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伴随着移动互联网的进一步发展趋势，不论是新起IT行业或是传统产业针对数据的解决要求都显得愈来愈多，传统式联系型数据库在解决繁杂数据关联时看起来费劲。应时而生的图数据库在社交网络平台、电子商务、金融业、物联网技术等行业发展迅速。数易轩专注于图数据库技术咨询，为您详细介绍图数据库在数据财产数据可视化中的运用。
1.图数据库详细介绍这幅图是一个社交媒体情景，每一个客户可以发信息、发送邮件，共享信息内容。这种全是最主要的增删，也是大部分研发人员对数据库做的常用实际操作。而在研发人员的日常工作上除开要把客户的基本上信息录入数据库外，还需寻找与该客户密切相关的信息内容，便捷去对单独的客户开展下一步的剖析，例如：大家发觉张三的银行账户里有很多有关推理小说和歌曲领域的內容，那麼我们可以由此推断出他可能是一名学员，进而消息推送他很有可能喜欢的內容。
可是在数据剖析流程中，会发生多种多样的情景，例如在一个经典的社交媒体中，经常会存有“谁了解谁，谁登过什么学校，谁长住哪些地方，谁喜欢什么餐饮店”等查看，这类查看在数据剖析流程中是很普遍的，可是这类操作方法会由于数据库的挑选不一样而对性能造成很大的差别。
传统式数据库处理构思
传统式处理以上问题有效的方法便是创建一个关系模型，我们可以把每一个职工的信息录入表格中，存有例如 MySQL 之类的关联数据库，图片展示的是最主要的关联模型图。
根据以上的关系模型，根据要求，就难以避免的牵涉到许多库表的join实际操作，完成的查看句子很有可能也会较长，而且这类编码易读性很差，并且会出现明显的性能问题。有关传统式关联数据库的性能问题大家后期剖析。
图数据库处理构思
在传统式数据库尽管应用 JOIN 实际操作把不一样的表连接了起來，进而隐式地体现了数据相互关系，可是在我们要根据 A 管理方法 B，B 管理 A 的方法查询记录时，表结构并无法立即告知大家結果。如果我们想在做查看前就了解相应的查询记录，大家需要先界定节点和关联。应用图构造模型，节点和关联先界定是图数据库和其他数据库的主要差别。
举个例子，我们可以把主管、职工表明成不一样的节点，并且用一条边来意味着她们以前出现的监管关联，或是把客户和产品当作节点，用选购关联模型这些。而在我们必须新的节点和关联时，只需开展几回升级就行，而无需去更改表的构造或是去转移数据。依据节点和关联性，传统式数据库模型可以转变为照片所显示模型：
在根据图数据库原生态图数据库架构（Cypher）开展模型和查看后，近百行的sql编码变为3,4行的编码可以显著的看得出图数据库在数据表述上的优点：
什么叫图
图的界定：A database that uses graph structures for se ** ntic queries with nodes, edges and properties to represent and store data – independent of the way the data is stored internally. It’s really the model and the implemented algorithms that ** tter.
图数据库是根据图实体模型的数据库。相较为于关联型数据库，图数据库是真真正正重视“关联”的数据库。图数据库的首要功能是管理方法图数据，因而必须支持高效率的对端点/边的查看与升级；为了更好地便于客户的应用，通常还要提高对事务管理（transaction）的支持，进而确保高并发实际操作下的常规运行。
图普遍出现于现实世界中，从社交媒体到金融业关联，都是会涉及到很多的极度关系数据。这种数据组成了巨大的图，图数据库便是展现和查看这种关系的方法。这类联络产生了一种相互联系的数据，联络才算是数据的实质所属。传统式的关联型数据库并无法有效地主要表现数据的联络，而一些NoSQL（Not Only SQL，非关联型数据库）数据库又无法主要表现数据中间的联络。一样归属于NoSQL范围的图数据库是以象的结构形式来储存数据的，它所存放的便是关联的数据，是关系数据自身。
殊不知关系数据中的联络原本就很繁杂，若想在关联型数据库中应用结构型方式来体现这类联络，则一般不可以立即表明，解决起來既繁琐又费劲，而且伴随着数据的持续提高，其浏览性能将日趋降低。成千上万的开发商和数据库管理者都多多少少地应用过关联型数据库，在其运用的产业化进度全过程中，针对数据库的性能提升通常困窘、深陷困境。图数据库沒有方式构造的界定，也不用这种界定，它应用非结构性的方法来储存关系数据，因此可以立即主要表现数据的关系特点。
图数据库的发展趋向
