图数据库是一种专门用于存储和查询**实体（节点）及其关系（边）**的数据库。它以图结构（Graph）为核心数据模型，天然适合处理高度关联的数据，如社交网络、金融交易链、知识体系等。

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关系型数据库使用表格存储数据，通过外键和 JOIN 操作表示关联；图数据库直接用节点和边建模实体与关系。在处理多跳关联查询时，关系型数据库性能随关联表数量急剧下降，而图数据库依然高效。关系型数据库适用于结构化事务处理，图数据库适用于复杂关系分析。

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典型应用场景包括：金融风控（反欺诈、洗钱检测）、社交网络（好友推荐、影响力分析）、推荐系统（基于用户-物品-行为关系的个性化推荐）、知识图谱（智能问答、语义搜索）、IT运维（故障溯源、依赖分析）、生物信息学（蛋白质交互网络）等。

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图数据库侧重结构化关系和拓扑分析（如“谁转账给谁”），向量数据库侧重高维向量的相似性搜索（如文本或图像的语义匹配）。两者可以结合使用：例如将图中的节点嵌入为向量存入向量数据库进行相似检索，再用图数据库分析其关联关系，形成“图+向量”的融合智能架构。

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图查询语言是专为操作图结构数据设计的语言。常见的有：Cypher（声明式语法，易读，由 Neo4j 推广）、Gremlin（过程式图遍历语言，属于 Apache TinkerPop 标准）、SPARQL（用于 RDF 图，常见于语义网和知识图谱），以及悦数图数据库使用的国际标准图查询语言 GQL。

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主流图数据库（如 Neo4j、TigerGraph、悦数图数据库等）通常支持 ACID 事务，确保数据的原子性、一致性、隔离性和持久性，适用于对数据可靠性要求高的场景，如金融交易和风控系统。

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图数据库主要分为属性图和 RDF 图两类。属性图允许节点和边携带属性（如 name="张三"），查询语言多为 Cypher 或 Gremlin，适用于商业应用；RDF 图基于三元组（主语-谓语-宾语），强调语义标准和互操作性，查询语言为 SPARQL，多用于知识图谱和语义网。核心区别在于：属性图的边可带属性，RDF 图更注重语义规范。

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图数据库侧重在线事务处理（OLTP），支持实时增删改查和局部路径查询；图计算侧重离线批量分析（OLAP），用于运行全局图算法（如社区发现、PageRank）。两者互补：图数据库提供数据存储基础，图计算提供深度分析能力，结果可回写增强图数据库功能。

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不能取代，二者是互补关系。关系型数据库擅长处理结构化数据、复杂聚合和报表统计；图数据库擅长处理高度关联数据和多跳关系查询。实际应用中通常采用混合架构，根据业务需求选择合适的数据库类型。

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应重点考虑：数据规模与扩展性（是否支持分布式部署）、数据模型（属性图或 RDF）、查询语言生态（如 Cypher 是否易用）、事务支持（ACID）、高可用与容灾能力、可视化及运维工具、是否适配国产化环境，以及厂商技术支持能力。

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不需要深入学习图论数学。但建议了解基本概念，如节点、边、路径、连通性，以及常见图算法的作用（如最短路径、社区发现）。重点是掌握图建模思维和图查询语言的使用。

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图数据库能帮助解决传统数据库在复杂关系场景下的性能和建模难题，例如：快速发现实体间的隐藏连接路径、识别欺诈团伙或社交社区、实现基于关系网络的个性化推荐、构建可推理的知识管理系统等。

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常见的部署方式包括：单机部署（适用于开发测试或小规模应用）、集群部署（分布式架构，支持高可用和线性扩展，适用于生产环境）、云服务部署（DBaaS，托管式服务，免运维）、容器化部署（如基于 Kubernetes），以及适配国产芯片和操作系统的信创部署。

