图数据库
关联成就洞见

企业数字化转型难题升级

数据难找-galaxybase-为什么是图数据库
数据难找
海量历史数据累积且散落在各系统中,难以快速定位所需数据。
数据难管-galaxybase-为什么是图数据库
数据难管
数据孤岛打通难,数湖与数仓建设成本高,数据治理缺乏有效抓手。
数据难用-galaxybase-为什么是图数据库
数据难用
缺乏统一的业务数据视角与视图,数据难以解决具体的业务问题。
图数据库,以关联数据驱动业务创新,成为数智化新选择

图数据库是什么?

图是一种用以描述现实世界中个体与个体之间网络关系的数据结构,而图数据库则是一个基于图结构进行语义操作的在线数据管理系统,使用顶点(vertex)、边(edge)来表示和存储数据,支持数据的增删改查操作。

与传统的关系型数据库(RDBMS)不同,图数据库直接存储实体关系,在做关联查询时不必像关系型数据库那样借助外键(foreign key)进行昂贵耗时的JOIN操作。和传统表结构存储模型相比,图数据库这种存储方式更加自然,专注于对象之间的关联关系,是对客观世界的直观表达。

下图用Galaxybase图数据库表示导演、电影、演员、电影类型等各类实体之间的关联关系

图数据库是什么-创邻科技

从存储模式看,传统关系型数据库是以“行、列”组成的“二维表”形式存储和管理数据。而图数据库是以点、边为基础存储单元,以高效存储、查询图数据为第一设计原理的数据管理系统。图数据库和关系型数据库世界中的联机事务处理(Online Transactional Processing, OLTP)数据库是一样的,支持数据的增删改查,通常直接被应用程序访问。

图数据库分类
根据底层存储类型的不同,分为原生、非原生图数据库。

原生图存储

不依赖第三方关系型或 NoSQL 的存储系统,数据直接以图结构存储在底层,存储层与处理层保持数据模型的一致性,能够更好地实现存储与运算系统的无缝联动。
适用:数据规模大、深链查询多的场景,尤其适用于当前大数据时代的发展。
原生图存储

完全非原生

数据层使用关系型数据库、键值数据库、文档或者其他多模数据库作为存储,处理层通过多表链接及字段索引实现关联关系的查询,仅在业务层以图的方式进行呈现。
适用:数据量小、关联跳数少、表关系简单、静态的场景。
完全非原生

非原生存储

数据层使用 Key-value 等非原生的存储结构,在处理层近似实现免索引邻接。由于存储层并没有完整的图语义支持,导致图查询和计算时,存在存储层与处理层之间从非图模型到图模型转换的额外开销,产生性能损耗。
适用:查询的点边数量较小,关联关系链路不深的场景。
非原生存储
为什么选择图数据库?
现实世界中的人、事、物、地点无一不是相互关联的,这些关联关系自然也隐藏在描述客观世界的数据间,对商业决策起着至关重要的作用。
随着数据在企业运营中的角色从“附属支撑品”到“重要战略资产”的转变,数字化时代的竞争环境要求企业完成从“有效管理数据”到“高效提取数据价值”的能力升级。
相比关系型数据库,图数据库有以下优势
为什么选择数据库-更直观、灵活的模型
更直观、灵活的模型
图数据模型直接还原业务场景,相比传统数据模型更直观、灵活,能够很好应对数据关系动态变化的场景,提升产品与研发的沟通效率,降低数据模型运营、变更的成本。
为什么选择数据库-更简洁的查询语言
更简洁的查询语言
图数据库的查询语言在关联查询中更简洁,以通用的 Cypher 图查询语言为例,复杂关联查 询的代码量比 SQL 大幅降低,提升应用系统开发效率。
为什么选择数据库-更高效的关联查询
更高效的关联查询
传统关系型数据库在进行关联查询时需要做昂贵的表连接(Table JOIN)操作,涉及大量的 I/O 操作 及内存消耗,性能存在很大瓶颈。而图数据库专门针对关联查询进行优化,通过数据存储模式的重构,防止局部数据的查询引发的全局数据遍历,可以数万倍提升关联查询的效率。
图数据库市场发展
Gartner《2022 年图数据库管理系统市场指南》
Gartner《2022 年图数据库管理系统市场指南》预测,“到 2025 年,包括图数据库管理系统(DBMSs)在内的图技术市场将增长 32 亿美元,年复合增长率 28.1% ”。
IDC《IDC MarketScape: 中国图数据库市场 2023 年厂商评估 》
IDC《IDC MarketScape: 中国图数据库市场 2023 年厂商评估 》分析,“ 2022 年中国图数据库市场规模达到 2.4 亿元人民币,预计 2023 年整体市场规模将超过 4 亿元人民币,呈现快速增长的态势。”
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