图数据库

graph database

定义：以图结构来表示和存储信息的数据库。

学科：计算机科学技术_数据库_特种数据库

相关名词：图挖掘 图像数据库 地图数据库

图片来源：视觉中国

【延伸阅读】

随着信息时代的到来，各种形式的数字化信息被广泛地收集、存储和使用。在这些数字化信息中，图形数据是一种非常重要的类型。图形数据用点（节点）和线（边）来表示数据之间的关系，例如社交网络中的用户和好友关系，交通路网中的站点和路线关系等。图形数据可以直观地表达信息之间的关系，具有高度的概括性和可视化性，能够帮助人们更好地理解和分析数据。

为了有效地存储和管理图形数据，就需要使用一种特殊的数据库——图数据库。图数据库是使用图结构进行语义查询的数据库，它利用点、边和属性来表示和存储数据。点和边都可以带有属性，属性是一组键值对，用于存储点或边的相关信息。图数据库有多种不同的图模型，其中最常见的是属性图模型。除了属性图模型外，还有资源描述框架（RDF）三元组和超图（HyperGraph）等其他图模型，它们有不同的特点和适用场景。

与传统的关系型数据库（主要用于存储和管理以表格结构为主的数据）相比，图数据库具有以下显著的特点和优势：

无须索引。图形数据通常以图形结构为主，所以无须索引，查询速度快。

高度可视化。图形数据通常具有高度的可视化性，能够帮助人们更好地理解和分析数据。

大规模存储。图形数据通常包含大量的节点和边，因此需要使用大规模的存储设备来存储和管理。

安全性高。图形数据通常包含敏感信息，如个人隐私、商业机密等，因此需要采取更加严格的安全措施来保护数据。

高效处理复杂关联查询。图数据库可以直接利用点和边之间的关系进行查询，支持多种类型的图查询，例如近邻查询、路径查询、模式匹配查询等。

目前，图数据库已经成为了现代数据管理的重要工具，应用于各个领域和不同场景（例如社交网络、金融风控、知识图谱、智慧医疗等），特别在知识图谱的应用中尤为突出。知识图谱是一种用于表示和存储大规模知识库的技术，它可以将各个领域的实体、概念、事件以及它们之间的关系组织成一个有向有标签的图形数据。图数据库可以有效地支持知识图谱中的知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理等功能。

随着数据规模和复杂度的不断增加，以及人工智能和物联网等技术的不断发展，图数据库面临更多的需求和机遇。一方面，图数据库需要提升其性能和扩展性，以支持更大规模和更高效率的图数据存储和查询；另一方面，图数据库需要结合机器学习、自然语言处理等技术，以支持更多样化和更智能化的图数据分析和应用。