Part 01 什么是图形数据库
图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，起源于欧拉理论和图理论，对应英文名是Graph Database。一种专用于创建和处理图形的专业化单一用途平台，图形包括节点、边和属性，它们能够以关系数据库无法实现的方式来表示和存储数据。
图形数据库有两种常见的数据库模型：属性图(Property Graphs)和资源描述框架图(RDF Graphs)。属性图侧重于分析和查询，而RDF图则侧重于数据集成。
1.1 属性图
属性图用于对数据之间的关系进行建模，能够基于这些关系进行查询和数据分析。属性图具有顶点（包含有关主题的详细信息）和边（表示顶点之间的关系）。顶点和边可以具有相关联的属性。属性图用途广泛，因此被广泛用于金融、制造、公共安全、零售等众多行业和领域。
- 节点(Nodes)：是图中的实体，用表示其类型的0到多个文本标签进行标记，相当于实体。
- 边(Edges)：是节点之间的定向链接，也称为关系。其中对应的“from node”称为源节点，“to node”称为目标节点。边是定向的且每条边都有一个类型，它们可以在任何方向上导航和查询。相当于实体之间的关系。
- 属性(Properties)：是一个键值对，顶点和边都具有属性。
下图是一个属性图片段的可视化示例，说明了演员、导演、电影和电视剧的相互关系：
其中浅蓝色椭圆表示节点，深蓝色框表示节点的标签，黄色框表示属性，红色方框表示边的类型。
1.2 RDF图
RDF，即资源描述框架（Resource Description Framework），形式上主要由主谓宾（SPO, 即subject, predicate, object）三元组组成。RDF图存在统一的标准，其技术栈的标准是由万维网联盟(W3C)负责管理。
RDF图主要由以下两种元素组成：
- 节点（Nodes）：可以是具备唯一性的资源或字面值（如数值、字符串）。
- 边（Edges）：节点之间的有向连接，也被称为谓语（predicate），一般由主语指向宾语。
RDF也有标准的查询语言SPARQL，SPARQL既是一种功能齐全的查询语言，也是一种HTTP协议，可以接收通过HTTP发送的查询请求。
RDF图的标准化有一个关键点就是序列化。通过序列化可以在不同RDF图数据库之间无缝切换，常用的序列化格式包括Turtle（最常用）、JSON-LD、XML。
下图是一个RDF图片段的可视化示例，内容和属性图片段示例基本一致：
相比于属性图数据库，RDF数据库的可视化结果会更干净（构成数据的元素类型少），但也更宽广（节点和边的数量更多）。
Part 02 图形数据库的优势
图形格式可提供一个更灵活的平台，帮助用户基于关系强度或关系质量等因素查找远关系或分析数据。您可以使用图形来探索和发现社交网络、物联网、大数据、数据仓库以及多种业务使用场景（包括银行中的欺诈检测、社交网络中的关系发现以及360度客户视图）下复杂事务数据中的关系和模式。如今，图形数据库正越来越广泛地应用于数据科学，帮助用户更加清晰地呈现数据关系。
由于图形数据库以显式方式存储关系，因此利用顶点间连接的查询和算法可以达到亚秒（而不是小时或天）级别。用户无需执行无数次联接，可以更轻松地将数据用于分析和机器学习，高效探索周围世界。
图形数据库高度灵活，功能超强，可助您通过图形格式，更轻松地识别复杂关系，捕获更深入的洞察。它通常使用PGQL一类的语言来运行查询。请查看以下示例，了解使用PGQL和SQL进行查询有何不同。
从示例中可以看出，PGQL代码更简单，更高效。由于图形强调的是数据之间的关系，因此非常适合多种不同类型的分析。图形数据库尤其擅长：
- 查找两个节点之间的最短路径；
- 确定产生重大活动/影响力的节点；
- 分析连接性，识别网络的最薄弱点；
- 基于组中的连接距离/密度来分析网络或社区状态。
Part 03 主流图形数据库
图形数据库TOP10排名:
- Neo4j
- Microsoft Azure Cosmos DB
- Virtuoso
- ArangoDB
- OrientDB
- JanusGraph
- Amazon Neptune
- GraphDB
- TigerGraph
- Fauna
- Dgraph
2013年到2023年图形数据库流行趋势统计图：
Neo4j因其嵌入式、高性能、轻量级等优势，越来越受到关注。
Neo4j是由Java实现的开源NoSQL图数据库。Neo4j实现了专业数据库级别的图数据模型的存储。与普通的图处理或内存数据库不同，Neo4j提供了完整的数据库特性，包括ACID 事务的支持、集群支持、备份与故障转移等，这使其适合于企业级生产环境下各种应用。
Neo4j还提供了一些特殊的功能：
一个本地化的图数据库：Neo4j自底向上构建成一个图数据库。它的体系结构旨在优化快速管理、存储和遍历节点和关系。在Neo4j中，关系是数据库中最重要的元素，它代表节点之间的相互联系。众所周知，在关系数据库领域中，“关系”适用于多个不同表之间的连接操作，这种操作的性能下降与关系的数量呈指数级别的，但在Neo4j中则是用于从一个几点指向另一个节点，其性能却是线性级别的。
界面友好：提供了查询与展示的Web操作界面。对于图数据模型使用D3.js做数据可视化，形象地展示了数据模型的节点和关系。
声明式图查询语言：Cypher是一种声明式图数据库查询语言，它表现力丰富，查询效率高，其地位和作用域关系型数据库中的SQL类似，Cypher还有良好的扩展性，用户可以定制自己的查询方式（如自定义过程）。
ACID事务：Neo4j通过ACID事务提供真正的数据安全，Neo4j使用事务来保证输在硬件故障或系统奔溃的情况下不会丢失。
高性能：Neo4j使用多副本主从复制的方式构建高可靠集群，支持大数据集合并且可以不断扩展其容量，可存储数百万亿个实体，提供了可容错、可扩展的集群，此外Neo4j还提供热备份和性能监控功能。
Azure Cosmos DB是微软提供的一种用于新式应用开发的完全托管的NoSQL数据库和关系数据库。Azure Cosmos DB提供个位数的毫秒响应时间以及自动和即时可伸缩性，不管什么规模都可以保证速度。SLA支持的可用性和企业级安全性可确保业务连续性。
- 在全球任何位置提供统包式多区域数据分布；
- 开源API；
- 适用于常用语言的SDK。
Virtuoso可以对RDF数据进行有效的存储和管理。基于Virtuoso进行RDF数据存储的应用也越来越多，BioGateway、Bio2RDF、DBpedia-live和Neurocommons。
Virtuoso提供的开源版本能支持数十亿规模的三元组存储和管理。
Virtuoso是OpenLink公司开发的一款跨平台的对象关系数据库、虚拟/通用数据库，拥有强大的过程语言，支持Java和.Net语言的内嵌，可以通过Web、Web Services、ODBC和JDBC等进行数据的访问。
Virtuoso在现有(对象)关系数据库上增加了对RDF数据的支持，一方面可以充分利用传统数据库的事务处理、查询优化、访问控制、日志和数据恢复等功能，技术成熟度高、系统稳定，另一方面可以实现语义数据和其他数据的无缝连接。
参考文献
[1]https://www.oracle.com/cn/autonomous-database/what-is-graph-database/#how-graph-database-works 2023.3.6
[2]https://tdan.com/knowledge-graphs-vs-property-graphs-part-1/27140 2023.3.6
[3]https://db-engines.com/en/ranking_trend/graph+dbms 2023.2.23
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