本篇內(nèi)容主要講解“圖形數(shù)據(jù)庫是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“圖形數(shù)據(jù)庫是什么”吧!

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企業(yè)架構(gòu)師應(yīng)該知道什么

您在Google上獲得的圖表數(shù)據(jù)庫的描述主要是學(xué)術(shù)性的。我看到很多關(guān)于圖形數(shù)據(jù)庫的描述，它們討論了K?nigsberg的七座橋梁或互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)明者Berners-Lee。有理論和愿景很好，但對(duì)我來說，我仍然認(rèn)為引導(dǎo)相關(guān)性很重要。為什么圖形數(shù)據(jù)庫對(duì)您很重要？

想象一下存儲(chǔ)在當(dāng)?shù)剡B鎖餐廳的數(shù)據(jù)。如果您要跟蹤，則將客戶信息存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)庫表中，將您提供的項(xiàng)目存儲(chǔ)在另一個(gè)數(shù)據(jù)庫表中，以及您在第三個(gè)表中進(jìn)行的銷售。當(dāng)我想了解我銷售的產(chǎn)品，訂購庫存以及了解我最好的客戶是誰時(shí)，這很好。但缺少的是結(jié)締組織以及項(xiàng)目之間的連接以及數(shù)據(jù)庫中的功能，這些功能可以讓我充分利用它。

圖形數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)相同類型的數(shù)據(jù)，但也能夠存儲(chǔ)事物之間的鏈接。約翰購買了很多百事可樂，杰克與瓦萊麗結(jié)婚，買了不同的飲料。我沒有必要運(yùn)行JOIN來了解我應(yīng)該如何向每個(gè)客戶推銷產(chǎn)品。我可以看到數(shù)據(jù)中的關(guān)系，而無需做出假設(shè)并對(duì)其進(jìn)行測(cè)試。

這個(gè)新的連接信息層為您做了很多。這不僅僅與買方意圖有關(guān)，而且在許多用例中可能會(huì)有所幫助，它在機(jī)器學(xué)習(xí)或者您希望機(jī)器進(jìn)行分析或推理時(shí)非常有用（參見下表）。

語義層的應(yīng)用程序示例
存儲(chǔ)語義信息	例	用例
所有權(quán)	蘇珊擁有一輛本田。還有誰擁有本田？	買方意圖
利益	史蒂夫?qū)ψ闱蚋信d趣。還有誰？
設(shè)計(jì)者	弗蘭克勞埃德賴特設(shè)計(jì)了古根海姆。還有什么？	知識(shí)圖
<分類>	古根海姆博物館。什么是其他博物館？
連接	通過端口，例如server1通過端口8080連接到server2。這是否超出預(yù)期？	網(wǎng)絡(luò)/ IT運(yùn)營
與....關(guān)聯(lián)	基因與癌癥有關(guān)。還有什么基因？	生命科學(xué)
還有很多

由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫是使用表而不是鏈接數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的，因此SQL將不再使用。這引發(fā)了類似SQL的語言（但對(duì)于鏈接數(shù)據(jù)集或圖形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)），例如SparQL，Gremlin和Cypher等等。一個(gè)主要區(qū)別是您需要對(duì)鏈接數(shù)據(jù)采取行動(dòng)的分析功能。如果我想找到最熱門的時(shí)間在您的網(wǎng)站上購買某種產(chǎn)品，或者如果我想對(duì)某個(gè)項(xiàng)目的受歡迎程度進(jìn)行排名，那么就會(huì)有一種新的語法。您需要學(xué)習(xí)連接數(shù)據(jù)的語言才能充分利用它。

你不能用RDBMS做到這一點(diǎn)嗎？

是的，可以在傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）中創(chuàng)建這些鏈接。但是，要在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行這些任務(wù)，數(shù)據(jù)庫管理員必須努力維護(hù)唯一鍵并重建與JOIN的關(guān)系。如果使用圖形數(shù)據(jù)庫，則主題及其關(guān)系（稱為主題和謂詞）都是已知的。沒有必要重建連接。

如果你之前已經(jīng)定義瑪麗是佐伊的母親，那么推斷佐伊是瑪麗的女兒是另一個(gè)例子。您不一定需要專門定義這兩種關(guān)系，因?yàn)閳D形數(shù)據(jù)庫對(duì)此很聰明。相比之下，關(guān)系數(shù)據(jù)庫無法理解任何未定義的內(nèi)容。因此，在查看興趣，家庭和社區(qū)時(shí)，這種推理能力具有明顯的價(jià)值。

警告：圖形數(shù)據(jù)庫有專長(zhǎng)

與傳統(tǒng)的RDBMS一樣，圖形數(shù)據(jù)庫可以是事務(wù)性的也可以是分析性的。選擇圖形數(shù)據(jù)庫時(shí)選擇焦點(diǎn)。例如，流行的Neo4J專注于事務(wù)（OLTP）圖數(shù)據(jù)庫，而AnzoGraph是分析（OLAP）圖數(shù)據(jù)庫。當(dāng)您第一次嘗試使用圖形數(shù)據(jù)庫時(shí)，這似乎是一個(gè)微妙的區(qū)別。但是，您可能需要一個(gè)不同的引擎來運(yùn)行涉及單個(gè)實(shí)體的快速查詢（例如，Susan擁有什么車？）以及輪詢整個(gè)數(shù)據(jù)庫的分析查詢。（例如蘇珊等人支付的汽車的平均價(jià)格是多少？）。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展，圖形OLAP數(shù)據(jù)庫變得非常重要，因?yàn)樵S多機(jī)器學(xué)習(xí)算法本質(zhì)上是圖形算法，并且在圖形OLAP數(shù)據(jù)庫上運(yùn)行比在RDBMS上運(yùn)行它們更有效。

如果您想了解更多關(guān)于SparQL（W3C定義的圖形數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)語言）的信息，請(qǐng)?jiān)诰€查看許多SparQL教程之一。有足夠的機(jī)會(huì)嘗試像AnzoGraph這樣的圖形數(shù)據(jù)庫。

到此，相信大家對(duì)“圖形數(shù)據(jù)庫是什么”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

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