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图数据库是一种 NoSQL 数据库,它使用具有节点、边和属性的图结构来表示和存储数据。它用于存储和查询实体之间具有复杂关系的数据。
图数据库是一种 NoSQL 数据库,它使用具有节点、边和属性的图结构来表示和存储数据。图数据库针对实体之间具有复杂关系的数据进行了优化。它旨在存储和查询具有多对多关系的数据,例如社交网络、推荐系统和欺诈检测。
节点代表实体,例如人、公司、帐户和位置。边表示节点之间的关系,例如友谊、业务关系和家庭关系。属性是与节点和边关联的属性,例如名称、地址和帐号。
图数据库与关系数据库的不同之处在于它们不基于表和行。相反,它们基于图形和节点。这使它们能够以更直观的方式表示实体之间的复杂关系。
图数据库的概念最早由关系数据库的发明者 E.F.Codd 在 1970 年代提出。然而,“图形数据库”一词直到很久以后,即 2000 年代初才被创造出来。
在 2000 年代初期,图形数据库作为关系数据库的替代品出现。它们旨在以更直观的方式表示实体之间的复杂关系。
在 2010 年代,图数据库变得越来越流行,因为越来越多的公司开始认识到它们的潜力。特别是,它们被用于为社交网络、推荐系统和欺诈检测系统提供动力。
图数据库有几个特性,使它们非常适合表示和查询实体之间的复杂关系。
首先,图形数据库具有高度可扩展性。他们可以轻松处理具有数百万个节点和边缘的大型数据集。
其次,图形数据库针对快速查询性能进行了优化。他们使用无索引邻接和其他技术来快速查找和遍历节点之间的关系。
第三,图数据库具有高度的灵活性。它们可以比关系数据库以更直观的方式表示实体之间的复杂关系。
第四,图数据库高可用。它们旨在保持高可用性和正常运行时间,即使面对硬件和软件故障也是如此。
图数据库的一个例子是 Neo4j。 Neo4j 是一个开源图形数据库,针对存储和查询实体之间的复杂关系进行了优化。它被包括沃尔玛和 eBay 在内的许多公司用来支持他们的推荐系统和欺诈检测系统。
图数据库的主要优点是它们的可扩展性、快速查询性能、灵活性和高可用性。图数据库的主要缺点是它们可能难以设置和维护,并且需要专业知识才能使用。
图形数据库因其复杂性和缺乏标准化而受到批评。一些评论家认为图形数据库太难设置和维护,而且它们需要太多专业知识才能使用。
图数据库与其他 NoSQL 数据库相关,例如键值存储、文档存储和列存储。它们还与关系数据库相关,关系数据库使用表和行来表示和查询数据。
图形数据库通常与其他技术结合使用,例如机器学习和自然语言处理。例如,它们可用于支持推荐系统、欺诈检测系统和其他需要实体之间复杂关系的应用程序。
随着越来越多的公司认识到图形数据库的潜力,图形数据库正变得越来越流行。包括沃尔玛和 eBay 在内的许多公司都使用它们来支持他们的推荐系统和欺诈检测系统。