做图数据库怎么样

图数据库怎么用在当今数据驱动的世界中，关系型数据库长期占据主导地位，但随着数据间复杂关系的增加，一种新型数据库——图数据库正逐渐崭露头角。图数据库以节点、边和属性为基础，专门为处理高度连接的数据而设计，在社交网络、推荐系统、欺诈检测等领域展现出独特优势。图数据库基本概念图数据库的核心由三个基本元素构成：节点代表实体或对象，边表示这些实体间的关系，而属性则是附着在节点和边上的键值对信息。与传统关系型数据库通过外键建立表间连接不同，图数据库将关系作为一等公民，直接存储实体间的连接，这使得查询复杂关系变得异常高效。图数据库的查询通常使用专门的图查询语言，这类语言能够直观地表达图遍历操作，比如查找两个节点间的路径，或者找出满足特定模式的所有子图。这种表达方式比传统SQL的多表连接更加自然和高效。图数据库典型应用场景社交网络分析是图数据库的经典应用场景。通过将用户建模为节点，关注、好友关系建模为边，可以轻松实现"朋友的朋友"这类多度关系查询，计算社交影响力，或识别社区结构。这种场景下，关系深度可能很大，传统数据库性能会急剧下降，而图数据库则能保持稳定。推荐系统也大量采用图数据库技术。通过构建

某些特定的复杂关系。于是，小帅又想到了近比较火的图数据库，那让我们看看图数据是怎么查询的。图数据库与关系型数据库的建模方式不同，所以在图数据库中查询就没那么复杂了。在图数据库中，学生和课程都在同一张图中来找到小美对应的节点；第二步B，再通过节点保存的标签为选课的边来找到对应的课程；第三步C，读取选课课程信息。虽然图数据库的查询也是分为3步，但效率却大大提高。第一步和传统关系型数据库一样，第二步无需进行：使用图模型进行数据存储，可以针对图数据做优化，从而带来更好的性能。非原生图数据库：底层存储使用非图模型进行存储，在存储之上封装图的语义，进行图处理，其优点是易于开发，适合产品众多的大型公司，形成相互配合近年来图数据库越来越火，讨论的话题也越来越多，但很多小伙伴还不清楚图数据库到底是个啥？和传统关系型数据库有什么区别？具体又有什么特点？通过有个男人叫小帅的故事来给大家通俗易懂地介绍下什么是图数据库。长话短说，故事正式开始什么是图数据库？从前，有个男人叫小帅，他有个弟弟叫小强，他们有个漂亮的邻居叫小美，他们三个在同一所学校读书。小帅喜欢小美，小强也喜欢小美，但小美不喜欢小强，小美喜欢的人是小帅

主流的图数据库都有哪些？该怎么选型？图数据库概述图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，图数据库以节点、边和属性来表示和存储数据，特别适合处理复杂的关系网络。随着社交网络、推荐系统、知识图谱等应用的兴起，图数据库在近年来获得了越来越多的关注和应用。主流图数据库类型当前市场上的图数据库可以分为几大类，每类都有其特点和适用场景。一类是基于属性图的数据库系统。这类系统将数据表示为带有属性的节点和边，支持丰富的查询语言，能够有效地执行复杂的图遍历操作。它们通常提供ACID事务支持，适合需要强一致性的企业级应用。第二类是原生图数据库，这类系统从底层设计就专门为图数据处理优化，不依赖其他存储引擎。它们在处理大规模图数据时通常表现出色，查询性能优异，尤其擅长深度遍历和路径查找操作。第三类是基于其他存储引擎构建的图数据库，这类系统利用已有的键值存储或文档数据库作为底层，在其上实现图数据模型和查询功能。它们通常易于与现有技术栈集成，但在处理复杂图查询时可能性能不如原生系统。第四类是RDF图数据库，专门设计用于存储和查询RDF数据，遵循W3C标准，支持

……图数据库与传统关系型数据库的区别小帅和小美两个人平时在学校都是分开上课，接触的机会不多。为了增加和小美相处的机会，小帅想和小美选一样的课，那他们就可以天天在一起了。但小帅又不想直接问小美选什么课，他数据之间的某些特定的复杂关系。于是，小帅又想到了近比较火的图数据库，那让我们看看图数据是怎么查询的。图数据库与关系型数据库的建模方式不同，所以在图数据库中查询就没那么复杂了。在图数据库中，学生和课程都在的索引来找到小美对应的节点；第二步B，再通过节点保存的标签为选课的边来找到对应的课程；第三步C，读取选课课程信息。虽然图数据库的查询也是分为3步，但效率却大大提高。第一步和传统关系型数据库一样，第二步数据库：使用图模型进行数据存储，可以针对图数据做优化，从而带来更好的性能。非原生图数据库：底层存储使用非图模型进行存储，在存储之上封装图的语义，进行图处理，其优点是易于开发，适合产品众多的大型公司近年来图数据库越来越火，讨论的话题也越来越多，但很多小伙伴还不清楚图数据库到底是个啥？和传统关系型数据库有什么区别？具体又有什么特点？那今天小编将通过有个男人叫小帅的故事来给大家通俗易懂地介绍下什么

