图形数据库在亚搏手机版官方登录查询速度方面非常高效

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  随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展,现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网,传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长,亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库,

  :Facebook, Twitter,Linkedin用它来管理社交关系,实现好友推荐

  :沃尔沃,戴姆勒和丰田等顶级汽车制造商依靠图数据库推动创新制造解决方案

  :Verizon, Orange和AT&T 等电信公司依靠图数据库来管理网络,控制访问并支持客户360

  :万豪和雅高酒店等顶级酒店公司依使用图数据库来管理复杂且快速变化的库存

  既然图数据库应用这么广泛,越来越多的企业和开发者开始使用它,那它究竟什么过人之处呢,下面我们来揭开它的神秘面纱。

  每个节点代表一个实体(人,地,事物,类别或其他数据),每个关系代表两个节点的关联方式。这种通用结构可以对各种场景进行建模 - 从道路系统到设备网络,到人口的病史或由关系定义的任何其他事物。

  图数据库(Graph database)并非指存储图片的数据库,而是以图这种数据结构存储和查询数据。

  图形数据库是一种在线数据库管理系统,具有处理图形数据模型的创建,读取,更新和删除(CRUD)操作。

  与其他数据库不同,关系在图数据库中占首要地位。这意味着应用程序不必使用外键或带外处理(如MapReduce)来推断数据连接。

  与关系数据库或其他NoSQL数据库相比,图数据库的数据模型也更加简单,更具表现力。

  图形数据库是为与事务(OLTP)系统一起使用而构建的,并且在设计时考虑了事务完整性和操作可用性。

  Neo4J就是属于原生图数据库,它使用的后端存储是专门为Neo4J这种图数据库定制和优化的,理论上说能更有利于发挥图数据库的性能。亚搏手机版官方登录

  而JanusGraph不是原生图数据库,而将数据存储在其他系统上,比如Hbase。

  一些图数据库使用原生图存储,这类存储是经过优化的,并且是专门为了存储和管理图而设计的。并不是所有图数据库都是使用原生图存储,也有一些图数据库将图数据序列化,然后保存到关系型数据库或者面向对象数据库,或其他通用数据存储中。

  原生图处理(也称为无索引邻接)是处理图数据的最有效方法,因为连接的节点在数据库中物理地指向彼此。非本机图处理使用其他方法来处理CRUD操作。

  关系型数据库实际上是不擅长处理关系的。很多场景下,你的业务需求完全超出了当前的数据库架构。

  当我们要查询:“用户购买了那些商品?” 或者 “该商品有哪些客户购买过?” 需要开发人员JOIN几张表,效率非常低下。

  在数据关系中心,图形数据库在查询速度方面非常高效,即使对于深度和复杂的查询也是如此。在《Neo4j in Action》这本书中,作者在关系型数据库

  他们的实验试图在一个社交网络里找到最大深度为5的朋友的朋友。他们的数据集包括100万人,每人约有50个朋友。实验结果如下:

  在深度为2时(即朋友的朋友),两种数据库性能相差不是很明显;深度为3时(即朋友的朋友的朋友),很明显,关系型数据库的响应时间30s,已经变得不可接受了;深度到4时,关系数据库需要近半个小时才能返回结果,使其无法应用于在线时,关系型数据库已经无法完成查询。而对于图数据库Neo4J,深度从3到5,其响应时间均在3秒以内。

  可以看出,对于图数据库来说,数据量越大,越复杂的关联查询,约有利于体现其优势。从深度为4/5的查询结果我们可以看出,图数据库返回了整个社交网络一半以上的人数。

  根据DB-Engines最新发布的图数据库排名,Neo4J仍然大幅领先排在第一位:

  Neo4J是由Java实现的开源图数据库。自2003年开始开发,直到2007年正式发布第一版,并托管于GitHub上。

  Neo4J支持ACID,集群、备份和故障转移。目前Neo4J最新版本为3.5,分为社区版和企业版,社区版只支持单机部署,功能受限。企业版支持主从复制和读写分离,包含可视化管理工具。

  Cypher是Neo4j的图形查询语言,允许用户存储和检索图形数据库中的数据。

  Joe认识Sally,Sally认识Anna。 Bob被排除在结果之外,因为除了通过Sally成为二级朋友之外,他还是一级朋友。

  图数据库应对的是当今一个宏观的商业世界的大趋势:凭借高度关联、复杂的动态数据,获得洞察力和竞争优势。国内越来越多的公司开始进入图数据库领域,研发自己的图数据库系统。对于任何达到一定规模或价值的数据,图数据库都是呈现和查询这些关系数据的最好方式。而理解和分析这些图的能力将成为企业未来最核心的竞争力。

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