：相似之处和不同之处
您可能仍然想知道图形数据库与关系数据库有何不同。两者都存储信息并用于表示数据之间的关系，但它们实现此目标的方式各不相同。

我们将它们之间的差异分为五类：

数据模型
手术
可扩展性
表现
易于使用
应用
让我们更深入地探究它们的不同之处。

数据模型
关系数据库使用数据表将信息结构化为行和列。每列定义数据实体的特定属性，而行则代表单个数据记录。由于数据表具有固定的架构，因此用户必须使用主键和外键定义不同表之间的关系。

相比之下，图形数据库使用图形结构来构造数据，其中节点、边和属性用于表示数据。也就是说，节点定义对象，边说明节点之间的关系，属性描述节点和边的属性。有关这方面的更多信息，请参见下文。

运营
关系数据库利用 SQL 的强大功能来操作数据。SQL 使开发人员能够执行各种查询，并有效地处理具有明确定义表间关系的结构化数据。它尤其擅长过滤、聚合和连接多个表的数据。

图形数据库使用遍历算法来查询图形数据模型。遍历算法可以是深度优先或广度优先，这有助于快速发现和检索连接的数据。

可扩展性
虽然可以水平扩展关系数据库（即使用分片），但这会显著增加数据存储的复杂性，并可能引发一致性等进一步的问题。建议垂直扩展关系数据库。垂直扩展是指升级硬件（例如 CPU、存储、内存等）以增加服务器可以处理的工作负载。

另一方面，图形数据库在水平扩展方面表现非常出色。它们使用分区来实现这一壮举，分区是一种将存储的数据库对象划分为不同服务器上的不同部分的技术。这些分区随后使许多服务器能够并行处理图形查询。

表现