互聯(lián)網(wǎng)3.0時(shí)代的數(shù)據(jù)庫之圖數(shù)據(jù)庫

隨著中國互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)開始由web端訪問逐漸演變?yōu)橹悄苁謾C(jī)端、智能終端，而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)從簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)化二維數(shù)據(jù)逐漸演變成視頻音頻圖片的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、專屬網(wǎng)絡(luò)的JSON&XML半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)營(yíng)方式也從不需要運(yùn)營(yíng)逐漸演變成打折優(yōu)惠券返現(xiàn)的逐步運(yùn)營(yíng)、社群運(yùn)營(yíng)&精準(zhǔn)投放的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，除了本人相關(guān)的年齡地點(diǎn)愛好信息之外，我們開始關(guān)注和本人相關(guān)的一度物品信息、二度物品信息，和本人相關(guān)的一度人脈、二度人脈、三度人脈，將對(duì)應(yīng)的信息、對(duì)應(yīng)人相關(guān)的信息推薦給本人，這就是新一代互聯(lián)網(wǎng)特色。

互聯(lián)網(wǎng)1.0時(shí)代，信息是單項(xiàng)傳遞，網(wǎng)站做信息發(fā)布告訴網(wǎng)民，網(wǎng)民被動(dòng)接受；互聯(lián)網(wǎng)2.0時(shí)代，信息是雙向傳遞，網(wǎng)民和網(wǎng)站，網(wǎng)站和網(wǎng)站，網(wǎng)站和網(wǎng)民之間進(jìn)行信息交流與傳遞；互聯(lián)網(wǎng)3.0時(shí)代，信息是全方位互動(dòng)，網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)民在生活工作的方方面面全鏈接起來，建立以人為中心的與整個(gè)世界的信息交流與傳遞，我們現(xiàn)在正處于互聯(lián)網(wǎng)3.0時(shí)代。所謂工欲善其事，必先利其器，在新一代互聯(lián)網(wǎng)中，必要要有對(duì)應(yīng)的工具進(jìn)行支撐，在技術(shù)領(lǐng)域除了人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G等技術(shù)之外，還有一項(xiàng)比較小眾但卻越來越流行的技術(shù)，這便是圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

圖數(shù)據(jù)庫是在2010年開始逐步發(fā)展起來的技術(shù)，由于涌入互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)民和企業(yè)越來越多，網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)開始走向精細(xì)化，F(xiàn)acebook、Linked等社交網(wǎng)絡(luò)公司開始研究如何更好更高效的社交，從而帶動(dòng)了圖計(jì)算的大規(guī)模應(yīng)用。圖數(shù)據(jù)庫，并非望文生義，存儲(chǔ)圖的數(shù)據(jù)庫。圖，是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在一個(gè)圖中，包含節(jié)點(diǎn)和邊，由多個(gè)節(jié)點(diǎn)、多條邊鏈接起來，在圖數(shù)據(jù)庫中，包含實(shí)體、關(guān)系、屬性、標(biāo)簽四個(gè)元素。

我們通過一個(gè)實(shí)際的case來理解下圖這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。比如在當(dāng)當(dāng)這樣的在線書籍售賣網(wǎng)站中，John，年齡27歲，他讀過作者是IanRobinson.Jim Webber的書籍GraphDatabase，他還有朋友Sally，年齡32歲，也讀過這本書。在圖數(shù)據(jù)中，我們可以創(chuàng)造三個(gè)實(shí)體，John、Sally、GraphDataBase，每個(gè)實(shí)體由自己的標(biāo)簽和屬性，比如John實(shí)體中，標(biāo)簽是人Person，屬性是姓名John和年齡32，在GraphDatabase實(shí)體中，標(biāo)簽是書Book，屬性是書名GraphDatabase和作者IanRobinson.JimWebber，實(shí)體與實(shí)體的關(guān)系包含朋友、是否閱讀，比如John和Sally從2013年9月1日開始是朋友，Sally在2013年9月2日讀過GraphDataBase這本書。