在诸多不一样的数据实体模型里，关联数据实体模型自20个世纪80时代就处在执政影响力，并且产生了许多大佬，如Oracle、MySQL，他们也被称作：关联数据库智能管理系统（RDBMS）。殊不知，伴随着关联数据库应用标准的不断扩大，也显现出一些它自始至终没法解决困难，在其中最首要的是数据模型中的一些缺点和问题，及其在大数据量和多网络服务器以上开展水准伸缩式的限定。与此同时，互联网经济也形成了一些新的发展趋势转变：客户、系统软件和温度传感器造成的数据量呈指数增长，数据量持续提升，大数据的存放和解决；新时期互联网技术局势下的问题迫切性，这一问题因互联网技术 、社交媒体，个性化推荐等的大量盛行和兴盛而变的更加的紧急。而在解决这种发展趋势时，关联数据库造成了大量的不适应能力，进而致使很多处理这种问题中一些特殊层面的不一样技术性发生，他们可以与目前RDBMS互相配合或替代他们。以往的两年间，发生了很多新式数据库，他们被简称为NoSQL数据库。在其中图数据库从近期十年的体现看来早已变成认知度最大，也是发展趋向最显著的数据库种类。
NoSQL数据库分成四种种类，分别是：
键值(key/value)数据库 列储存数据库 文本文档型数据库 图数据库图中便是db-engines.com对从2013年来全部数据库类型发展趋向的剖析結果如下图展现。图(Graph)是十分强有力的专用工具，由于他们根据以简约的方式表明数据关联，协助商业服务全球和其它组织中的大家了解数据集。拥有适合的图数据库，公司可以以关系图的方式数据可视化数据，并对它进行管理方法，以增强总体效率。相比传统式数据库的数据储存，图数据库可以清楚的呈现点与点相互关系。很多机构往往接纳图数据库，是由于很多的领域了解到这类数据库技术性的必要性，特别是在在错综复杂的情景下，如货运物流，金融风控，社交媒体管理方法，传播媒体剖析等领域已经充分发挥不可缺少的功效。
图数据库是剖析数据间关系的最好技术性
图数据库针对可以在不一样情景下充分发挥，从公司使用视角，业务流程客户应用视角，数据开发人员运用视角都激发着功效。
图数据库针对可以在不一样情景下充分发挥，从公司使用视角，业务流程客户应用视角，数据开发人员运用视角都激发着功效。
根据db-engines.com网站对Graph DBMS的排行看来，现阶段主要的图数据库有：Neo4j，Janusgraph，Dgraph，ArangoDB，OrientDB，TigerGraph等。下边大家来介绍一下现阶段图数据库的归类都有哪些。
图数据库分类原生态数据库：
意味着数据库为neo4j、orientdb。其原生态反映在查点到边或是边到点的情况下，不用走原先关联型数据库的B 数据库索引，节点自身就会有偏向数据库索引，类似单链表的表针定义
立即在关联型数据库以上搭建的图数据库：
意味着为AgensGraph，及其微软公司的GraphView。SparkGraphX还可以根据关联型存储结构开展转换成图构造，随后进行图计算
应用外接nosql储存的数据库：
以Titan/JanusGraph为意味着，及其应用外接的数据库索引转化成专用工具如Elasticsearch，OLAP支持外接Spark等工具，及其Cassandra/Hbase等nosql数据库。
在图计算上根据batch开展优化方案的新一代图数据库：
如DGraph。DGraph的存储结构与cayley一样参考了google的毕业论文，将每一个节点的特性也当作一个节点与主节点造成联络，那样更有利于根据batch设计制作计算方式 。
Neo4j
Neo4j图数据库，它是一个高性能的NOSQL图型数据库，它将结构型数据储存在互联网上而不是表格中。它是一个内嵌式的、根据硬盘的、具有充分的事务管理特点的Java分布式锁模块，可是它将结构型数据储存在互联网(从数学思维视角称为图)上而不是表格中。
优点：
可群集，应用读/写负载均衡器将要求立即到一个群集
支持事情、锁、网页页面缓存文件
解析xml下：创建数据库索引通常成本费O(log(n))，但Neo4J的解析xml一个关联的复杂性趋于O(1)
支持ACID事务管理，它保证 即时表明数据的合规性和精确性。
Cypher英语的语法友善
缺点：
Neo4j无法储存极大的一张关系图 ，由于他不支持分块
由于index-free adjacency，解析xml快可是测算任意2个节点最短路径算法性能不佳
数据库索引：
index-free adjacency，善于解析xml图，及其测算不会有很多关联的节点的图
ArangoDB
