一、什么是图形数据库

图形数据库是一种专用于创建和处理图形的专业化单一用途平台。其中，图形包括节点、边和属性，它们能够以关系数据库无法实现的方式来表示和存储数据。

图形分析则是另一个常用术语，专指图形格式（以数据点作为节点，以数据关系作为边）数据的分析过程。图形分析离不开支持图形格式的数据库：专用图形数据库或支持多种数据模型（包括图形）的融合数据库。

二、图形数据库的类型

有两种常用的图形数据库模型：属性图和 RDF 图。属性图侧重于分析和查询，而 RDF 图则侧重于数据集成。这两种图形均是由一系列点（顶点）以及这些点之间的连接（边）构成的集合。但它们是有区别的。

1、资产图形

属性图用于对数据之间的关系进行建模，能够基于这些关系进行查询和数据分析。属性图具有顶点（包含有关主题的详细信息）和边（表示顶点之间的关系）。顶点和边可以具有相关联的属性。属性图用途广泛，因此被广泛用于金融、制造、公共安全、零售等众多行业和领域。

2、RDF 图

RDF 图（RDF 即资源描述框架）符合一系列 W3C（万维网联盟）标准，旨在表示各种语句，适合用于表示复杂的元数据和主数据。它们通常用于关联数据、数据集成和知识图谱。它们可以表示域中的复杂概念，也可以提供丰富的语义和数据推断。

在 RDF 模型中，语句由三个元素表示：一条边连接两个顶点，反映语句的主语、谓语和宾语 — 叫做 RDF 三元组。每个顶点和边都由少数的 URI（即少数资源标识符）来标识。RDF 模型支持通过定义明确的语义以标准格式发布数据，从而实现信息交换。政府统计机构、制药公司和医疗机构现已广泛采用 RDF 图。

三、图形和图形数据库的工作原理

图形和图形数据库通过图形模型来表示数据中的关系。它们支持用户基于连接执行“遍历查询”，并应用图形算法来查找模式、路径、社区、影响者、单点故障和其他关系，从而更高效地对大量数据进行大规模分析。图形可在分析、提供洞察以及链接不同数据源方面表现强大功能。

在分析图形时，算法会探究顶点之间的路径和距离、顶点的重要性以及顶点的群集。例如，要确定重要算法，算法通常会查看入边、相邻顶点的重要性以及其他指标。

图形算法（专用于分析图形中数据间关系和行为的操作）可揭示其他方法难以揭示的内在本质。在分析图形时，算法会探究顶点之间的路径和距离、顶点的重要性以及顶点的群集。算法通常会查看入边、相邻顶点的重要性以及其他指标，以此确定重要性。例如，在探索社交网络或业务流程中最密切的人物或事物的关系时，图形算法可以识别社区、异常、常见模式以及连通个人或相关事务的路径。

由于图形数据库以显式方式存储关系，因此利用顶点间连接的查询和算法可以达到亚秒（而不是小时或天）级别。用户无需执行无数次联接，可以更轻松地将数据用于分析和机器学习，高效探索周围世界。

四、图形数据库的优势

图形格式可提供一个更灵活的平台，帮助用户基于关系强度或关系质量等因素查找远关系或分析数据。您可以使用图形来探索和发现社交网络、物联网、大数据、数据仓库以及多种业务使用场景（包括银行中的欺诈检测、社交网络中的关系发现以及 360 度客户视图）下复杂事务数据中的关系和模式。如今，图形数据库正越来越广泛地应用于数据科学，帮助用户更加清晰地呈现数据关系。

由于图形数据库以显式方式存储关系，因此利用顶点间连接的查询和算法可以达到亚秒（而不是小时或天）级别。用户无需执行无数次联接，可以更轻松地将数据用于分析和机器学习，高效探索周围世界。

图形数据库高度灵活，功能超强，可助您通过图形格式，更轻松地识别复杂关系，捕获更深入的洞察。它通常使用 PGQL 一类的语言来运行查询。

PGQL 代码更简单，更高效。由于图形强调的是数据之间的关系，因此非常适合多种不同类型的分析。图形数据库尤其擅长：

以上就是关于什么是图形数据库、图形数据库的类型、图形和图形数据库的工作原理、图形数据库的优势的全部内容了，希望对你有所帮助。

上一篇

ai如何栅格化?

下一篇

什么是大数据?