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不是可视化图表。“图”指的是图论中的图（Graph），是一种由节点（代表实体）和边（代表关系）组成的数学结构，用于建模数据之间的关联。虽然图数据常被可视化展示，但“图”本身是底层数据模型，而非图表形式。

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不是一回事。知识图谱是一种知识表示形式或应用，强调语义、本体和推理（如“北京是中国的首都”）；图数据库是一种存储和管理图结构数据的技术基础设施。图数据库是构建和存储知识图谱的理想底层引擎。

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分布式图数据库可以处理百亿甚至千亿级数据。通过分布式架构、数据分片和并行计算，现代图数据库在保持高性能的同时支持线性扩展。但单机版图数据库通常难以支撑如此大规模数据，选型时需确认是否具备分布式能力。

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图数据库侧重结构化关系和拓扑分析（如“谁转账给谁”），向量数据库侧重高维向量的相似性搜索（如文本或图像的语义匹配）。两者可以结合使用：例如将图中的节点嵌入为向量存入向量数据库进行相似检索，再用图数据库分析其关联关系，形成“图+向量”的融合智能架构。

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不需要将所有数据转为图。推荐做法是仅将关联性强、需要复杂关系分析的核心业务数据（如用户-设备-交易链路）抽取到图数据库中，其余数据保留在关系型数据库或数据仓库中。这种混合架构既能发挥图数据库优势，又避免不必要的迁移成本。

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图数据库负责存储和管理图结构数据，是图神经网络的训练数据来源；GNN 是一种深度学习模型，用于在图上学习节点或边的表示并进行预测。GNN 的分析结果可作为新属性回写到图数据库，增强其智能分析和推荐能力。二者形成“存储+智能”的协同体系。

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悦数图数据库的核心优势在于其高性能的分布式架构，能够高效处理百亿级甚至更大规模的图数据，支持毫秒级的多跳关系查询。同时具备企业级的高可用、强一致性事务支持、灵活的图建模能力以及对国产化环境的全面适配，满足金融、电信、政务等关键行业对安全性、稳定性和性能的严苛要求。

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悦数图数据库采用原生分布式架构设计，基于 shared-nothing 模型，支持数据自动分片与负载均衡。计算与存储分离，查询引擎与存储引擎协同优化，实现水平扩展和线性性能增长，确保在大规模图数据场景下的高吞吐与低延迟。

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待确认

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悦数图数据库在性能方面表现优异，单集群可支持千亿级边规模的数据存储与查询。典型场景下，1至3跳查询响应时间在毫秒级，复杂子图匹配和路径查询也能在秒级内完成。通过智能索引、查询优化器和并行执行引擎，显著提升查询效率。

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悦数图数据库通过多副本机制保障高可用性，数据在多个节点上同步复制，支持自动故障检测与主备切换。当任一节点失效时，系统可在秒级内恢复服务，确保业务连续性。同时支持跨机房部署，实现异地容灾能力。

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悦数图数据库支持在线弹性扩容，无需停机即可动态增加计算或存储节点，系统自动完成数据重分布与负载均衡，业务无感知，满足业务快速增长下的资源扩展需求。

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悦数图数据库是商业闭源产品，由杭州悦数科技有限公司基于 NebulaGraph 自主研发，提供完整的企业级功能、专业技术支持和定制化服务。

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悦数图数据库支持多种数据源接入，包括关系型数据库如 MySQL、Oracle，大数据平台如 Kafka、HDFS、Spark，以及 CSV、JSON 等文件格式。通过内置 ETL 工具或 API 接口，可高效完成数据抽取、转换与加载。

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悦数图数据库支持主流 Linux 操作系统，包括 CentOS、Ubuntu 等，并全面适配国产操作系统如麒麟、统信 UOS，同时兼容国产芯片架构如鲲鹏、飞腾、海光等，满足信创环境部署要求。

