在众多不同的数据模型里，关系数据模型自20世纪80年代就处于统治地位，而且出现了不少巨头，如Oracle、MySQL和MSSQL，它们也被称为关系数据库管理系统（RDBMS）。然而，随着关系数据库使用范围的不断扩大，也暴露出一些它始终无法解决问题，其中最主要的是数据建模中的一些缺陷和问题，以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制。同时，互联网发展也产生了一些新的趋势变化：
- 用户、系统和传感器产生的数据量呈指数增长，其增长速度因大部分数据量集中在Amazon、Google和其他云服务的分布式系统上而进一步加快；
- 数据内部依赖和复杂度的增加，这一问题因互联网、Web2.0、社交网络，以及对大量不同系统的数据源开放和标准化的访问而加剧。
而在应对这些趋势时，关系数据库产生了更多的不适应性，从而导致大量解决这些问题中某些特定方面的不同技术出现，它们可以与现有RDBMS相互配合或代替它们——亦被称为混合持久化（Polyglot Persistence）。数据库替代品并不是新鲜事物，它们已经以对象数据库（OODBMS）、层次数据库（如LDAP）等形式存在很长时间了。但是，过去几年间，出现了大量新项目，它们被统称为NoSQL数据库（NoSQL-databases）。
1. NoSQL数据库
NoSQL数据库大致可以分为四类：
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键值(key/value)数据库
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列存储数据库
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文档型数据库
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图数据库
NoSQL数据库
在NoSQL四种分类中，图数据库从最近十年的表现来看已经成为关注度最高，也是发展趋势最明显的数据库类型。图1就是db-engines.com对最近三年来所有数据库种类发展趋势的分析结果。
db-engines.com对最近三年来所有数据库种类发展趋势的分析
2. 图数据库
图数据库源起欧拉和图理论，也可称为面向/基于图的数据库，对应的英文是Graph Database。图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。
2.1 特征
图具有如下特征：
- 包含节点和边；
- 节点上有属性（键值对）；
- 边有名字和方向，并总是有一个开始节点和一个结束节点；
- 边也可以有属性。
说得正式一些，图可以说是顶点和边的集合，或者说更简单一点儿，图就是一些节点和关联这些节点的联系（relationship）的集合。图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景，从宇宙火箭的建造到道路系统，从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历，甚至更多其他的场景。
通常，在图计算中，基本的数据结构表达就是：
G=(V, E)
V=vertex（节点）
E=edge（边）
如图2所示。
当然，图模型也可以更复杂，例如图模型可以是一个被标记和标向的属性多重图（multigraph）。被标记的图每条边都有一个标签，它被用来作为那条边的类型。有向图允许边有一个固定的方向，从末或源节点到首或目标节点。
属性图允许每个节点和边有一组可变的属性列表，其中的属性是关联某个名字的值，简化了图形结构。多重图允许两个节点之间存在多条边，这意味着两个节点可以由不同边连接多次，即使两条边有相同的尾、头和标记。如图3所示。
图数据库存储一些顶点和边与表中的数据。他们用最有效的方法来寻找数据项之间、模式之间的关系，或多个数据项之间的相互作用。
一张图里数据记录在节点，或包括的属性里面，最简单的图是单节点的，一个记录，记录了一些属性。一个节点可以从单属性开始，成长为成千上亿，虽然会有一点麻烦。从某种意义上讲，将数据用关系连接起来分布到不同节点上才是有意义的。
2.2 与关系型数据库对比
关系查询性能对比
在数据关系中心，图形数据库在查询速度方面非常高效，即使对于深度和复杂的查询也是如此。在《Neo4j in Action》这本书中，作者在关系型数据库
和图数据库(Neo4j)之间进行了实验。
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他们的实验试图在一个社交网络里找到最大深度为5的朋友的朋友。他们的数据集包括100万人，每人约有50个朋友。实验结果如下：