什么是图数据库？在计算机科学中，图数据库（GraphDatabase）是一种使用图结构进行语义查询的数据库，它使用点、边和属性来表示和存储数据。图数据库这项新兴技术，与传统关系型数据相比，图数据库在处理海量数据关联关系时具有非常高的性能优势，能够快速找到实体间的深度关联关系，并且数据模型非常灵活，可以轻松实现添加或删除顶点、边，扩充或者缩小图模型。此外，图数据库模型非常敏捷直观，降低数据挖掘和业务开发门槛，提供生产开发效率。图数据库典型应用场景有哪些？知识图谱:于图数据库而言，知识图谱是图数据库关联为紧密、应用范围广的应用场景。知识图谱对海量信息进行智能化处理，形成大规模的知识库并进而支撑业务应用。知识图谱中图数据库具有存储和查询两方面的技术优势：存储方面：图数据库提供了灵活的设计模式；查询方面：图数据库提供了高效的关联查询作为图数据库的底层应用，知识图谱可为多种行业提供服务，具体应用智能投研知识图谱，赋能投资研究场景应用。金融领域在金融领域，图数据库通过利用多维交叉关联信息可以深度刻画交易行为，可以有效识别规模化、隐蔽性的欺诈网络，结合机器学习、聚类分析、风险传播等相关算法，可以

关系网，能够更好的满足用户的需求。可扩展性：图数据库和其他数据库一样，可以可扩展，也可以在多个节点上运行，从而通过分布式处理来提高性能和可靠性。这种方式能够减少对单个系统的压力，从而提升了整个系统的图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的

开发提高效率图数据库的直观模型大大降低了开发复杂性。开发人员可以用更少的代码表达复杂的数据关系，业务逻辑更加清晰易懂。许多图数据库还支持声明式查询语言，让开发者能够专注于"要什么"而不是"怎么实现图数据库优势在当今数据爆炸的时代，传统的关系型数据库在处理复杂关联数据时逐渐显露出局限性。图数据库作为一种专门为处理关系数据设计的数据库类型，因其独特的优势正在获得越来越多的关注和应用。关联数据的天然表达图数据库的特点是以最直观的方式表示数据之间的关系。它将数据存储为节点和边的形式，节点代表实体，边代表实体间的关系。这种结构与人类大脑处理信息的方式高度相似，使得图数据库成为表达社交网络、推荐系统、知识图谱等关联密集型应用的理想选择。与传统关系型数据库需要多表连接查询不同，图数据库通过指针直接连接相关数据，避免了昂贵的连接操作。当数据关系复杂度增加时，关系型数据库性能会呈指数级下降，而图数据库却能保持相对稳定的查询效率。卓越的查询性能对于多跳查询，图数据库展现出惊人的性能优势。基于图特有的遍历算法，这类查询可以在常数时间内完成，不受数据规模增大的影响。相比之下，关系型数据库需要执行多次表

提供坚实的数据支持。灵活的数据模型适应多变需求在实际应用中，业务需求常常像六月的天气一样多变，这就要求数据库的数据模型具备足够的灵活性。与关系型数据库不同，分布式图数据库不需要预定义严格的模式，允许解锁分布式图数据库：数据世界的新“图”破分布式图数据库是什么？分布式图数据库，是一种基于分布式系统架构的数据库，它专门用于存储和处理大规模的图数据。与传统数据库不同，分布式图数据库以图的结构来组织和人物的出生地、事件的发生时间等）就是边。通过分布式图数据库，我们能快速查询和分析这些知识之间的联系，为智能问答、语义搜索等应用提供强大支持。分布式图数据库的独特优势分布式图数据库之所以在当今数据驱动的导致性能和可维护性显著下降。而分布式图数据库则像是一位灵动的舞者，能够轻松应对复杂关系的挑战。它采用节点和边的结构，直观地表达复杂的关系网络，并通过图算法进行高效计算。在社交网络中，用户之间的朋友关系、兴趣小组等信息，使用图数据库可以快速查询和分析。通过简单的图遍历操作，就能找到某个用户的所有好友，以及好友的共同兴趣，这大大提升了系统的响应速度和用户体验。在推荐系统中，图数据库可以快速找到用户与

解锁数据库新姿势：图数据库与文档数据库的梦幻联动打破常规：认识两种独特数据库在数据库的广阔天地里，图数据库与文档数据库犹如两颗璀璨的新星，正逐渐崭露头角，打破人们对传统数据库的认知。它们以独特的数据管理方式，为数据处理带来了全新的视角与解决方案。图数据库，专为处理图结构数据而生。在这个数据库的世界里，基本单位是节点和边。节点可以是任何实体，比如人、地点、事物等；边则代表着这些实体之间的关系。与传统关系数据库使用表格和SQL查询语言不同，图数据库采用图结构和专门的图查询语言。这使得它在处理复杂关系查询时展现出无与伦比的优势，能够快速遍历节点和边，轻松找到复杂关系网络中的模式和异常。在分析社交网络中用户的好友关系时，传统关系数据库可能需要进行复杂的多表连接操作，而图数据库只需简单地遍历相关边，就能迅速获取结果。文档数据库，则是另一种别具一格的存在。它以文档为基本存储单位，通常使用JSON、XML、BSON等数据格式来表示数据。这种数据库最大的特点就是灵活的数据模型，数据无需遵循预先定义的模式，每个文档都可以有不同的字段和结构。图数据库：关系探索大师独特之处大揭秘图数据库，作为一种非关系型

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...