通过本文，读者将浏览图数据库的初学者指南、术语以及与关系数据库的比较。他们还将探索从 AWS Neptune 等云提供商到开源解决方案的图数据库。此外，本文可以帮助您更好地理解图数据库如何在社交网络分析、欺诈检测和许多其他领域等应用中发挥作用。读者还将了解图数据库如何用于知识图数据库和社交媒体分析等应用程序。
什么是图数据库？
图数据库是一种专门构建的NoSQL 数据库，专门处理复杂网络关系中的数据结构，其中实体及其关系具有互连。数据使用图结构进行建模，该结构的基本元素是表示实体的节点和表示实体之间关系的边。图的节点和边都可以具有属性。
图数据库的关键组件
1、节点
这些是代表实体（例如人员、企业、帐户或您可能在数据库中找到的任何其他项目）的主要数据元素。每个节点可以存储一组键值对作为属性。
2、边缘
边是连接节点的线，定义它们的关系。除了节点之外，边还可以具有属性（例如权重、类型或强度）来阐明它们的关系。
3、特性
节点和边都可以具有可用于存储有关这些对象的元数据的属性。这些可以包括名称、日期或节点或边的任何其他相关描述性属性。
图数据库如何存储和处理数据
在图数据库中，节点和关系被认为是一等公民——与关系数据库相比：
- 节点以表格形式存储，
- 关系在查询时计算。
通过遍历算法，图数据库可以探索节点和边之间的关系，以回答最短路径、欺诈检测或网络分析等复杂查询。各种特定于图的查询语言（Neo4j 的 Cypher 和 Tinkerpop 的 Gremlin）通过专注于模式匹配和深度链接分析来实现这些操作。
实际应用和好处
图数据库在数据点之间的关系至关重要的任何应用程序中都表现出色，例如网络和社交网络、推荐引擎以及许多其他需要了解关系的深度和广度的应用程序。在欺诈检测和网络安全等领域，动态调整和适应至关重要；这是图数据库做得很好的事情。
总之，图数据库为处理复杂、高度互联的数据提供了坚实的基础设施。在建模关系和数据之间的交互方面，它们比关系数据库具有许多优势。
关键组件和术语
1、节点及其属性
节点是图数据库的基本构建块。它们通常代表某个对象或特定实例，无论是人、地点还是事物。对于每个节点，我们在图结构中都有一个顶点。该节点还可以包含多个属性（在数据库上下文中也称为“标签”）。这些属性中的每一个都是一个键值对，其中值扩展或进一步阐明了对象，其内容取决于图数据库的应用。
2、边缘：定义关系
另一方面，边是将节点连接在一起的链接。它们是有方向的，因此可以有一个起始节点和一个结束节点（从而定义一个节点和另一个节点之间的流）。这些边缘也定义了关系的性质——无论是内化关系还是社会关系。
3、标签： 组织节点
标签有助于对可能具有相似性的节点（Person节点、Company节点等）进行分组，以便图数据库可以更快地检索节点集。例如，在社交网络分析中，Person可以Company使用标签对节点进行分组。
4、关系及其特征
关系连接节点，但它们也具有强度、状态或持续时间等属性，这些属性可以定义节点之间关系的不同之处。
用于管理和探索图数据的工具
Neo4j提供了一套旨在增强图数据库可用性的工具：
- Neo4j Bloom：无需使用图查询语言即可直观地探索图数据。
- Neo4j 浏览器： 一个基于 Web 的应用程序，用于执行 Cypher 查询并可视化结果。
- Neo4j Data Importer 和 Neo4j Desktop：这些工具分别用于将数据导入 Neo4j 数据库和处理 Neo4j 数据库实例。
- Neo4j Ops Manager： 可用于管理多个 Neo4j 实例，以确保可以管理和优化大规模部署。
- Neo4j 图数据科学： 该库是 Neo4j 的扩展，增强了其功能，这些功能通常与数据科学相关。它可以直接对图数据执行复杂的分析任务。
图数据库与其他数据库的比较
虽然图数据库和关系数据库旨在存储和帮助我们理解数据，但它们在实现这一点的方式上有着根本的不同。
图数据库：
- 建立在节点和边的基础上，使其非常适合处理数据点之间的复杂关系。
- 该基础的核心是结构，通过节点表示连接的实体，通过边表示实体之间的关系。
- 将数据排列在“行和列”（表）中，而图数据库则将数据排列在“节点和边”中。
- 图数据库自然地以这种方式组织数据，
- 而在关系数据库中表示某些类型的数据点之间的关系并不容易。
数据模型和可扩展性
- 图数据库将数据存储在具有节点、边和属性的图中。它们在具有复杂关系的领域中发挥着重要作用，例如社交网络或推荐引擎。
- 关系数据库在表中包含数据，这非常适合需要高水平数据完整性的应用程序（即涉及金融系统或管理客户关系的应用程序）。
扩展性：
