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( 二 )
上文来自 Nebula 线下沙龙的演讲内容
NebulaGraph：Vol.03 nMeetup | 图数据库综述与 Nebula 在图数据库设计的实践最后推荐下书籍，对新手比较友好，图数据库 Neo4j 作者之一 Ian Robinson 编写的《图数据库》
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--图数据被业界称为下一代数据库
图是将信息中的实体，以及实体之间的关系，分别抽象表达成为顶点以及顶点间的边这样的结构数据。图计算系统就是针对图数据处理的系统，它在图结构的数据上进行针对性优化的高效计算，尤其适合大规模的关联关系分析。
--图数据的逻辑维度要远高于关系型数据
相比传统的关系型数据（以Oracle为代表），图的逻辑可以很好的解决目前遇到的关联数据分析问题，如绘制用户社交关系图谱做社交影响力排名、好友推荐；通过绘制资金交易图谱做大数据征信、反欺诈等应用；构建设备关系网络图谱实现物联网建模分析、供电网络建模分析等等。
--内存消耗少十倍的“闪电计算”，快如电光的“费马”
没有什么好的书籍推荐，但有好的产品推荐 希望可以帮到你
图数据分析远远超出了二维的分析维度，每增加一层，分析的难度就高了百倍，分析的难度差距是巨大的。数据分析维度和数据量的增长对系统性能提出了更高的要求，如果性能不足，是很难实现分析的。
为了使性能更快，效率更好，费马图数据平台从架构层到功能层进行了层层优化。为了应用时能更加灵活，费马团队选择了更适合底层数据交互的C++语言，虽然编写的复杂度高一些，但在费马团队看来，选择什么语言来编写取决于实用性而非编写者的偏好。
--图数据应用广阔
图数据领域蕴藏着巨大的机会，我们生活中涉及到的方方面面，都可以尝试用图数据来解决。图模型能整合不同来源的数据，计算力可以无限延伸，满足万亿级的数据处理需求。
■网友
直到最近，图数据库才被发现比关系数据库具有更大的优势。随着它们被广泛采用，它们的优势越发明显。
图数据库是数据管理系统软件。构建单元是顶点和边缘。为了便于理解，关系数据库也是一种数据管理软件，但其中构建单元是表。两者都需要将数据加载到软件中，并使用查询语言或API来访问数据。
关系数据库在20世纪80年代蓬勃发展。许多商业公司（即Oracle，Ingres，IBM）支持数据管理的关系模型（以表格来组织数据）。在那个时代，主要的数据管理需求是生成报告。
在之前，图数据库似乎并没有比关系数据库更具优势。直到最近面对频繁的模式更改，管理爆炸式增长的数据量，实时查询响应时间以及更智能的数据激活要求，使得人们意识到图模型的优势。
有许多商业软件公司支持这种模式，包括TigerGraph（以前称为GraphSQL），Neo4j和DataStax。该技术正在扰乱许多领域，例如供应链管理，电子商务推荐，安全管理，欺诈检测，公用电力网络分析，AI应用知识图，区块链账本分析查询以及高级数据分析中的许多其他领域。有关详细说明，请参阅此页面和此页面。
面向对象思考
这意味着您编写的每个查询都应该是非常清晰明确的语义。 没有隐藏的假设，例如关系型SQL，您必须知道FROM子句中的表将如何隐式地形成笛卡尔积（Cartesian products）。
性能
它们具有优异的性能，可用于查询相关数据，无论大小。 图表本质上是索引数据结构。 它永远不需要加载或触摸给定查询的不相关数据。 它们是实时大数据分析查询的绝佳解决方案。
更优的问题解决能力
图数据库解决了对于关系查询而言既不切实际又不实用的问题。 包括迭代算法，如PageRank，梯度下降，以及其他数据挖掘和机器学习算法。 研究证明，一些图查询语言是图灵完备的，这意味着你可以在它们上面编写任何算法。 然而，市场上有许多查询语言只有有限的表达能力。 确保你选择的语言可以解决你提出的许多假设性问题。
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