图数据库怎么用

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

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

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只需在之前的属性图上添加大漂亮这个节点和其与小美、小强的关联边就可以了。那从上面的介绍你现在知道图数据库有什么优势了么？与传统关系型数据库相比，图数据库有以下优势：天然解释性：通过用属性图来表达小帅关系查询方面的优势，小帅决定采用图数据库的方式来查询小美的选课信息，但市面上有那么多图数据库，到底用哪个让小帅很为难。图数据库根据底层存储实现的不同，可分为原生图数据库和非原生图数据库。原生图数据库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

图数据库有什么用在数据爆炸式增长的时代，我们面对的数据关系越来越复杂，传统的关系型数据库在处理某些特定问题时显得力不从心。这时，图数据库作为一种新兴的数据库技术应运而生，它以独特的方式存储和查询数据结构，识别关键影响者，或者发现潜在的新连接。这些查询如果用传统数据库实现，往往需要编写复杂的SQL语句且性能不佳。推荐系统也大量使用图数据库技术。通过分析用户与商品、用户与用户之间的复杂关系网络，可以更，为解决复杂关系问题提供了全新的思路。什么是图数据库图数据库是一种专门为存储和处理图结构数据而设计的数据库。与关系型数据库使用表格存储数据不同，图数据库使用节点、边和属性来表示和存储数据。节点代表实体交通路线时，会考虑地点之间的路径。图数据库正是将这种直观的思维方式直接映射到数据存储和查询中。图数据库的核心优势图数据库的优势在于处理高度互联的数据。在关系型数据库中，随着数据关系的复杂化，查询往往需要大量的表连接操作，性能会显著下降。而图数据库专门为遍历关系而优化，无论数据多么复杂，查询性能都能保持稳定。另一个显著优势是灵活性。传统数据库需要预先定义严格的数据模式，而图数据库可以更灵活地适应数据模型的

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

图数据库是一种以图这种数据结构为基础的数据库管理系统。图由节点和关系组成，节点代表实体，关系代表实体间的关联方式。图数据库以高效存储和查询图数据为设计原理，将数据间的关系和数据本身同样重要地存储起来，使其能够快速响应复杂关联查询。图存储、图查询和图计算是图数据库的核心能力。图存储：图数据库的核心组件之一，负责数据的持久化存储。图存储是将数据以图的方式进行组织和存储，以实现更高效的数据管理和查询。图查询：图查询是指以图的方式对数据进行查询和访问。在图数据库中，查询操作可以通过对图中的顶点和边进行搜索、过滤和聚合等操作来实现。图查询语言通常基于图形遍历算法。图计算：图计算是指以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。通过将问题转化为图模型，图计算可以更直观地表示对象之间的关系，从而获得以往用扁平化的视角很难得到的结果。图计算系统软件通常以分布式架构实现，支持大规模数据的处理和分析。

网络图数据库中，代表用户的节点可能有“姓名”“年龄”“性别”等属性。边（Edges）边用于连接节点，它代表了节点之间的关系。边也可以有自己的属性，如在社交网络中，“朋友”关系边可能有“相识时间图数据库是一种用于存储和检索图形数据的数据库管理系统。它专门用于处理和查询图形结构的数据，这些数据由节点、边和属性组成。以下是图数据库的一些基本原理和特点：图数据模型基础节点（Vertices）节点连接时效率较高，但对于稀疏图（边的数量相对节点数量很少的图）来说，会浪费大量的存储空间。查询处理原理模式匹配（PatternMatching）当执行一个图数据库查询时，图数据库会在存储的数据中查找与指定模式匹配的子图。索引（Indexing）的使用为了提高查询效率，图数据库通常会使用索引。索引可以基于节点的标签、属性或边的属性等建立。路径查询（PathQueries）处理路径查询是图数据库的一个重要功能，如查询“用户A的朋友的朋友”。在处理这种查询时，数据库会从起始节点（用户A）开始，沿着“朋友”关系边进行深度优先或广度优先的遍历，寻找符合条件的路径。在遍历过程中，会考虑边的方向、节点和边的

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，学生和课程都在了好感。我们只需在之前的属性图上添加大漂亮这个节点和其与小美、小强的关联边就可以了。那从上面的介绍你现在知道图数据库有什么优势了么？与传统关系型数据库相比，图数据库有以下优势：天然解释性：通过用属性图来数据库在数据关系查询方面的优势，小帅决定采用图数据库的方式来查询小美的选课信息，但市面上有那么多图数据库，到底用哪个让小帅很为难。图数据库根据底层存储实现的不同，可分为原生图数据库和非原生图数据库。原生图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

图数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统。它以节点（代表实体）和边（代表实体之间的关系）为核心数据模型，能够高效地表示和处理复杂的关系型数据。图数据库的特点包括：直观的数据模型：图结构直观地反映了现实世界中的实体和关系，使得数据的组织和理解更加自然和清晰。高效的关系查询：图数据库支持快速的关联查询和遍历，能够轻松处理复杂的多跳查询和路径分析，查询性能通常优于传统的关系型数据库。灵活性和可扩展性：数据模型灵活，可以动态地添加或修改节点、边和属性，无需预先定义固定的表结构，能够适应不断变化的数据需求.同时，许多图数据库支持分布式架构和水平扩展，能够处理大规模数据集。强大的关系分析能力：图数据库内置多种图算法，如最短路径、社区发现、图聚类等，能够深入挖掘数据中的关联模式和潜在关系，适用于推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域。支持ACID事务和数据一致性：确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性，保障数据的准确性和完整性。

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...