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图数据库是怎么样一种数据库，和传统关系数据库的主要区别在哪里

图数据库是以实体及其关系为主要存储对象的数据库系统。基本概念有：
图（Graph）：指关系图。比如：同学及朋友关系图、银行转账图等。顶点（Vertex）：一般指实体。比如：人、账户等。边（Edge）：一般指顶点之间的关系。比如：朋友关系、转账动作等。属性（Property）：顶点或边可以包含属性，比如：人的姓名、人的年龄、转账的时间等。图中存储的主要数据是带属性的顶点和带属性的边，边是顶点间关系的描述，是一种自然关系的表达。
基本区别：
建模方式不同，图基于现实世界的实体和关系建模，更为直接易懂；传统关系数据库建模需要的抽象层次更高，也更为复杂。查询语言不同，图数据都有配套的查询语言，比如Gremlin、Cypher，以更为贴合自然语言的方式限定查询条件，易于表达查询需求；关系型数据库使用SQL查询语言，同样抽象层次较高，尤其对于多层关系的查询（需要join操作）时，语句非常复杂，且效率低下重要区别：
复杂关系查询能力，图数据库以实体和关系为基本单位，特别适合查询和分析多层次、多样的复杂关系；关系数据库则在复杂关系查询方面不堪重负，尤其是涉及多表关联或者递归查询时。数据规模问题，图数据库的实现可以基于KV存储，如Titan（Janus）、HugeGraph等图数据库，可以高效方便的存储亿或十亿级别的数据；关系型数据库在此规模下，必须进行复杂的分库分表设计，不然根本无法胜任总而言之，对于海量的多层次、多样的复杂关系查询和分析，关系数据库已经无法胜任，图数据库得益于基于关系的建模设计，可以完美的满足这样的需求。

■网友

图数据库是怎么样一种数据库，和传统关系数据库的主要区别在哪里
【图数据库是怎么样一种数据库，和传统关系数据库的主要区别在哪里】
对于图计算或者图数据库本身我们是这么理解的，它跟传统数据库很类似，也分为 OLAP 和 OLTP 两个方向。
上图中下面这根轴表示数据对查询时效性的要求，OLAP 更偏向于做离线分析，OLTP 更偏向于线上处理。我们认为图领域也可以这么划分。
首先在 OLAP 这个领域，我们称为图计算框架，这些图计算框架的主要目的，是做分析。基于图的结构的分析——这里图代指一个关系网络。整体上这个分析比较类似于传统数据库的 OLAP。但一个主要特点就是基于图结构的迭代算法，这个在传统数据库上是没有的。最典型的算法是谷歌 PageRank，通过一些不断的迭代计算，来算网页的相关度，还有非常常见的 LPA 算法，使用的也非常多。
如果我们继续沿着这个线向右边延伸,可以看到一个叫做 Graph Stream 的领域，这个领域相当于图的基础计算跟流式计算相结合的产物。大家知道关系网络并不是单单一个静态结构，而是会在业务中不断地发生变化：可能是图的结构，或者图上的属性发生变化，当图结构和属性发生变化时，我们希望去做一些计算，这里的计算可能是一种触发的计算或判断——例如在变化过程当中是不是动态地在图上形成一个闭环，或者动态地判断图上是否形成一个隔离子图等等。
Trigger（触发）的话，一般是通过事件来驱动这类计算。对时效性的响应当然是越高越好，但往往响应时间一般是在秒级左右。 那么再往轴上右边这个方向看，是线上的在线响应的系统。大家知道这类系统的特点是对延时要求非常高。可以想象如果在线上做交易的时候，在这个交易瞬间，需要到图上去拿一些信息，当然不希望要花费秒级。一般响应时间都是在十几、二十毫秒这样一个范围。可以看到最右边的场景和要求跟左边的是完全不一样的，是一种典型的 OLTP 场景。在这种场景里面，通常是对子图的计算或者遍历——这个和左边对全图做计算是完全不一样的：比如说从几个点出发，得到周边3、4度的邻居构成一个子图，再基于这个子图进行计算，根据计算的结果再继续做一些图遍历。所以我们把这种场景称为图数据库。


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