隨著資料量呈指數級增長且查詢變得更加複雜，關係成為資料分析的關鍵組成部分。反過來，需要專門的解決方案，例如顯式最佳化關係的圖資料庫。其他資料庫的設計目的不是能夠根據複雜資料結構中的複雜關係來搜尋和查詢資料。圖資料庫經過最佳化，可以透過將資訊建模為圖來處理連線的資料，圖透過節點和關係對映資料。
透過本文，讀者將瀏覽圖資料庫的初學者指南、術語以及與關聯式資料庫的比較。他們還將探索從 AWS Neptune 等雲提供商到開源解決方案的圖資料庫。此外，本文可以幫助您更好地理解圖資料庫如何在社交網路分析、欺詐檢測和許多其他領域等應用中發揮作用。讀者還將瞭解圖資料庫如何用於知識圖資料庫和社交媒體分析等應用程式。
什麼是圖資料庫？
圖資料庫是一種專門構建的NoSQL 資料庫，專門處理複雜網路關係中的資料結構，其中實體及其關係具有互連。資料使用圖結構進行建模，該結構的基本元素是表示實體的節點和表示實體之間關係的邊。圖的節點和邊都可以具有屬性。
圖資料庫的關鍵元件
1、節點
這些是代表實體（例如人員、企業、帳戶或您可能在資料庫中找到的任何其他專案）的主要資料元素。每個節點可以儲存一組鍵值對作為屬性。
2、邊緣
邊是連線節點的線，定義它們的關係。除了節點之外，邊還可以具有屬性（例如權重、型別或強度）來闡明它們的關係。
3、特性
節點和邊都可以具有可用於儲存有關這些物件的後設資料的屬性。這些可以包括名稱、日期或節點或邊的任何其他相關描述性屬性。
圖資料庫如何儲存和處理資料
在圖資料庫中，節點和關係被認為是一等公民——與關聯式資料庫相比：
- 節點以表格形式儲存，
- 關係在查詢時計算。
這使得圖資料庫將資料關係視為與資料具有同樣的價值，從而可以更快地遍歷連線的資料。
透過遍歷演算法，圖資料庫可以探索節點和邊之間的關係，以回答最短路徑、欺詐檢測或網路分析等複雜查詢。各種特定於圖的查詢語言（Neo4j 的 Cypher 和 Tinkerpop 的 Gremlin）透過專注於模式匹配和深度連結分析來實現這些操作。
實際應用和好處
圖資料庫在資料點之間的關係至關重要的任何應用程式中都表現出色，例如網路和社交網路、推薦引擎以及許多其他需要了解關係的深度和廣度的應用程式。在欺詐檢測和網路安全等領域，動態調整和適應至關重要；這是圖資料庫做得很好的事情。
總之，圖資料庫為處理複雜、高度互聯的資料提供了堅實的基礎設施。在建模關係和資料之間的互動方面，它們比關聯式資料庫具有許多優勢。
關鍵元件和術語
1、節點及其屬性
節點是圖資料庫的基本構建塊。它們通常代表某個物件或特定例項，無論是人、地點還是事物。對於每個節點，我們在圖結構中都有一個頂點。該節點還可以包含多個屬性（在資料庫上下文中也稱為“標籤”）。這些屬性中的每一個都是一個鍵值對，其中值擴充套件或進一步闡明瞭物件，其內容取決於圖資料庫的應用。
2、邊緣：定義關係
另一方面，邊是將節點連線在一起的連結。它們是有方向的，因此可以有一個起始節點和一個結束節點（從而定義一個節點和另一個節點之間的流）。這些邊緣也定義了關係的性質——無論是內化關係還是社會關係。
3、標籤： 組織節點
標籤有助於對可能具有相似性的節點（Person節點、Company節點等）進行分組，以便圖資料庫可以更快地檢索節點集。例如，在社交網路分析中，Person可以Company使用標籤對節點進行分組。
4、關係及其特徵
關係連線節點，但它們也具有強度、狀態或持續時間等屬性，這些屬性可以定義節點之間關係的不同之處。
用於管理和探索圖資料的工具
Neo4j提供了一套旨在增強圖資料庫可用性的工具：
- Neo4j Bloom：無需使用圖查詢語言即可直觀地探索圖資料。
- Neo4j 瀏覽器： 一個基於 Web 的應用程式，用於執行 Cypher 查詢並視覺化結果。