在深度为2时（即朋友的朋友），两种数据库性能相差不是很明显；深度为3时(即朋友的朋友的朋友)，很明显，关系型数据库的响应时间30s，已经变得不可接受了；深度到4时，关系数据库需要近半个小时才能返回结果，使其无法应用于在线系统；深度到5时，关系型数据库已经无法完成查询。而对于图数据库Neo4J，深度从3到5，其响应时间均在3秒以内。
可以看出，对于图数据库来说，数据量越大，越复杂的关联查询，约有利于体现其优势。从深度为4/5的查询结果我们可以看出，图数据库返回了整个社交网络一半以上的人数。
总结：
图数据库在处理关联关系上具有完全的优势，特别是在我们这个社交网络得到极大发展的互联网时代。例如我们希望知道谁LIKES（喜欢）谁（喜欢可以是单向或双向），也想知道谁是谁的FRIEND_OF（朋友），谁是所有人的LEADER_OF（领导）。除了在关联查询中尤为明显的优越性，图数据库还有如下优势：
a) 用户可以面向对象的思考，用户使用的每个查询都有显式语义；
b) 用户可以实时更新和查询图数据库；
c) 图数据库可以灵活应对海量的关系变化，如增加删除关系、实体等；
d) 图数据库有利于实时的大数据挖掘结果可视化。
图数据库虽然弥补了很多关系型数据库的缺陷，但还有一些不足地方，如：
a) 不适合记录大量基于事件的数据（例如日志条目）；
b) 二进制数据存储。
c) 并发性能要求高的项目。
d) 目前相关图查询语言比较多，尚未有很好统一。
e) 图数据库相关的一些书籍文档偏少，相关生态还在不断完善。
2.3 图数据库架构
在研究图数据库技术时，有两个特性需要多加考虑。
1、底层存储
一些图数据库使用原生图存储，这类存储是优化过的，并且是专门为了存储和管理图而设计的。不过并不是所有图数据库使用的都是原生图存储，也有一些会将图数据序列化，然后保存到关系型数据库或面向对象数据库，或是其他通用数据存储中。
原生图存储的好处是，它是专门为性能和扩展性设计建造的。但相对的，非原生图存储通常建立在非常成熟的非图后端（如MySQL）之上，运维团队对它们的特性烂熟于心。原生图处理虽然在遍历查询时性能优势很大，但代价是一些非遍历类查询会比较困难，而且还要占用巨大的内存。
2、处理引擎
图计算引擎技术使我们可以在大数据集上使用全局图算法。图计算引擎主要用于识别数据中的集群，或是回答类似于“在一个社交网络中，平均每个人有多少联系？”这样的问题。
图5展示了一个通用的图计算引擎部署架构。该架构包括一个带有OLTP属性的记录系统（SOR）数据库（如MySQL、Oracle或Neo4j），它给应用程序提供服务，请求并响应应用程序在运行中发送过来的查询。每隔一段时间，一个抽取、转换和加载（ETL）作业就会将记录系统数据库的数据转入图计算引擎，供离线查询和分析。
图计算引擎多种多样。最出名的是有内存的、单机的图计算引擎Cassovary和分布式的图计算引擎Pegasus和Giraph。大部分分布式图计算引擎基于Google发布的Pregel白皮书，其中讲述了Google如何使用图计算引擎来计算网页排名。
一个成熟的图数据库架构应该至少具备图的存储引擎和图的处理引擎，同时应该有查询语言和运维模块，商业化产品还应该有高可用HA模块甚至容灾备份机制。一个典型的图数据库架构如图6所示。
各模块功能说明如下：
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查询和计算：最终用户用于在此语言基础之上进行图的遍历和查询，最终返回运行结果，如能提供RESTful API则能给开发者提供不少便利之处。
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操作和运维：用于系统实时监控，例如系统配置、安装、升级、运行时监控，甚至包括可视化界面等。
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数据加载：包括离线数据加载和在线数据加载，既可以是批量的数据加载，也可以是流数据加载方式。
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图数据库核心：主要包括图存储和图处理引擎这两个核心。图处理引擎负责实时数据更新和执行图运算；图存储负责将关系型数据及其他非结构化数据转换成图的存储格式；HA服务负责处理处理数据容错、数据一致性以及服务不间断等功能。
在图数据库和对外的接口上，图数据库应该也具有完备的对外数据接口和完善的可视化输出界面，如图7所示。
图数据库不仅可以导入传统关系型数据库中的结构化数据，也可以是文本数据、社交数据、机器日志数据、实时流数据等。
同时，计算结果可以通过标准的可视化界面展现出来，商业化的图数据库产品还应该能将图数据库中的数据进一步导出至第三方数据分析平台做进一步的数据分析。
3. 应用场景
我们可以将图领域划分成以下两部分：
- 用于联机事务图的持久化技术（通常直接实时地从应用程序中访问）。这类技术被称为图数据库，它们和“通常的”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。