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悦数图数据库提供完善的权限管理体系，支持用户、角色、图空间三级权限控制，可细粒度授权到具体操作和数据对象。同时支持数据加密传输、存储加密、审计日志和 LDAP/AD 集成，保障数据全生命周期安全。

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悦数图数据库内置可视化监控平台，实时展示集群状态、查询性能、资源使用率等指标。支持慢查询分析、执行计划查看和索引建议，帮助用户快速定位性能瓶颈并进行优化。

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悦数图数据库支持全量与增量备份，可按策略自动执行，并支持指定时间点的数据恢复。备份过程不影响在线业务，恢复操作简单高效，确保数据安全与可回溯性。

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待定

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悦数图数据库提供图形化管理控制台，支持图数据可视化展示、交互式查询、模型设计、监控告警、用户管理等功能，降低使用门槛，提升开发与运维效率。

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悦数图数据库主要面向金融、电信、政务、能源、互联网等行业，典型应用场景包括反欺诈、资金穿透、社交网络分析、智能推荐、知识图谱构建、IT 运维拓扑管理、供应链风险识别等。

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相比 Neo4j，悦数图数据库是原生分布式架构，可线性扩展至千亿级数据规模，而 Neo4j 社区版为单机架构，企业版扩展能力有限且成本高昂。悦数图数据库更适配国产化环境，提供本地化技术支持，并在金融级事务、高可用、安全合规等方面更符合中国企业需求。

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悦数图数据库提供标准 JDBC、RESTful API 和 Kafka 等接口，可无缝对接现有数据中台、大数据平台或业务系统，支持实时或批量数据同步，无需对现有架构进行大规模改造。

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悦数图数据库提供多种计费模式，包括按节点授权的永久许可模式、按年订阅模式等，客户可根据部署方式和业务规模灵活选择。

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悦数图数据库已完成与主流国产芯片、操作系统、中间件的兼容性认证，是符合国家信创要求的自主可控产品，已在多个国家级和行业级信创项目中落地应用。

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悦数图数据库配套提供专业图可视化产品，支持大规模图数据的渲染、交互、探索与分析，具备关系路径追踪、社区高亮、动态布局等功能，适用于风控、情报、运维等场景的可视化决策。

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悦数图数据库全面支持云上部署，可在公有云、私有云或混合云环境中运行，已适配阿里云、华为云、腾讯云等主流云平台，并提供容器化部署方案，支持 Kubernetes 编排，实现弹性伸缩与自动化运维。

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悦数图数据库已在多家大型银行用于反洗钱与团伙欺诈识别，在电信运营商用于通信网络拓扑与故障溯源，在省级政务平台用于跨部门数据关联分析，在能源企业用于设备依赖关系管理，多个项目规模达百亿级以上，具备丰富的行业实践案例。

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Graph RAG将大模型与知识图谱深度融合，通过提取文档中的实体与关系构建结构化网格。它改变了传统RAG只靠关键词匹配的局限，让模型能沿着关系链条跨文档检索信息。这种技术不仅提升了回答的准确性，还能在处理复杂多跳逻辑和全局性总结任务时展现出更强的上下文关联能力，有效减少幻觉。。

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Graph RAG 通过建立全局语义网络，显著增强了大模型处理复杂任务的能力。它将零散信息关联起来，使模型能够进行跨文档的多跳推理，精准捕捉实体间的深层逻辑。在面对总结性提问或全局性分析时，它能提供比传统检索更完整、更具结构化的上下文，从根源上减少事实性错误并增强回答的逻辑严密性。。

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悦数 AI 应用平台通过核心的 Graph RAG 技术直接解决企业私域数据搜不到、搜不准以及模型幻觉严重的痛点。它能自动将非结构化文档转化为具备逻辑关联的知识图谱，使大模型具备处理复杂多跳查询和全局性分析的能力。同时，该平台通过低代码化的工作流降低了技术门槛，帮助企业快速将分散的知识碎片转化为高价值的智能资产，实现业务决策的精准化。

