图数据库数据结构介绍与优势对比

随着大数据技术的快速发展和普及，越来越多的企业和组织开始应用图数据库技术，来处理更加复杂和庞大的数据。那么图数据库是如何工作的？它与其他数据库——比如大家熟悉的关系型数据库，又有什么不同？本文就将从图数据库数据结构说起，逐一给出这些问题的答案。

图数据库数据结构：点-边存储数据和关系

图数据库的数据模型最早可以追溯到欧拉的“图论”-Graph Theory。它使用节点（vertex）和边(edge) 来表示数据之间的联系。节点可以表示具体的对象（机器、人、位置等等）或者是对某些关系的集合进行的抽象，而边是节点间的关联。边可以用 different labels（标签） 来标识不同种类的关亿元，从而辅助查询，还可以承载着一些其他的元信息，比如时间戳等等。

与此相对，关系型数据库使用表、行和列来表示数据。两种数据结构有一个明显的区别在于：在图数据库中，数据的关系是被本身提供的，没有先入为主的“架构”，依赖于具体问题的表述。因此，图数据库灵活性更高，适用于非常大的甚至是不完全定义的数据集。

图数据库数据结构与其他数据库的区别

一般来说，关系型数据库更适合表现固定和高度规范化的数据，而图数据库更适合表达非结构化和高度变化的数据群。关系型数据库支持很好的 ACID 性质，具有高度的一致性，数据规范性计算能力强，容易维护和扩展。而图数据库则支持 HAL 的性质（Horizontal Availability and Linear Scalability）,除了更好的处理非结构性数据和更好的查询性能之外，还具有用于处理跨多个节点的实时分析的扩展性。

图数据库数据结构的优势

那么，采用了这种”特殊“的数据存储结构的图数据库相较于其他类型数据库有什么优势呢？下面我来更具体地介绍一下——

更好的性能

与关系型数据库相比，图数据库可提供更好的性能，因为图数据库是基于节点和边构建的，查询数据时不必执行像关系型数据库那样的多表连接等复杂操作。而是通过遍历整个图来处理查询请求。图数据库的性能优化是基于遍历算法，可以有效的执行复杂查询，如不同方向的点的遍历、深度遍历等。

更好的表达能力

图数据库的节点和边模型可以更好的表达非结构化和半结构化数据，同时支持在节点和边上附加标签和属性等元信息，更好的表示实体和它们之间的关系。其具有自我描述、模式自由、随意增强等特点。此外，节点和边的灵活性可以很好地帮助处理异构结构数据和自然语言搜索查询，这也让图数据库在与 AI 人工智能、LLM 大语言模型等的应用结合上拥有了更多的想象空间。

更好的扩展性

在关系数据库中，如果数据量增大或者需要进行大规模数据处理时，大量的数据会导致处理速度快速下降，难以高效存储和查询。然而，图数据库支持图分区和副本，使用分布式图数据库来存储更大规模的数据，从而更好的扩展。

总之，与其他主流数据库相比，图数据库是一种特殊的更强大的数据管理方案。常见的图数据库产品包括 Neo4j、NebulaGraph、JanusGraph 以及国产自研的「悦数图数据库」等。图数据库数据结构让它在处理非结构化数据方面有着明显的优势，它通过使用节点和边来表示实体和它们的关系，能够更好的适应大部分现代应用程序对数据查询性能、数据表达和扩展性需求的提升。在实时、高速、灵活、语义或其他智能应用程序中，我们都可以使用图数据库来处理和存储数据。