图数据库有哪些类别？

       图形数据库作为新兴NoSQL数据库的代表，可分为四种类型。图形数据库应用广泛，无论是互联网行业还是传统金融、房地产、医疗等行业，都可以通过图形数据库的应用进一步提高企业效率。接下来小编带大家看看图数据库有哪些类别，希望对你有所帮助。

明略数据

0

2条点评

咨询产品

免费试用

解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息

客户案例

20

合作品牌

暂无

图数据库有哪些类别？

一、图表存储和图表处理。

通常我们可以根据图形数据库的底层存储模式和处理模式对产品进行分类，所以在了解图形数据库的分类之前，我们首先要解释这两个维度的含义。

1存储方式维度。

本地图存储：数据存储模式是专门为存储和处理图而设计和优化的，可以支持各种图形算法的快速遍历。

非原生(Non-Native)图存储：采用关系数据库、面向对象数据库或其他通用数据存储策略来存储数据，而没有特别优化存储方式。

2.处理方法维度。

原生图处理:采用免索引邻接机制(index-freeadjacency)，通过指针保存节点之间的指向关系，每个节点都会维护相邻节点的引用，表现为相邻节点的微索引，而不是全局索引。所以图纸遍历只与搜索图的数量有关，与整体规模无关，是高性能图纸遍历、查询、写入的关键。

非原生图处理:节点之间的关系不采用免索引邻接机制保存。

二、四类图数据库

基于底层存储模式和处理模式，我们可以将图形数据库产品分为四类。

2.1原生存储和处理。

根据图纸的存储和管理特点，这类图纸数据库的数据结构经过专门设计和优化；通常采用免索引邻接机制，逻辑上的相关节点在数据库中有物理指针指向对方，从而显著提高数据读写和索引性能。能够充分体现图数据库实时处理关系的优势，可谓真图数据库。该图数据库也是主流图数据库制造商采用的技术，其代表产品包括Neo4j、OrientDB、TigerGraph等。

2.2储存原生处理非原生。

这种图形数据库通常不采用属性图形数据模型，而是采用RDF三元组或超图形格式存储图形数据，主要用于学术研究，面向语义分析、机器学习等专业领域。代表性产品有AllegroGraph等。

AllegroGraph采用文档与图形技术相结合的混合数据模型，主要用于处理以RDF为中心的语义网络应用，在阅读、写作和查询RDF三元组数据时具有较高的性能。

2.3存储非原生处理原生。

这类图形数据库采用HBase、Bigtable、Cassandra、关系型数据库等方式存储图形数据，通过将数据转换成内存中的图形结构来实现图形遍历等算法，一般情况下，其多次查询的性能比存储和处理的原始数据库差，大多数开源图形数据库都属于这类数据库。由于Hadoop技术的普及，使用Hbase等分布式存储的图形数据库的学习成本相对较低，这是其在开源产品中更为常见的原因之一。同时，由于采用分布式存储方式，其存储容量相对容易实现水平扩展，但由于其图形计算引擎本身没有实现分布式，计算性能仍然难以通过资源水平扩展来提高。代表产品有JanusGraph。

来自Titan图数据库的JanusGraph，是一开源分布式图数据库，由Java开发，支持ACID和最终一致性，可用于OLTP。JanusGraph使用HBase、Cassandra或OracleBDB作为数据存储，支持与ApacheTinkerPop的原生集成，使用Gremlin图查询语言作为其标准语法。它的模块化架构使其能够广泛地与各种存储、索引和客户端技术进行交互操作，如与Spark、Giraph、Hadoop等大数据平台ETL集成，通过ElasticSearch、Solr、Lucene进行全文检索，通过Cytoscape、Graphexp和TinkerPop的Gephi插件实现图形数据的可视化。

2.4存储和处理不是原生的。

这种图数据库通常更类似于在应用层面实现图算法的应用系统，比如FlockDB，是Twitter开发的一种客户关系管理系统，对于它是否属于真正的图数据库还有争议。它使用MySQL存储数据，只支持一次关系查询，不重复图形结构。当前版本更新处于停滞状态，应用范围仅限于Twitter。

      目前，各种图形数据库产品百花齐放，由于数据存储和处理的方式不同，不同类型的图形数据库产品有不同的特点。因此，在实际工作和研究中，我们应该根据自己的实际情况选择最合适的图形数据库。以上就是图数据库有哪些类别的全部内容，希望对你有所帮助。