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Graph RAG 相比传统向量检索的核心优势在于从孤立的像素点检索进化为结构化的网络推理。它打破了传统检索只能通过相似度抓取碎片化信息的局限，能够沿着实体间的关系链条进行跨文档的多跳逻辑推导，精准处理复杂的关联查询。在面对需要全局视野的总结任务时，它能提供更完整、更具上下文逻辑的知识背景，显著增强了回答的严谨性并有效抑制模型幻觉。

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悦数 AI 应用平台支持接入多种私有知识库，它能够整合结构化数据库、非结构化文档以及半结构化数据，通过统一的知识管道实现多源数据的标准化处理。平台通过强大的数据连接器，可以将企业内部散落在不同系统中的碎片化知识转化为高质量的图谱资产，从而构建起一个完整且实时更新的企业级私域知识中心。

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悦数 AI 应用平台深度适配了包括 通义千问 (Qwen)、DeepSeek、Llama 以及 GPT 系列在内的国内外主流大模型。通过灵活的 API 接入机制，它不仅支持闭源商业模型，也能无缝兼容各类主流开源模型，允许企业根据业务成本和性能需求，自由选择并切换最适合的底层底座，从而实现 Graph RAG 技术与顶级模型能力的最佳组合。。

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悦数 AI 应用平台通过结构化锚定和显性链路溯源确保过程严谨。它在检索时不仅提供文本片段，还展示知识图谱中的实体关系路径，使模型回答必须基于确定的逻辑点。同时，平台支持在生成结果中直接标注引用来源，允许用户点击查看原始文档位置或图节点信息，这种从“黑盒生成”到“白盒推导”的转变，从技术底层实现了数据回答的精准可信与全流程可审计。

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悦数 AI 应用平台的部署与集成过程非常便捷，通过低代码工作流和标准化接口降低了技术复杂度。平台支持云原生一键部署与私有化环境快速落地，并提供丰富的标准 API 插件，能够与企业现有的 ERP、CRM 及数据库系统无缝对接。用户无需从底层构建复杂的图算法，只需通过可视化界面即可完成数据建模与模型配置，真正实现了从环境搭建到业务上线的极速交付。

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悦数 AI 应用平台通过增量更新机制与高性能图搜索引擎平衡实时性与响应速度。当业务数据发生变动时，平台能够自动触发局部图谱更新而非全量重构，确保新知识秒级入库并可被检索。在响应端，平台利用预编译的查询模板和缓存优化技术，将复杂的图路径遍历压缩至毫秒级，配合流式输出技术，确保在大模型进行深度关联推理的同时，用户依然能获得流畅、即时的交互体验。

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悦数 AI 应用平台具备强大的多模态数据处理能力，能够高效解析并整合文本、图片、图表及扫描件等异构数据。它利用多模态大模型技术自动提取非结构化信息中的关键实体与逻辑关系，并将其统一关联至知识图谱中，实现图文信息的语义对齐。这种跨模态的融合处理方式，使得平台在处理包含复杂拓扑结构或多媒体内容的行业文档时，依然能提供精准且全面的 Graph RAG 检索支持。

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悦数图分析是基于悦数图数据库内核的高性能分析工具，旨在从海量复杂关联中提取业务价值。它支持路径查询、社区发现、风险传播等多种图算法，能够处理千亿节点级别的超大规模数据，并实现毫秒级的实时分析响应。通过可视化工作流，用户即使不编写复杂代码，也能通过拖拽方式完成多跳关联探索和深层模式挖掘，广泛应用于金融风控、反欺诈、智能推荐及供应链管理等需要深度洞察关系的业务场景。

