什么是图数据库?有人可能会认为是存储图片的数据库，几年前图数据库初创公司在接触部分投资人时也要解释一番。虽然近几年图数据库受到开发者的关注，被资本热捧，但是图数据库仍然相对小众，很多人可能对其还不是很了解，有图数据库厂商反映他们在向客户推荐使用图数据库产品时，客户还会以“我们不需要存储图片的数据库”为由而拒绝。

什么是图数据库?

用一句话来说：图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库。这里的图是Graph，指的是图这种数据结构，并不是图片Image。

(Graph，来自网络)

来源：DB-Engines官网，2023.4

根据DB-Engines的数据，图数据库是近十年来最受关注的数据库类别，目前DB-Engines收录了39款图数据库。

图数据库以图论为理论基础，使用图模型，将关联数据的实体作为顶点(vertex)存储，关系作为边(edge)存储，解决了(关系数据库中)数据复杂关联(查询)带来的严重随机访问问题。

与关系型数据库相比，图数据库在结构上不那么僵硬，它允许节点拥有大量的边，也就是说，对一个节点可以拥有的关系数量没有限制。此外，每条边可以有多个属性定义其特征。属性可以是名称、日期、识别码、基本描述符或其他信息，总之是任何可以描述节点本身的东西。节点通过边连接，边可以是有向的，也可以是无向的。像数学图论中一样，无向边是双向的。对于每个节点可以有多少条边，一条边可以有多少个特征，都没有严苛的限制，也没有一定之规。

图数据库有两种常用的图模型：属性图和RDF图。二者都是由一系列点(顶点)以及这些点之间的连接(边)构成的集合，但也有区别。

具体来看，属性图是一种数据结构，用于表示对象之间的关系和属性。它通常由节点和边构成，其中节点代表对象，边代表它们之间的关系，节点和边都可以带有各种属性 。RDF的英文全称为Resource Description Framework，即资源描述框架，符合一系列 W3C(万维网联盟)标准，由一条边连接的两个节点形成一个主语-谓词-宾语的陈述，也称为三元组，节点和边上不包含属性信息，其优点是具有灵活性和可扩展性。有专家指出，属性图每个节点实际对应一个表，包含属性，比如一个人的名字、年龄等这些属性。而RDF每个描述属性都是节点，比如名字是一个节点，年龄是另外一个节点，由于把每个属性都变成独立的节点，RDF的数据量要比属性图大，容易造成超级节点，在处理大规模数据时可能会出现性能问题。

目前市场上支持属性图的图数据库居多，不过用户可能较难区分他们之间的差异。根据Gartner 2022《图数据库管理系统市场指南》，数据和分析专业人员往往难以区分不同的图实现模式。然而，对于图数据库的选择，传统的RDF和属性图支持之间的差异正变得不如支持企业就绪的功能重要。

什么是图论?

图论(Graph Theory)是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用连接两点的线(边)表示相应两个事物之间的关系。

图论自诞生至今已有近300年的历史，1707年出生的瑞士数学家欧拉是图论的创始人，1738年，他解决了柯尼斯堡问题，由此图论诞生。

1969年，Edsger W.Dijkstra发表了一篇关于图论中最短路径算法(Dijkstra算法)的著名论文，为图数据库的发展奠定了理论基础。

都说数据库是基础软件皇冠上的明珠，诚不我欺。图论(Graph Theory)是研究图结构的数学分支，和群论、拓扑学等其他分支有着密切关系，图数据库是这些数学理论在计算机方面的一种工程实现。

图数据库有哪些特点?

作为NoSQL的一种，图数据库与关系型数据库最大的区别就是图与表的差别，图数据库用点和边表达数据之间的关系，更专注于对象之间的关联，传统的关系型数据库是二维表，在结构化的表达方面更有优势。

• 灵活的结构和模型。通过图数据库可以建立更简单易懂的模型，可以把任何的对象之间用任何的关系连接起来，而这些模型是其他NoSQL数据库和传统关系型数据库难以建立的。

• 对关联数据快速查询。关系型数据库用于存储“关系”数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图数据库可以弥补该缺陷。图数据库更专注于对象之间的关联，特别是深度关联。

  从事图数据库行业的业内人士认为，图数据库用点、边表达数据之间的关系，是更自然的方式。在复杂关联查询，尤其是多度查询方面有优势。关系型数据库达到一定深度的查询其性能远不如图数据库(如下图)。

来源：中国信通院《图数据库白皮书》

• 独特的查询语言：关系型数据库有自己的查询语言SQL，图数据库也有自己的查询语言，通常先有图模型然后有对应的图查询语言。比如Neo4j的Cypher，以及它开源的openCypher，很多图数据库产品支持openCypher或基于其优化扩展，也有不少推出了自己的查询语言，如TigerGraph的GSQL等。此外，还有SPARQL查询语言(RDF图)，以及Apache Tinkerpop框架对应的查询语言Gremlin。

  目前图查询语言还没有形成标准，不少人认为该标准的短缺减缓了图数据库的使用，不过这种情况可能很快得到改善，2018年，ISO/IEC 联合技术委员会提出推行图查询国际标准语言 ISO GQL 的提案，图数据库厂商也正在积极推进该标准制定，预计会在2023年底或2024年初发布。

• 通常来讲图数据库需要一些图算法的支持来查询处理数据，比如图遍历、寻路算法(如Dijkstra 最短路径、最小生成树等)、链接预测等。

• 面向未来智能时代，图数据库也大有可为。图和图数据库技术管理关联数据并定义关系。通过应用领域相关知识增强AI的性能，图技术提供了一种有效的技术手段来实现复杂AI应用程序的开发。比如与领域知识结合的知识图谱，在多个行业都有落地。当然图数据库的特点还有很多，而且图数据库还在不断演进中。

据Gartner预测，“到2025年，图技术在数据和分析创新中的占比将从2021年的10%上升到80%，促进整个企业机构的快速决策”“包括图数据库管理系统在内的图技术市场将增长到32亿美元，复合年增长率为28.1%”。

图数据库是一个新的数据库类别，方兴未艾，还有很多值得探索的地方。