节点和关系
什么是图数据库
图数据库由两个元素组成：节点和关系。
单个节点
很多节点
节点之间的关系
每个节点代表一个实体（人，地，事物，类别或其他数据），每个关系代表两个节点的关联方式。这种通用结构允许您对各种场景进行建模 - 从道路系统到设备网络，到人口 ，病史或由关系定义的任何其他事物。
图形数据库是一种在线数据库管理系统，具有处理图形数据：创建，读取，更新和删除（CRUD）等操作功能。
与其他数据库不同，关系在图数据库中占首要地位。这意味着应用程序不必使用外键或带外处理（如MapReduce）来推断数据连接。
与关系数据库或其他NoSQL数据库相比，图数据库的数据模型也更加简单，更具表现力。
图形数据库是为与事务（OLTP）系统一起使用而构建的，并且在设计时考虑了事务完整性和操作可用性。
Google，Facebook，LinkedIn和PayPal等科技巨头都利用图形数据库创造了大量的业务
图形数据库专门用于处理高度连接的数据，而当今数据量和连接性的增加为持续的竞争优势提供了巨大的机会。
图数据库技术有两个重要属性：
图存储
一些图形数据库使用专门用于存储和管理图形的本机图形存储，而其他图形数据库则使用关系或面向对象的数据库。非本机存储通常更具潜在性。
图形处理引擎
原生图处理（也称为“无索引邻接”）是处理图数据的最有效方法，因为连接的节点在数据库中物理地“指向”彼此。非本机图处理使用其他方法来处理CRUD操作。
图数据库有三个关键优势
性能
对于密集数据关系处理，图形数据库将性能提高了几个数量级。随着传统数据库的出现，随着关系数量和深度的增加，关系查询将停滞不前。相比之下，即使您的数据逐年增长，图形数据库性能也保持不变。
灵活性
借助图形数据库，IT和数据架构团队以业务的速度发展，因为图形模型的结构和架构随着应用程序和行业的变化而变化。数据团队可以在不危及当前功能的情况下添加到现有图形结构，而不是提前对域进行详尽建模。
敏捷
使用图形数据库进行开发与当今敏捷的测试驱动开发实践完美契合，使的图形数据库能够与应用程序的其余部分以及任何不断变化的业务需求同步发展。现代图形数据库配备无缝细开发和高效的系统维护。
应用
多种方式使用图数据库技术：
欺诈检测和分析解决方案
欺诈检测和分析解决方案
在欺诈者和犯罪分子造成持久性损害之前，实时分析数据关系对于发现欺诈戒指和其他复杂诈骗至关重要。
查询：反洗钱（AML），电子商务欺诈，第一方银行欺诈，保险欺诈，链接分析
知识图
知识图
利用基于图形的搜索工具，利用市场上最灵活，最具扩展性的解决方案，实现更好的数字资产管理。
查询：资产管理，编目，内容管理，库存，工作流程
IT运营的网络和数据库基础设施监控
IT运营的网络和数据库基础设施监控
图形数据库本质上比RDBMS更适合于理解管理网络和IT基础架构的复杂相互依赖性。
查询：资产管理，网络安全，影响分析，服务质量映射，根本原因分析
推荐引擎和产品推荐系统
推荐引擎和产品推荐系统
图形驱动的推荐引擎通过实时利用多种连接，帮助公司个性化产品，内容和服务。
查询：内容和媒体推荐，图形辅助搜索引擎，产品推荐，专业网络，社会推荐
主数据管理
主数据管理
使用灵活且无架构的图形数据库模型组织和管理主数据，以获得实时洞察和360度客户视图。
查询：客户的360度视图，交叉引用业务对象，数据所有权，主数据，组织层次结构
社交媒体和社交网络图
社交媒体和社交网络图
当您使用图形数据库为社交网络应用程序提供动力时，可以轻松利用社交关系或根据活动推断关系。
查询：社区聚类分析，朋友朋友推荐，影响者分析，共享和协作，社会建议
身份和访问管理
身份和访问管理
使用图形数据库进行身份和访问管理时，可以快速有效地跟踪用户，资产，关系和授权。
查询：访问管理，资产来源，数据所有权，身份管理，互连组织，主数据，资源授权
隐私，风险和合规性
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快速有效的法规遵从性（GDPR，BCBS 239，FRTB ......）。管理企业风险，同时利用连接数据来提高商业智能
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人工智能和分析
人工智能和分析
人工智能（AI）准备推动几乎所有行业的下一波技术中断。就像之前的网络和移动技术革命一样，基于谁利用这项技术获得真正的竞争优势，将会有赢家和输家。
查询： AI，人工智能，图形数据库，图形技术，图形可视化，知识图，机器学习
从沃尔玛，eBay和阿迪达斯集团等企业到像Cobrain，Zephyr Health和Wanderu这样的创业公司，甚至像ICIJ和世界经济论坛这样的非营利组织- 图形数据库的案例研究都充满了多样性和深度。