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悦数图分析内置了覆盖多维业务场景的丰富算法库，包括以 PageRank 为代表的中心性算法用于评估节点影响力，以 Louvain 为核心的社区发现算法用于识别隐秘团体。同时，它支持深度路径探索算法（如最短路径、全路径搜索）和关联分析算法，能够高效处理环路检测、节点相似度及风险传播分析。这些算法针对分布式架构进行了深度优化，可支持在海量规模数据下进行毫秒级的复杂关系挖掘。

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图数据库查询侧重于在线事务处理，如同在复杂的网络中快速进行点对点的导航或局部关系调取，强调对特定路径或节点的实时检索；而图分析功能则侧重于全量数据的模式挖掘，类似于通过算法对整个社交网或交易网进行全局体检，旨在通过社区发现或影响力计算等手段识别出隐藏的集群特征与中心节点。

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PageRank 算法最初由 Google 创始人提出，是一种通过评估指向该节点的链接数量及质量来衡量节点重要性的数学模型。在图分析中，它的核心作用是量化影响力，它不仅看一个节点有多少连接，更看重这些连接来源节点本身的重要性，从而能精准识别出社交网络中的领袖、网页排名中的核心页面或金融交易网中的关键洗钱节点。

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Community Detection（社区发现）算法是一种用于识别复杂网络中聚类结构的图分析技术，其核心目标是找出图中连接紧密且具有共同特性的节点集合。在社交网络、生物信息或金融交易图中，这些集合内部的成员互动频繁，而不同集合之间的连接则相对稀疏，类似于现实生活中的“小圈子”。通过使用 Louvain 或 Girvan-Newman 等算法，企业可以从海量数据中自动挖掘出潜在的利益共同体、异常洗钱团伙或特定兴趣群体，从而为精准营销、风险防控及系统结构优化提供关键的决策依据。

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中心性算法是图分析中用于识别网络中“重要”或“核心”节点的度量指标，通过数学模型量化节点在拓扑结构中的地位。它的作用是帮助用户在海量关联数据中精准定位关键角色，例如利用度中心性识别社交网络中的大V，利用介数中心性找出金融交易网中的关键洗钱中介，或利用接近中心性定位物流网络中的最优配送中心。这些算法不仅能揭示谁是信息流动的瓶颈或枢纽，还能在节点失效或风险传播时，评估其对整个网络稳定性的影响程度。

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图分析的结果通常以可视化图谱（直观展示节点间的关联与社群结构）、量化指标（如PageRank或中心性排序表）、预测模型（如链路预测或节点分类结果）以及特征向量（Graph Embeddings）等形式输出，旨在将复杂的拓扑关系转化为可洞察的图形、数值或结构化数据。

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进行图分析前，需先将原始数据清洗并转化为节点与边的结构化描述，包括识别实体、定义关系方向与权重、处理孤立点或重复边，并对节点属性进行归一化或特征编码，必要时还需通过子图采样或降维来应对大规模数据的计算压力，从而确保图算法能够高效识别拓扑特征。

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在金融风控领域，图分析通过构建“人-设备-账户-交易”的复杂关联网络，利用社群发现和环路检测算法精准识别团伙欺诈、穿透隐蔽的洗钱资金链条，并能实时监测企业间错综复杂的交叉担保风险，从而填补了传统反欺诈手段在处理深层关联和结构性风险上的空白。

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核心区别在于处理场景与计算模式：内置算法通常集成在数据库查询引擎中，侧重于针对局部数据的实时联机查询（OLTP），如路径寻优、k跳邻居搜索等低延迟任务；而悦数图分析则是专门的图计算引擎（OLAP），侧重于全量数据的离线深度挖掘，能够处理如 PageRank、社群发现等计算密集型算法，并提供更高的并行处理能力和更复杂的分析逻辑支持。

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当业务需求从简单的“关联查询”升级到全量数据深度挖掘时，就需要考虑使用悦数图分析（OLAP）：具体而言，当你面临需要处理亿级以上规模的图数据、执行涉及全图范围的计算（如计算 PageRank 排名或进行全网社群发现）、或者分析深度超过 10 跳以上的超复杂路径探索时，原有的图数据库实时引擎往往会遇到性能瓶颈，此时引入专门的图分析引擎可以利用并行计算优势实现分钟级甚至秒级的全域风险扫描与模式识别。