- Neo4j Data Importer 和 Neo4j Desktop：這些工具分別用於將資料匯入 Neo4j 資料庫和處理 Neo4j 資料庫例項。
- Neo4j Ops Manager： 可用於管理多個 Neo4j 例項，以確保可以管理和最佳化大規模部署。
- Neo4j 圖資料科學： 該庫是 Neo4j 的擴充套件，增強了其功能，這些功能通常與資料科學相關。它可以直接對圖資料執行復雜的分析任務。
配備了這些基本元件和工具，使用者可以利用圖資料庫的強大功能來處理複雜資料並基於網路知識系統做出明智的決策。
圖資料庫與其他資料庫的比較
雖然圖資料庫和關聯式資料庫旨在儲存和幫助我們理解資料，但它們在實現這一點的方式上有著根本的不同。
圖資料庫：
- 建立在節點和邊的基礎上，使其非常適合處理資料點之間的複雜關係。
- 該基礎的核心是結構，透過節點表示連線的實體，透過邊表示實體之間的關係。
關聯式資料庫：
- 將資料排列在“行和列”（表）中，而圖資料庫則將資料排列在“節點和邊”中。
這種結構上的差異使得兩種資料庫之間的直接比較非常引人注目。
- 圖資料庫自然地以這種方式組織資料，
- 而在關聯式資料庫中表示某些型別的資料點之間的關係並不容易。
畢竟，它們是為了處理交易而發明的（即雙方之間一系列“行和列”的交換，例如賣方和客戶之間的付款或退款）。
資料模型和可擴充套件性
- 圖資料庫將資料儲存在具有節點、邊和屬性的圖中。它們在具有複雜關係的領域中發揮著重要作用，例如社交網路或推薦引擎。
- 關聯式資料庫在表中包含資料，這非常適合需要高水平資料完整性的應用程式（即涉及金融系統或管理客戶關係的應用程式）。
擴充套件性：
- 圖資料庫透過向網路新增更多機器水平擴充套件
- 關聯式資料庫典型的垂直可擴充套件性（為現有機器新增更多功能）來根據其需求按比例增長。
查詢效能和靈活性
原因之一是，圖資料庫在執行具有深層關係的複雜查詢時通常要快得多，因為它們可以遍歷節點和邊，這與關聯式資料庫不同，關聯式資料庫可能必須執行大量聯接Join，這些聯接可能會根據資料的大小而加快或減慢。資料集。
此外，圖資料庫的優點在於可以輕鬆更改資料結構模型而不會造成嚴重後果：隨著業務需求的發展以及使用者對資料如何互動的瞭解越來越多，圖資料庫可以更容易地進行調整，而無需進行昂貴的重新設計。
雖然關聯式資料庫更適合提供強大的事務保證或 ACID 合規性，但不太擅長表結構模型的調整。
查詢語言的使用
不同的查詢語言也反映了這些資料庫的不同性質。雖然圖資料庫傾向於使用適合圖遍歷方式的語言（例如 Gremlin 或 Cypher），但關聯式資料庫長期以來一直透過 SQL（一種成熟的結構化資料語言）進行管理和查詢。
不同資料型別的適用性
關聯式資料庫非常適合處理具有規則且相對簡單結構的大型資料集。相比之下，圖資料庫在結構高度互連且關係與資料一樣有意義的環境中表現出色。
總之，雖然圖資料庫和關聯式資料庫各有優缺點，但使用哪一種取決於應用程式的要求。圖資料庫更適合分析複雜且不斷變化的關係，這使得它們非常適合需要詳細瞭解網路資料的現代應用程式。
圖資料庫的優點
圖資料庫以其高效和靈活性而聞名，尤其是在處理複雜、互連的資料集時。以下是它們提供的一些主要優勢：
高效能和實時資料處理
效能對於圖資料庫來說是一個巨大的優勢。它來自於查詢連結資料的便捷性、速度和效率。在處理複雜的互聯資料方面，圖資料庫通常勝過關聯式資料庫。與Hadoop HDFS不同，它們非常適合持續、實時更新和查詢。
增強的資料完整性和情境意識