關(guān)于人和書的圖譜就建立起來了，在商品推薦中，我們可以通過朋友這層關(guān)系，給Sally推薦John喜歡的書籍，也可以通過書這層關(guān)系給Sally推薦GraphDataBase類似的數(shù)據(jù)。怎么樣？是不是很符合互聯(lián)網(wǎng)3.0時(shí)代的特色呀？逛淘寶時(shí)給你推薦類似商品的邏輯、刷抖音時(shí)給你推薦類似視頻的邏輯也大抵一樣喔。

圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)用起來很簡(jiǎn)單，它的使用也很簡(jiǎn)單呢。很多朋友可能認(rèn)為這是一門新的技術(shù)，又要學(xué)習(xí)新的語法了，實(shí)際上它的語言和SQL差不多，使用思路和SQL也是差不多的。

比如在剛剛的Case中，我們使用下面的這些方法就可以去創(chuàng)建一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫了。比如Create（節(jié)點(diǎn)：標(biāo)簽（屬性））這個(gè)語法就可以來創(chuàng)建Sally這個(gè)Person類型的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)中name屬性為Sally，Age屬性為32，CREATE{sally:Person{name:’Sally’,age:32}}

在圖數(shù)據(jù)中，比如我們想獲取所有的人信息、按姓名順序獲取最靠前的十個(gè)人信息，并返回姓名和年齡，使用下面的語法就可以實(shí)現(xiàn)，我們來看看使用最常用的SQL語法和圖數(shù)據(jù)庫語法之間的差別。

圖數(shù)據(jù)庫的技術(shù)結(jié)構(gòu)包含三層，從上往下可分為接口層、計(jì)算層、存儲(chǔ)層。在實(shí)際使用中可以作為底層存儲(chǔ)引擎，也可以作為底層處理引擎使用，還可以提供接口和SDK供應(yīng)用程序使用。

在對(duì)下場(chǎng)景中，所謂底層存儲(chǔ)，它包含原生圖存儲(chǔ)和非原生圖存儲(chǔ)兩種模式，原生圖存儲(chǔ)指的是優(yōu)化過的數(shù)據(jù)，直接可以存儲(chǔ)圖數(shù)據(jù)，非原生圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，指的是把圖數(shù)據(jù)序列化，保存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或其它數(shù)據(jù)庫當(dāng)中。所謂計(jì)算引擎，指的是通過全局掃描和批處理大規(guī)模信息。在上場(chǎng)景中，對(duì)于使用Java語言開發(fā)的業(yè)務(wù)，使用JDBC方式鏈接圖數(shù)據(jù)庫就可以進(jìn)行API調(diào)用使用了，此外也可以接入SDK，通過庫函數(shù)調(diào)用圖數(shù)據(jù)庫的接口。

介紹完圖數(shù)據(jù)庫的使用后，我們接著介紹它的分類。圖數(shù)據(jù)庫其實(shí)也是Nosql數(shù)據(jù)庫中的一類，Nosql中除了有鍵值數(shù)據(jù)庫Redis、列式數(shù)據(jù)庫Hbase、文檔數(shù)據(jù)庫MongoDB，還有圖數(shù)據(jù)庫Neo4j。圖數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)關(guān)系，解決了關(guān)系型數(shù)據(jù)中關(guān)系類數(shù)據(jù)查詢復(fù)雜、緩慢的特點(diǎn)，將查詢速度、查詢性能提升了上百倍。

隨著互聯(lián)網(wǎng)3.0時(shí)代的快速發(fā)展，圖數(shù)據(jù)量的速度加快，對(duì)于圖數(shù)據(jù)庫的關(guān)注程度也在不斷提高。在人工智能領(lǐng)域的知識(shí)圖譜便可以以圖數(shù)據(jù)庫為依托呈現(xiàn)復(fù)雜的人與人的關(guān)系；在電信金融證券領(lǐng)域，利用圖數(shù)據(jù)庫可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制、反欺詐；在社交網(wǎng)絡(luò)、電商購物、搜索引擎領(lǐng)域，利于圖數(shù)據(jù)庫可以實(shí)現(xiàn)商品信息的推薦。可以說，新一代互聯(lián)網(wǎng)中，圖數(shù)據(jù)庫必定是存儲(chǔ)、關(guān)聯(lián)、利用數(shù)據(jù)最高效的方式。