图形数据库(GraphDB)

Date: 2016-01-27
Title: 图形数据库-1
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Category: GraphDB

图形数据库(GraphDB)

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何谓图形数据库

在咱们生存的实际世界当中，处处都存在着"关系"。世界当中没有独立存在的事物，在咱们身边充斥着大量的，相互交织的各类关系。

若是须要处理这些相互交织的关系数据，凭借关系型数据库是没法完成的。此时，就须要一种以关系为核心，而且能够高效存储，高效处理的数据库。

相对于图形数据库而言，关系型数据库虽然也能够计算这些"关系"数据，但计算的代价倒是异常昂贵。得益于图形数据库天生以"关系"为核心，所以其在检索关系数据时很是高效，目前能够支持每颗CPU每秒处理百万次关系检索，效率比RDBMS高出好几个数量级。

那图形数据库会替代RDBMS吗？首先来讲，二者适用场景不一样。图形数据库更加侧重于处理海量数据下的，高度连接的关系拓扑关系和复杂的查询需求，而这些偏偏不是RDBMS的强项。

图形数据库使用的数据模型

若是读者接触过对象模型或者实体图，那么想必对下面的模型必然不陌生。在图形数据库模型中，一个实体称之为一个节点(node)，每一个node都有很是多的属性，这些属性经过key-value来表示。相同的node在不一样的场景当中能够拥有不一样的标签信息(lable)。而这些Lable信息，除了能够用来标记node以外，也能够用来附加一些metadata(例如索引信息或者约束信息等).

而在两个节点之间，有向而且语义清楚的链接就称之为关系。

一般来讲，一个关系包括方向，类型，起点node和结束node四个要素。而对于node来讲，一个关系则能够同时拥有多个属性。例如权重，代价，距离，级别，新鲜度或者优点度等等。由于在图形数据库当中，维护一条关系是一个代价很是小的事情，因此两个节点之间能够在不带来额外性能损失的状况下，拥有无限条的关系或者属性。

但有一点须要注意，尽管关系是有向的，但关系自己却不关心方向。只有node才会关心方向。

虽然关系很便宜，但在图形数据库当中却有一条铁的纪律:"不容许存在死链"。由于每条关系都必须存在起始node和结束node，因此用户没法在删除全部关系以前删除掉与之相关联的node。用户能够认为，一条存在的关系必然会链接两个存在的node。