- 用于离线图分析的技术（通常都是按照一系列步骤执行）。
3.1 金融行业应用
反洗钱模型
通过图分析可以清楚地知道洗钱网络及相关嫌疑，例如对用户所使用的帐号、发生交易时的IP地址、MAC地址、手机IMEI号等进行关联分析。
金融反欺诈关联分析模型
反欺诈已经是金融行业一个核心应用，通过图数据库可以对不同的个体、团体做关联分析，从人物在指定时间内的行为，例如去过地方的IP地址、曾经使用过的MAC地址（包括手机端、PC端、WIFI等）、社交网络的关联度分析，同一时间点是否曾经在同一地理位置附近出现过，银行账号之间是否有历史交易信息等。
3.2社交网络
社交关系网络模型
在社交网络中，公司、员工、技能的信息，这些都是节点，它们之间的关系和朋友之间的关系都是边，在这里面图数据库可以做一些非常复杂的公司之间关系的查询。比如说公司到员工、员工到其他公司，从中找类似的公司、相似的公司，都可以在这个系统内完成。
企业关系图谱
图数据库可以对各种企业进行信息图谱的建立，包括最基本的工商信息，包括何时注册、谁注册、注册资本、在何处办公、经营范围、高管架构。围绕企业的经营范围，继续细化去查询企业究竟有哪些产品或服务，例如通过企业名称查询到企业的自媒体，从而给予其更多关注和了解。另外也包括对企业的产品和服务的数据关联，查看该企业有没有令人信服的自主知识产权和相关资质来支撑业务的开展。
企业在日常经营中，与客户、合作伙伴、渠道方、投资者都会打交道，这也决定了企业对社会各个领域都广有涉猎，呈现面错综复杂，因此可以通过企业数据图谱来查询，层层挖掘信息。基于图数据的企业信息查询可以真正了解企业的方方面面，而不再是传统单一的工商信息查询。
4. 开源图数据库选型
4.1各大开源图数据库优势
对比了几家业界常用的开源图数据库，得到如下表格
针对使用便捷性：
neo4j有几种强大且便利的第三方python包供使用，导入数据有自带的csv格式导入工具。orientdb自带有一种ETL工具，支持多种格式导入，数据操作是自研的python包，只提供全面的基础功能，使用相比neo4j强大的第三方python包来说略麻烦。dgraph仅支持GraphQL+-查询语言，一种JSON通信方法，python需构建出JSON语句进行交互，并且返回结果也需要用JSON语句，导入格式支持rdf。
针对数据插入性能：
经测试，neo4j单条插入每分钟千条左右，单条插入很慢，批量导入数据需要借助csv导入工具。orientdb有自研ETL工具，导入速度较快。dgraph使用自带工具批量导入数据，可达到每秒近2k条数，支持压缩包导入（.gz）。
4.2 neo4j 和 JanusGraph
根据DB-Engines最新发布的图数据库排名，Neo4J仍然大幅领先排在第一位：
DB-Engines 19年2月图数据库排名
Neo4J是由Java实现的开源图数据库。自2003年开始开发，直到2007年正式发布第一版，并托管于GitHub上。
Neo4J支持ACID，集群、备份和故障转移。目前Neo4J最新版本为3.5，分为社区版和企业版，社区版只支持单机部署，功能受限。企业版支持主从复制和读写分离，包含可视化管理工具。
JanusGraph
JanusGraph是一个Linux基金会下的开源分布式图数据库
。JanusGraph提供Apache2.0软件许可证。该项目由IBM、Google、Hortonworks支持。JanusGraph是由TitanDB
图数据库修改而来，TitanDB从2012年开始开发。目前最新版本为0.3.1。
JanusGraph支持多种储存后端（包括Apache Cassandra、Apache HBase、Bigtable、Berkeley
DB）。JanusGraph的可扩展性取决于与JanusGraph一起使用的基础技术。例如，通过使用Apache
Cassandra作为存储后端，可以将JanusGraph简单地扩展到多个数据中心。
JanusGraph通过与大数据平台（Apache Spark，Apache Giraph，Apache
Hadoop）集成，支持全局图数据的分析、报告和ETL。
JanusGraph通过外部索引存储（Elasticsearch，Solr，Lucene）支持地理、数字范围和全文搜索。
5. 小结
图数据库应对的是当今一个宏观的商业世界的大趋势：凭借高度关联、复杂的动态数据，获得洞察力和竞争优势。国内越来越多的公司开始进入图数据库领域，研发自己的图数据库系统。对于任何达到一定规模或价值的数据，图数据库都是呈现和查询这些关系数据的最好方式。而理解和分析这些图的能力将成为企业未来最核心的竞争力。
参考:
https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/106045615