圖資料庫保持這些跨渠道和資料格式的完整連線，維護豐富的資料關係，並允許輕鬆連結資料。這種結構揭示了人類無法辨別的互動中的細微差別，從而節省了時間並使資料更易於使用。它為使用者提供相關見解，以更好地理解資料，並幫助企業做出更明智的決策。
可擴充套件性和靈活性
圖資料庫被設計為具有良好的可擴充套件性。它們可以在不停機的情況下適應底層資料的不斷擴充套件和資料模式的不斷演變。它們還可以在可連結的資料來源數量方面進行良好的擴充套件，並且這種連結可以暫時適應模式的持續演變，而不會中斷服務。因此，它們特別適合需要快速適應的環境。
高階查詢功能
這些基於圖的系統可以快速執行強大的遞迴路徑查詢來檢索直接（“一跳”）和間接（“兩跳”和“二十跳”）連線，從而使執行復雜的子圖模式匹配查詢變得容易。此外，還原生支援複雜的按聚合分組查詢（例如 Netflix 的標籤聚合），允許在聚合選擇性維度時實現任意程度的靈活性，例如在具有多個維度的大資料設定中，例如時間序列、人口統計或地理。
人工智慧和機器學習準備情況
事實上，圖資料庫自然地將實體和相互關係表示為一組結構化的連線，這使得它們特別適合人工智慧和機器學習基礎設施，因為它們支援快速的實時變化，並依賴於富有表現力的、符合人體工程學的宣告性查詢語言，使深度連結遍歷和可擴充套件性變得簡單——這兩個功能對於下一代資料分析和推理至關重要。
這些優點使圖資料庫非常適合需要管理資料集關係並有效地從資料集關係中獲取有意義的見解的組織。
圖資料庫的日常用例
圖資料庫正在被更多行業使用，因為它們特別適合處理資料之間的複雜連線並保持整個系統的快速執行。讓我們看看圖資料庫的一些最常見用途。
金融保險服務
金融和保險服務行業越來越多地使用圖資料庫來檢測欺詐和其他風險；這些系統如何將業務事件和客戶資料建模為圖表，使它們能夠檢測不同實體之間的欺詐和可疑連結，而實體連結分析技術更進一步，允許檢測不同型別實體之間互動中的潛在欺詐。實體。
基礎設施和網路管理
圖資料庫非常適合基礎設施對映和保持網路清單最新。提供網路資產的互動式地圖並執行網路跟蹤演算法來遍歷該圖非常簡單。同樣，它使得編寫新演算法來識別有問題的依賴項、易受攻擊的瓶頸或高階延遲問題變得更加容易。
推薦系統
許多公司（包括亞馬遜等主要電子商務巨頭）使用圖資料庫來支援推薦引擎。它們會跟蹤您過去購買和瀏覽過的產品和服務，以推薦您可能喜歡的產品和服務，從而改善客戶體驗和參與度。
社交網路平臺
Facebook、Twitter 和 LinkedIn 等社交網路都使用圖資料庫來管理和查詢有關人員、人員關係和互動的大量關係資料。這使得他們非常擅長快速瀏覽龐大的社交網路、尋找有影響力的使用者、發現社群並識別關鍵參與者。
醫療保健中的知識圖譜
醫療保健組織在知識圖中彙集有關患者資料、既往疾病和治療的關鍵知識，而在圖資料庫上實施的圖查詢則可以識別患者模式和趨勢。這些可以影響治療的積極進展以及患者的表現。
複雜網路監控
圖資料庫用於建模和監控複雜的網路基礎設施，包括電信網路或雲的端到端環境（資料中心基礎設施，包括物理網路、儲存和虛擬化）。該應用程式無疑對於構成現代資訊基礎設施的重要支柱的系統和環境的穩健性和可擴充套件性至關重要。
合規與治理
組織還使用圖資料庫來管理與合規性和治理相關的資料，例如訪問控制、資料保留策略和審計跟蹤，以確保他們能夠繼續滿足資料安全和監管合規性的高標準。
人工智慧和機器學習
圖資料庫對於開發人工智慧和機器學習應用程式也至關重要。它們允許開發人員建立標準化的方法來儲存和查詢自然語言處理、計算機視覺和高階推薦系統等應用程式的資料，這對於使人工智慧應用程式更加智慧和響應更快至關重要。
揭開金融犯罪的面紗
圖提供了一種追蹤犯罪分子用來洗錢的空殼公司實體結構的方法，研究向空殼公司的供應模式以及從空殼公司到其他實體的現金流是否可疑。此類應用程式有助於執法和監管機構瓦解複雜的洗錢網路並打擊金融犯罪。
