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图数据库与20世纪70年代的网络模型数据库类似，两者都表示通用图，但网络模型数据库在较低的抽象级别上运行，并且缺乏对边链的轻松遍历。2000年 Neo technolgies 成立并开始开发图形数据库 Neo4j。随着数据库呈现爆发式增长，中国也涌现了越来越多的图数据库产品。在图应用成熟度发展历程中，先是管理企业的或者说是自身的核心数据，变成进行交易数据分析，最后升级为进行事件和行为的分析，随着图应用的成熟度发展，对底层的图数据库技术的要求也是在逐步发展的。图数据库的火热发展与其重要技术息息相关。图数据库的相关技术有图查询语言、图数据的计算、图处理引擎。图数据库具有独特的优势，具体表现在：更好，更快速的查询和分析、更简单和更自然的数据建模、数据结构的灵活性、支持实时更新和查询等。

近年来，随着大数据、机器学习算法、新型硬件技术的发展，几乎所有行业对 AI 的需求都在快速增长。在很多行业中，相比于结构化数据，非结构化数据和半结构化数据不仅数量更多，而且其商业价值甚至可能超越传统的关系数据。DB与AI相结合成为当前热门的研究主题之一。 AI 算法门槛较高，依赖 AI 算法设计师和模型训练师来落地算法应用，造成 AI 落地难，急需利用数据库系统技术来降低 AI 使用门槛； DB 和 AI 的功能界限变得模糊，用户需要兼具 DB 和 AI 的混合分析功能，AI 原生数据库将是解决这个需求的关键技术； AI 原生数据库一方面扩展 SQL 的算子来支持 AI 算子，实现库内的训练和推理，一方面通过数据库内置 AI 算法来提升数据库的智能优化、智能运维； AI原生数据库在数据模型、数据操作和系统部署层面都带来新的挑战。

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