图数据库采用节点和边的图结构来存储数据，关系是数据模型的一等公民，显式存储为边。关系型数据库使用表格来组织数据，关系通过 JOIN 操作计算得出。这使得图数据库在处理多跳、复杂关联查询时具有显著的性能优势和更高的灵活性。

主要区别：

• 数据模型：图数据库是图结构；关系型数据库是表格结构。
• 关系存储：图数据库显式存储为边；关系型数据库通过外键和 JOIN 语句关联。
• 查询性能：图数据库在深度关联查询时性能更优。
• 查询语言：图数据库使用 Cypher/Gremlin 等；关系型数据库使用 SQL。

节点 (Node / Vertex)：代表实体或抽象概念（如人、公司、产品）。节点可以有标签 (Label) 来表示其类型，并拥有属性 (Property) 来描述自身信息。

边 (Edge / Relationship)：代表节点之间的**关系**或关联（如“关注”、“购买”）。每条边由**源节点**、**目标节点**和**关系类型**确定，通常是**有向**的，也可以拥有**属性**来描述关系的特征。

“图”在这里指的是**数学意义上的图 (Graph)**，即由**顶点（节点）**和**连接顶点的边（关系）**组成的抽象结构，是数据的**逻辑结构**和**存储模型**。

• 它**不是**柱状图、折线图等**可视化图表**。
• 图数据库通常会提供**图可视化工具**，将存储的图结构数据以图表的形式展示出来，但这只是应用层面的一个工具。

不是一回事，但关系紧密。

• 图数据库是一种**技术工具/基础设施**，是**存储和管理**图结构数据的系统。
• 知识图谱 (KG) 是一种**知识表示模型/数据结构**，以结构化的形式描述实体及其关系。它是一种**数据产品**或**应用**。
• 关系：图数据库是**构建和存储**知识图谱的最佳底层技术之一。

图数据库主要的两种分类模型是：

• 属性图 (Property Graph)：由带属性的节点和边构成，是最流行的模型。查询语言是 Cypher/Gremlin，适用于商业应用。
• RDF 图 (Resource Description Framework Graph)：基于**三元组**（主语-谓语-宾语）。查询语言是 SPARQL，侧重于语义网和严格标准。
• 核心区别：属性图的边可以直接拥有属性，RDF 图侧重于数据的语义和互操作性。

图数据库的主要优势体现在以下三点：

• 高性能：在处理深度关联（多跳）查询时，性能远超关系型数据库。
• 灵活性：数据模型灵活、无模式，易于适应不断变化的业务需求和数据格式。
• 直观性：以图的形式表达现实世界中的实体和关系，更贴近人类的认知。

图数据库非常适合处理高度互联和复杂关系数据的场景：

• 金融风控：反欺诈（团伙挖掘、异常交易、洗钱检测）。
• 社交网络：好友推荐、关系路径查找、影响力分析。
• 推荐系统：商品推荐、内容推荐。
• 知识图谱：存储和管理知识，进行语义搜索和推理。
• IT 运维：网络拓扑管理、故障溯源。

图数据库主要解决传统数据库在处理实体间的复杂、多跳关联关系时所面临的性能瓶颈和建模困难，帮助实现：

• 关系发现与溯源：快速查找实体之间的连接路径。
• 团伙/社区发现：识别隐藏的关联群体（如欺诈团伙）。
• 个性化推荐：基于复杂的协同过滤和关系网络。
• 知识管理：构建、查询和推理知识。

图查询语言 (Graph Query Language, GQL) 是专门为图数据库设计、用于高效检索和操作图结构数据的语言。

常见的图查询语言有：

• Cypher：由 Neo4j 提出，是一种**声明式**的图查询语言。
• Gremlin：Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言。
• SPARQL：用于 RDF 图查询。

是的，主流的图数据库通常支持事务，并遵循 ACID 特性。

ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）是数据库系统的基础要求，在对数据完整性和可靠性要求高的场景中，事务支持是必要的保证。

图数据库和图计算是紧密相关的两个概念，但侧重点不同：

• 图数据库 (GDB)：侧重于实时**在线事务处理 (OLTP)** 和**局部查询**。
• 图计算 (GCE)：侧重于**离线/批量分析处理 (OLAP)** 和**全局图算法**。
• **关系**：图数据库是图计算的**数据存储基础**，图计算的结果可以回写增强图数据库的查询能力。

不是必须，但强烈推荐。

• 你可以直接通过学习查询语言上手应用图数据库。
• 学习图论（数学理论）有助于你**更好地理解底层逻辑、建模数据**以及**深入应用图算法**。

不可以。 图数据库和关系型数据库是**互补**而非取代关系。

• **图数据库的优势**：在于处理**高度关联**、**关系复杂**的数据。
• **关系型数据库的优势**：在于处理**结构化数据**、**复杂报表**、**聚合统计**。
• 实际应用中，常采用**混合架构**，根据业务特点选择合适的数据库。

图数据库的部署方式通常包括：

• 单机部署 (Standalone)：适用于开发、测试或小型应用。
• 集群部署 (Clustered / Distributed)：适用于生产环境，支持**高可用性**和**线性扩展**。
• 云服务部署 (DBaaS)：由云服务商提供的**托管式**服务。

是的，非常适合。 主流的分布式图数据库能够应对百亿甚至千亿级的数据。

• 现代图数据库采用**分布式集群架构**，支持**数据分片**和**线性扩展**。
• 其存储和查询机制就是为处理**高度互联**的数据而设计，在深度关联查询上有性能优势。

• **图数据库**：侧重于**结构化关联**和**拓扑结构分析**。
• **向量数据库**：侧重于**语义相似性**和**高维空间搜索**。
• **能一起用**：将图中的节点/关系**嵌入为向量**进行相似度搜索（向量数据库），同时利用图数据库进行**关系分析和推理**，形成“**图 + 向量**”的融合架构。

图数据库是 GNN 的**数据基础**，GNN 是图数据库的**智能分析扩展**。

• 图数据库 (GDB)：**存储和管理**图数据，是 GNN 的训练数据源。
• 图神经网络 (GNN)：是一种**深度学习模型**，用于在图结构数据上学习节点/边的**表示（Embedding）**和进行**预测**。
• GNN 的结果可以作为**新的属性**回写到图数据库中，增强其应用能力。

在选择图数据库时，应重点考虑以下因素：

• 性能和扩展性：是否能处理大规模数据并支持线性扩展。
• 数据模型：选择适合业务的模型（属性图 vs. RDF 图）。
• 查询语言：是否高效易用，生态是否成熟（如 Cypher、Gremlin）。
• 事务支持：是否支持 ACID 特性。
• 生态系统和工具：是否提供可视化、管理和监控工具。

不需要把所有数据都转成图。 推荐的做法是**只将关联性高、需要复杂关系分析的业务数据**抽取、转换到图数据库中，而将其他数据保留在传统数据库中。

• 这是更推荐和常见的做法，即采用**多模或混合架构**。
• 图数据库只应用于那些**数据关联性高**、**需要进行复杂关系分析**或**多跳查询**的业务场景。