汽車行業
在汽車行業，圖查詢有助於分析數以萬計的汽車零部件之間的關係，從而實現實時互動式分析，從而有可能改進製造和維護流程。
犯罪網路分析
在執法中，圖資料庫用於識別犯罪網路、解決模式並識別犯罪組織中的關鍵連結，以有效地從各個方面打擊行動。
資料沿襲跟蹤
圖技術還可以跟蹤資料沿襲（資料項（例如事實或數字）的建立位置、複製方式以及使用位置的詳細資訊）。這對於稽核和驗證資料資產未損壞非常重要。
這種多樣化的應用程式強調了圖資料庫的多功能性及其在表示和管理跨多個不同領域的複雜、互連資料方面的實用性。
挑戰和考慮因素
圖資料庫是圍繞特定領域的建模結構構建的，其過程類似於知識或本體工程，以及可能需要專門的“圖資料工程師”的實際挑戰。所有這些要求都指向重要的可擴充套件性問題，並可能限制該技術對資料網路反對者之外的許多人的吸引力。整個系統中的資料不一致仍然是一個關鍵問題，因為開發能夠在保持靈活性和表現力的同時保持資料一致性的同構系統具有挑戰性。
雖然圖查詢不需要像 SQL 那樣多的編碼，但仍然需要明確地闡明遍歷資料的路徑。這增加了編寫查詢所需的工作量，並阻止圖查詢像 SQL 程式碼一樣容易地抽象和重用，從而損害了它們的泛化性。
此外，由於功能或查詢語言沒有統一的標準，開發人員發明了自己的標準——這是 API 碎片化的又一步。
另一個重要問題是，考慮到節點之間的所有微妙關係，知道哪臺機器是放置資料的最佳位置，這對效能至關重要，但很難即時完成。必要時，
許多現有的圖資料庫系統並不是為當今的大量資料而設計的，因此它們最終可能成為效能瓶頸。
從專案管理的角度來看，未能準確捕獲業務需求並將其對映到技術需求通常會導致混亂和延遲。糟糕的資料質量、對資料來源的訪問不足、冗長的資料建模或耗時的資料建模都會加劇圖資料專案的痛苦。
在終端使用者方面，要求人們學習新語言或技能來閱讀某些圖表可能會阻礙採用，而共享這些圖表或協作分析的困難最終會降低見解的範圍和影響。 Windows 95 介面在簡單性方面具有出色的早期優勢：我們現在可以講述關於圖技術的同樣的故事。當分析過程被批評為過於耗時時，採用該技術也會受到阻礙。
從技術角度來看，透過儲存和查詢複雜結構來管理大型圖提出了更重大的挑戰。例如，資料必須分佈在多臺機器的叢集上，這給開發人員增加了另一層複雜性。資料通常被分割（分割）成更小的部分並儲存在各種機器上，由管理多個分片的訪問控制和查詢的“智慧”虛擬伺服器進行協調。
需要考慮的關鍵因素
- 本機圖儲存和處理：選擇從頭開始設計的資料庫來處理圖資料結構。
- 屬性圖和圖查詢語言：確保資料庫支援強大的圖查詢語言並能夠有效地處理屬性圖。
- 資料攝取和整合能力：無縫整合和攝取來自各種來源的資料的能力對於動態資料環境至關重要。
- 開發工具和圖視覺化：促進開發並允許直觀的圖視覺化以提高可用性和洞察力的工具。
- 圖資料科學和分析：具有高階分析和資料科學功能的資料庫可以提供更深入的見解。
- 支援 OLTP、OLAP 和 HTAP： 根據應用程式，可能需要支援事務 (OLTP)、分析 (OLAP)和混合 (HTAP) 處理。
- ACID 合規性和系統耐用性： 對於確保事務密集型環境中的資料完整性和可靠性至關重要
- 可擴充套件性和效能： 資料庫應該垂直和水平擴充套件以處理不斷增長的資料負載。
- 企業安全和隱私功能：強大的安全功能對於保護敏感資料和確保隱私至關重要。
- 部署靈活性：資料庫應與組織的部署策略相匹配，無論是本地部署還是雲部署。
- 開源基金會和社群支援： 強大的社群和開源基金會可以提供廣泛的支援和靈活性。
- 業務和技術合作夥伴關係： 合作伙伴關係可以提供額外的支援和整合選項，從而增強資料庫的功能。