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本篇內容主要講解“圖形數據庫是什么”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“圖形數據庫是什么”吧!
您在Google上獲得的圖表數據庫的描述主要是學術性的。我看到很多關于圖形數據庫的描述,它們討論了K?nigsberg的七座橋梁或互聯網的發明者Berners-Lee。有理論和愿景很好,但對我來說,我仍然認為引導相關性很重要。為什么圖形數據庫對您很重要?
想象一下存儲在當地連鎖餐廳的數據。如果您要跟蹤,則將客戶信息存儲在一個數據庫表中,將您提供的項目存儲在另一個數據庫表中,以及您在第三個表中進行的銷售。當我想了解我銷售的產品,訂購庫存以及了解我最好的客戶是誰時,這很好。但缺少的是結締組織以及項目之間的連接以及數據庫中的功能,這些功能可以讓我充分利用它。
圖形數據庫存儲相同類型的數據,但也能夠存儲事物之間的鏈接。約翰購買了很多百事可樂,杰克與瓦萊麗結婚,買了不同的飲料。我沒有必要運行JOIN來了解我應該如何向每個客戶推銷產品。我可以看到數據中的關系,而無需做出假設并對其進行測試。
這個新的連接信息層為您做了很多。這不僅僅與買方意圖有關,而且在許多用例中可能會有所幫助,它在機器學習或者您希望機器進行分析或推理時非常有用(參見下表)。
語義層的應用程序示例 | ||
存儲語義信息 | 例 | 用例 |
所有權 | 蘇珊擁有一輛本田。還有誰擁有本田? | 買方意圖 |
利益 | 史蒂夫對足球感興趣。還有誰? | |
設計者 | 弗蘭克勞埃德賴特設計了古根海姆。還有什么? | 知識圖 |
<分類> | 古根海姆博物館。什么是其他博物館? | |
連接 | 通過端口,例如server1通過端口8080連接到server2。這是否超出預期? | 網絡/ IT運營 |
與....關聯 | 基因與癌癥有關。還有什么基因? | 生命科學 |
還有很多 |
由于傳統數據庫是使用表而不是鏈接數據設計的,因此SQL將不再使用。這引發了類似SQL的語言(但對于鏈接數據集或圖形數據結構),例如SparQL,Gremlin和Cypher等等。一個主要區別是您需要對鏈接數據采取行動的分析功能。如果我想找到最熱門的時間在您的網站上購買某種產品,或者如果我想對某個項目的受歡迎程度進行排名,那么就會有一種新的語法。您需要學習連接數據的語言才能充分利用它。
是的,可以在傳統的關系數據庫管理系統(RDBMS)中創建這些鏈接。但是,要在傳統數據庫中執行這些任務,數據庫管理員必須努力維護唯一鍵并重建與JOIN的關系。如果使用圖形數據庫,則主題及其關系(稱為主題和謂詞)都是已知的。沒有必要重建連接。
如果你之前已經定義瑪麗是佐伊的母親,那么推斷佐伊是瑪麗的女兒是另一個例子。您不一定需要專門定義這兩種關系,因為圖形數據庫對此很聰明。相比之下,關系數據庫無法理解任何未定義的內容。因此,在查看興趣,家庭和社區時,這種推理能力具有明顯的價值。
與傳統的RDBMS一樣,圖形數據庫可以是事務性的也可以是分析性的。選擇圖形數據庫時選擇焦點。例如,流行的Neo4J專注于事務(OLTP)圖數據庫,而AnzoGraph是分析(OLAP)圖數據庫。當您第一次嘗試使用圖形數據庫時,這似乎是一個微妙的區別。但是,您可能需要一個不同的引擎來運行涉及單個實體的快速查詢(例如,Susan擁有什么車?)以及輪詢整個數據庫的分析查詢。(例如蘇珊等人支付的汽車的平均價格是多少?)。隨著機器學習和人工智能的發展,圖形OLAP數據庫變得非常重要,因為許多機器學習算法本質上是圖形算法,并且在圖形OLAP數據庫上運行比在RDBMS上運行它們更有效。
如果您想了解更多關于SparQL(W3C定義的圖形數據庫標準語言)的信息,請在線查看許多SparQL教程之一。有足夠的機會嘗試像AnzoGraph這樣的圖形數據庫。
到此,相信大家對“圖形數據庫是什么”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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