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悦数图平台是一个深度集成了腾讯云基础设施的企业级分布式图数据库云服务，它结合了原生 ISO-GQL 标准支持、千亿级数据的毫秒级性能，以及全托管、免运维的开箱即用体验，旨在为不同规模的企业提供灵活、高效且易于迁移的图数据存储与复杂关联分析能力。

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悦数图平台的核心优势在于通过全托管云原生架构实现了极高的运维效率、弹性扩展能力与成本优化。具体体现在：它省去了硬件采购、环境搭建及底层性能调优的繁琐过程，支持在线水平扩缩容以应对业务波峰，并利用 Raft 协议与同城多机房备份确保了本地部署难以企及的高可用性；同时，用户只需为实际使用的资源付费，显著降低了初期建设与长期维护的人力及资金门槛，让企业能够更专注于业务逻辑的实现而非底层数据库的维护。

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悦数图平台目前主要深度支持腾讯云和阿里云两大主流云服务提供商。通过与腾讯云的紧密集成，它提供了全托管、开箱即用的云图数据库服务；同时，它也已正式入驻阿里云计算巢（Compute Nest），支持在阿里云上一键部署企业级图数据库集群。这种多云支持策略让企业能够根据自身的云基础设施布局，灵活选择最适合的公有云环境来构建其图应用。

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悦数图平台通过存算分离的云原生架构与云资源池化技术，允许用户根据业务负载独立扩展计算或存储节点，并在云控制台实现一键水平扩容或规格升降，结合按小时计费的模式，确保企业仅需为实际消耗的资源买单，从而在保障高性能的同时最大限度降低运维成本。

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悦数图平台通过多层防御体系保障数据安全，在物理层面依托主流云厂商的 VPC 隔离和安全组过滤构建网络边界，在应用层面提供基于角色的访问控制（RBAC）、TLS/SSL 传输加密以及数据落盘加密技术，并结合操作审计、多副本容灾备份及云端合规性认证，全方位确保企业图数据在存储、传输及处理过程中的机密性与完整性。

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悦数图平台通常承诺不低于 99.9% 或 99.95% 的服务可用性（SLA），确保在每个自然月内，通过多副本冗灾和自动故障转移机制，将系统不可用时间压缩在极低范围内。

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悦数图平台提供了一套完备的一站式数据迁移工具体系，包括支持 MySQL、Hive、Kafka 等多种批流数据源导入的分布式迁移工具，以及专门针对 Neo4j 等竞品的一键迁移方案，同时配套提供专业的架构咨询与技术支持服务，确保用户能够平滑、高效地将存量数据迁移至云端图数据库。

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悦数图平台原生支持多可用区（Multi-AZ）高可用部署，并能通过跨区域的数据同步与备份机制实现灾难恢复（DR），确保在单一地域发生故障时业务依然能够持续运行，为企业提供金融级的业务连续性保障。

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悦数图平台通过自动化快照备份与异地冗余存储相结合的策略，支持用户在控制台自定义备份周期（如每日自动快照）并保留多份历史副本，同时利用 Raft 协议的多副本机制实现秒级故障恢复与数据快速回滚，确保即使在极端硬件故障下也能实现业务的零损耗或分钟级自动修复。

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悦数图平台能够灵活适配客户的专属云环境、私有云或混合云场景，通过提供容器化（Docker/Kubernetes）镜像及自动化安装包，帮助企业在完全隔离的自有基础设施上快速构建高性能图数据库集群，在享受图技术带来的业务价值的同时，满足行业监管及敏感数据不出域的极致安全需求。

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悦数图平台提供多种规格选项，满足不同业务需求，按需充值。

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