原生图数据库 vs 非原生图数据库：区别与优势对比

随着各行各业的数据复杂性增加，图数据库因其能够更好地处理实体之间复杂关系的能力而备受瞩目。在图数据库领域，我们通常会遇到两种类型：原生图数据库和非原生图数据库。本文将通过详细说明这两者之间的区别与优势对比。

原生图数据库是什么

原生图数据库（Native Graph Database）是指专门为图数据模型设计和优化的数据库系统。它的图数据模型以拓扑图的形式表示数据，由节点和边组成，非常适合表示实体之间的复杂关系。其在内部使用了图结构存储和查询数据，这使得它们能够高效地执行与图形相关的操作，如遍历、图算法运算和模式匹配。

NebulaGraph 是一种广受欢迎的原生图数据库，它以高效处理图数据而闻名。一个典型的应用案例是社交网络分析。考虑一个社交网络平台，其中用户之间有着复杂的关注、好友关系，以及共同兴趣爱好。如使用NebulaGraph，就可以轻松地表示这些实体和关系，并且能够快速查询例如“找出我朋友的朋友中也是程序员的人”之类的问题。它的高效查询和图算法支持使得这种复杂的关系分析变得非常容易。

非原生图数据库是什么

由于历史原因或现有技术架构等因素，在某些情况下，我们可能会使用关系型数据库来“模拟”图数据，这就是我们常说的-非原生图数据库。

「非原生图数据库」是指本质上不是为图数据模型设计的数据库系统，但它们可以通过某种方式来存储和查询图数据。这种方式可能包括将图数据映射到关系型数据库、文档数据库或其他类型的数据库中。非原生图数据库的例子包括使用关系型数据库来存储节点和边的表格，然后通过 SQL 查询来模拟图查询。

例如，考虑一个企业内部的知识图谱，其中包含员工、项目和技能之间的关系。虽然关系型数据库不是原生图数据库，但我们可以使用表格来表示节点和边，然后通过复杂的 SQL 查询来模拟图查询。然而，这种方法可能在查询效率和复杂性方面存在限制。

原生vs 非原生图数据库：优势对比

查询效率： 在原生图数据库中，图查询能够以更少的步骤和更高的效率执行，因为它们直接使用图结构存储数据。这在复杂关系分析中表现得尤为明显，如社交网络分析或推荐系统。相比之下，非原生图数据库的查询可能需要多个连接和子查询，从而影响了查询性能。
复杂关系建模： 在原生图数据库中，模型化复杂关系更加自然。举例来说，在一个知识图谱中，节点代表员工和项目，边表示技能和参与关系。使用它我们可以直接以节点和边的方式表示这些关系。而在非原生图数据库中，我们需要设计多个表格，可能需要使用自连接等技巧来表示复杂关系，增加了数据建模的复杂性。
图算法支持： 原生图数据库通常提供内置的图算法库，可以在图数据上直接执行算法操作。这在非原生图数据库中通常是不可用的，需要通过复杂的查询和计算来模拟。
动态性和灵活性： 原生图数据库天然支持动态性质，可以轻松处理图结构的变化。这对于演化中的数据模型非常有用。在非原生图数据库中，可能需要更多的工作来处理模式变化。

尽管非原生图数据库在某些情况下可以模拟图数据，但在处理复杂图关系和高效查询方面，原生图数据库具有明显的优势。悦数图数据库是一款优秀的国产原生分布式图数据库，基于NebulaGraph 为国内用户提供更高性能的企业级产品及运维服务。欢迎搜索「悦数图数据库」了解更多关于相关的信息。