- 图数据库通过向网络添加更多机器水平扩展
- 关系数据库典型的垂直可扩展性（为现有机器添加更多功能）来根据其需求按比例增长。
查询性能和灵活性
原因之一是，图数据库在执行具有深层关系的复杂查询时通常要快得多，因为它们可以遍历节点和边，这与关系数据库不同，关系数据库可能必须执行大量联接Join，这些联接可能会根据数据的大小而加快或减慢。数据集。
此外，图数据库的优点在于可以轻松更改数据结构模型而不会造成严重后果：随着业务需求的发展以及用户对数据如何交互的了解越来越多，图数据库可以更容易地进行调整，而无需进行昂贵的重新设计。
虽然关系数据库更适合提供强大的事务保证或 ACID 合规性，但不太擅长表结构模型的调整。
查询语言的使用
不同的查询语言也反映了这些数据库的不同性质。虽然图数据库倾向于使用适合图遍历方式的语言（例如 Gremlin 或 Cypher），但关系数据库长期以来一直通过 SQL（一种成熟的结构化数据语言）进行管理和查询。
不同数据类型的适用性
关系数据库非常适合处理具有规则且相对简单结构的大型数据集。相比之下，图数据库在结构高度互连且关系与数据一样有意义的环境中表现出色。
总之，虽然图数据库和关系数据库各有优缺点，但使用哪一种取决于应用程序的要求。图数据库更适合分析复杂且不断变化的关系，这使得它们非常适合需要详细了解网络数据的现代应用程序。
图数据库的优点
图数据库以其高效和灵活性而闻名，尤其是在处理复杂、互连的数据集时。以下是它们提供的一些主要优势：
高性能和实时数据处理
性能对于图数据库来说是一个巨大的优势。它来自于查询链接数据的便捷性、速度和效率。在处理复杂的互联数据方面，图数据库通常胜过关系数据库。与Hadoop HDFS不同，它们非常适合持续、实时更新和查询。
增强的数据完整性和情境意识
图数据库保持这些跨渠道和数据格式的完整连接，维护丰富的数据关系，并允许轻松链接数据。这种结构揭示了人类无法辨别的交互中的细微差别，从而节省了时间并使数据更易于使用。它为用户提供相关见解，以更好地理解数据，并帮助企业做出更明智的决策。
可扩展性和灵活性
图数据库被设计为具有良好的可扩展性。它们可以在不停机的情况下适应底层数据的不断扩展和数据模式的不断演变。它们还可以在可链接的数据源数量方面进行良好的扩展，并且这种链接可以暂时适应模式的持续演变，而不会中断服务。因此，它们特别适合需要快速适应的环境。
高级查询功能
这些基于图的系统可以快速运行强大的递归路径查询来检索直接（“一跳”）和间接（“两跳”和“二十跳”）连接，从而使运行复杂的子图模式匹配查询变得容易。此外，还原生支持复杂的按聚合分组查询（例如 Netflix 的标签聚合），允许在聚合选择性维度时实现任意程度的灵活性，例如在具有多个维度的大数据设置中，例如时间序列、人口统计或地理。
人工智能和机器学习准备情况
事实上，图数据库自然地将实体和相互关系表示为一组结构化的连接，这使得它们特别适合人工智能和机器学习基础设施，因为它们支持快速的实时变化，并依赖于富有表现力的、符合人体工程学的声明性查询语言，使深度链接遍历和可扩展性变得简单——这两个功能对于下一代数据分析和推理至关重要。
这些优点使图数据库非常适合需要管理数据集关系并有效地从数据集关系中获取有意义的见解的组织。
图数据库的日常用例
图数据库正在被更多行业使用，因为它们特别适合处理数据之间的复杂连接并保持整个系统的快速运行。让我们看看图数据库的一些最常见用途。
金融保险服务
金融和保险服务行业越来越多地使用图数据库来检测欺诈和其他风险；这些系统如何将业务事件和客户数据建模为图表，使它们能够检测不同实体之间的欺诈和可疑链接，而实体链接分析技术更进一步，允许检测不同类型实体之间交互中的潜在欺诈。实体。
基础设施和网络管理
图数据库非常适合基础设施映射和保持网络清单最新。提供网络资产的交互式地图并执行网络跟踪算法来遍历该图非常简单。同样，它使得编写新算法来识别有问题的依赖项、易受攻击的瓶颈或高阶延迟问题变得更加容易。
推荐系统
许多公司（包括亚马逊等主要电子商务巨头）使用图数据库来支持推荐引擎。它们会跟踪您过去购买和浏览过的产品和服务，以推荐您可能喜欢的产品和服务，从而改善客户体验和参与度。
社交网络平台
Facebook、Twitter 和 LinkedIn 等社交网络都使用图数据库来管理和查询有关人员、人员关系和交互的大量关系数据。这使得他们非常擅长快速浏览庞大的社交网络、寻找有影响力的用户、发现社区并识别关键参与者。
医疗保健中的知识图谱
医疗保健组织在知识图中汇集有关患者资料、既往疾病和治疗的关键知识，而在图数据库上实施的图查询则可以识别患者模式和趋势。这些可以影响治疗的积极进展以及患者的表现。
复杂网络监控
图数据库用于建模和监控复杂的网络基础设施，包括电信网络或云的端到端环境（数据中心基础设施，包括物理网络、存储和虚拟化）。该应用程序无疑对于构成现代信息基础设施的重要支柱的系统和环境的稳健性和可扩展性至关重要。
合规与治理
组织还使用图数据库来管理与合规性和治理相关的数据，例如访问控制、数据保留策略和审计跟踪，以确保他们能够继续满足数据安全和监管合规性的高标准。
人工智能和机器学习
图数据库对于开发人工智能和机器学习应用程序也至关重要。它们允许开发人员创建标准化的方法来存储和查询自然语言处理、计算机视觉和高级推荐系统等应用程序的数据，这对于使人工智能应用程序更加智能和响应更快至关重要。
揭开金融犯罪的面纱
图提供了一种追踪犯罪分子用来洗钱的空壳公司实体结构的方法，研究向空壳公司的供应模式以及从空壳公司到其他实体的现金流是否可疑。此类应用程序有助于执法和监管机构瓦解复杂的洗钱网络并打击金融犯罪。
汽车行业
在汽车行业，图查询有助于分析数以万计的汽车零部件之间的关系，从而实现实时交互式分析，从而有可能改进制造和维护流程。
犯罪网络分析
在执法中，图数据库用于识别犯罪网络、解决模式并识别犯罪组织中的关键链接，以有效地从各个方面打击行动。
数据沿袭跟踪
图技术还可以跟踪数据沿袭（数据项（例如事实或数字）的创建位置、复制方式以及使用位置的详细信息）。这对于审核和验证数据资产未损坏非常重要。
这种多样化的应用程序强调了图数据库的多功能性及其在表示和管理跨多个不同领域的复杂、互连数据方面的实用性。
挑战和考虑因素
图数据库是围绕特定领域的建模结构构建的，其过程类似于知识或本体工程，以及可能需要专门的“图数据工程师”的实际挑战。所有这些要求都指向重要的可扩展性问题，并可能限制该技术对数据网络反对者之外的许多人的吸引力。整个系统中的数据不一致仍然是一个关键问题，因为开发能够在保持灵活性和表现力的同时保持数据一致性的同构系统具有挑战性。
虽然图查询不需要像 SQL 那样多的编码，但仍然需要明确地阐明遍历数据的路径。这增加了编写查询所需的工作量，并阻止图查询像 SQL 代码一样容易地抽象和重用，从而损害了它们的泛化性。
此外，由于功能或查询语言没有统一的标准，开发人员发明了自己的标准——这是 API 碎片化的又一步。
另一个重要问题是，考虑到节点之间的所有微妙关系，知道哪台机器是放置数据的最佳位置，这对性能至关重要，但很难即时完成。必要时，
许多现有的图数据库系统并不是为当今的大量数据而设计的，因此它们最终可能成为性能瓶颈。
从项目管理的角度来看，未能准确捕获业务需求并将其映射到技术需求通常会导致混乱和延迟。糟糕的数据质量、对数据源的访问不足、冗长的数据建模或耗时的数据建模都会加剧图数据项目的痛苦。
在最终用户方面，要求人们学习新语言或技能来阅读某些图表可能会阻碍采用，而共享这些图表或协作分析的困难最终会降低见解的范围和影响。 Windows 95 界面在简单性方面具有出色的早期优势：我们现在可以讲述关于图技术的同样的故事。当分析过程被批评为过于耗时时，采用该技术也会受到阻碍。
从技术角度来看，通过存储和查询复杂结构来管理大型图提出了更重大的挑战。例如，数据必须分布在多台机器的集群上，这给开发人员增加了另一层复杂性。数据通常被分割（分割）成更小的部分并存储在各种机器上，由管理多个分片的访问控制和查询的“智能”虚拟服务器进行协调。
需要考虑的关键因素
- 本机图存储和处理：选择从头开始设计的数据库来处理图数据结构。
- 属性图和图查询语言：确保数据库支持强大的图查询语言并能够有效地处理属性图。
- 数据摄取和集成能力：无缝集成和摄取来自各种来源的数据的能力对于动态数据环境至关重要。
- 开发工具和图可视化：促进开发并允许直观的图可视化以提高可用性和洞察力的工具。
- 图数据科学和分析：具有高级分析和数据科学功能的数据库可以提供更深入的见解。
- 支持 OLTP、OLAP 和 HTAP： 根据应用程序，可能需要支持事务 (OLTP)、分析 (OLAP)和混合 (HTAP) 处理。
- ACID 合规性和系统耐用性： 对于确保事务密集型环境中的数据完整性和可靠性至关重要
- 可扩展性和性能： 数据库应该垂直和水平扩展以处理不断增长的数据负载。
- 企业安全和隐私功能：强大的安全功能对于保护敏感数据和确保隐私至关重要。
- 部署灵活性：数据库应与组织的部署策略相匹配，无论是本地部署还是云部署。
- 开源基金会和社区支持： 强大的社区和开源基金会可以提供广泛的支持和灵活性。
- 业务和技术合作伙伴关系： 合作伙伴关系可以提供额外的支持和集成选项，从而增强数据库的功能。