ArangoDB图数据库，它是一个原生态多实体模型数据库，兼具key/value键/值对、graph图和document文本文档数据实体模型，给予了包含三种数据实体模型的统一的数据库数据库架构，并可以在单独查看中混和应用三种实体模型。根据其当地集成化多实体模型特点，您可以构建高性能程序流程，而且这三种数据实体模型均支持水准拓展。
优点：
储存空间占有下：选用了元数据方式储存数据；可根据运行内存加速，CPU占用量低
支持主从关系群集
Multi-collection transactions
扩展性好：JavaScript
用JavaScript和ArangoDB搭建运用，Foxx微服务架构运作在DB内部结构，可快速访问数据。
AQL作用很强劲，配备程序编写远处有利于、灵便于Neo4J、OrientDB
Neo4J的Cypher也较为强劲，清楚，可是不利调节，操作灵活性不足
OrientDB，类SQL，查看繁杂，调节不便捷，内嵌SQL函数公式插口都不便捷
缺点：
插进性能略低
数据库索引：
全自动数据库索引_key特性，_from和_to属性；确保V和E的搜索速率
OrientDB
OrientDB就是指兼顾文本文档数据库的协调性和图型数据库管理方法连接工作能力的可多方面拓展的文本文档-图型数据库智能管理系统。
优点：
安装操作方便，功能丰富
OrientDB是兼顾文本文档数据库的协调性和图型数据库管理方法连接工作能力的可多方面拓展的文本文档-图型数据库智能管理系统(NoSQL数据库)
可选择无方式、全模式或混合模式下。支持很多高級特点，例如ACID事务管理、迅速数据库索引，原生态和SQL查看作用
可以JSON文件格式导进、导出来文本文档
若不实行价格昂贵的JOIN实际操作得话，好似关联数据库可在几秒钟内可查找数以千计的连接文本文档图
缺点：
坑许多
性能和扩展性不太好
数据库索引：
偏重于文本文档数据库，关键或是SB树数据库索引造成，室内空间消耗较为大；插进节点与此外2个数据库（neo4j和ArangoDB）相差无异，可是在插进关联中此外2个数据库都干了提升，OrientDB无优化，就挂掉；在图论计算能力上性能出色，可是在解析xml中或是提升不足，被甩掉。
JanusGraph
开源系统 JanusGraph是一个可拓展的图数据库，可以把包括数十亿个端点和边的图储存在多机群集上。它支持事务管理，支持千余客户即时、高并发浏览储存之中的图。
优点：
分布式部署，因而，支持群集
可以储存高清大图，例如包括数十亿Vertices和edges的图
支持千余客户即时、高并发浏览。
群集节点可以线形拓展，以支持更高的图和大量的高并发浏览客户。
数据分布式系统，而且每一份数据都是有好几个团本，因而，有更快的测算性能和容错性。
支持在好几个数据核心做高可用性，支持热备份。
根据集成化大数据服务平台，例如Apache Spark、Apache Giraph、Apache Hadoop等，支持全局性图数据剖析、表格、ETL
集成化ElasticSearch、Apache Solr、Apache Lucene等系统软件后，可以支持全文检索
在预估层上可应用Spark做测算，这一点好于Neo4j和OrientDB
就可以OLAP也可OLTP，可以实行批处理命令和并行处理
开源系统，根据Apache 2 Licence
支持各种各样后面分布式存储，现阶段规范支持下列四种，自然还可以提升第三方的分布式存储：
o Apache Cassandra®
o Apache HBase®
o Google Cloud Bigtable
o Oracle BerkeleyDB
缺点：
新图型数据库
数据分析工具欠缺（可继承第三方工具Cytoscape、Gephi等）
2.关系型数据库和图数据库的区别
与传统关系型数据库相比，图数据库的优势
优秀的查询性能
相对于关系型数据库，图数据库产品在设计上避免大量的join操作，提供快速的查询。图数据库则天然把关联数据连接在一起，无需耗时耗内存的Join操作，可以保持常数级时间复杂度。
灵活的数据建模和查询语言，Sche ** -less
多数图数据库没有预设的sche ** ，借助底层的存储机制，能够更加灵活的变更结构
灵活的图查询语言，轻松实现复杂关系网络的分析
灵活的数据模型可以适应不断变化的业务需求
易于理解，更加敏捷
相对于关系型数据库的二维表格，图的组织形式更接近于现实世界，易于理解
可以很自然的表达现实世界中的实体及其关联关系（对应图的顶点及边）
关系型数据库在遍历关系网络并抽取信息的能力非常弱，图数据库则为此而生
基于图算法提供强大分析能力
PageRank/社区发现算法等
图数据库的功能是传统关系型数据库的一个拓展，相比较关系型数据库仅支持表结构，图数据支持的图结构更为灵活。图数据库在基于图的数据增加、删除、查询、修改等方面做了不同于其他数据库的设计。在图数据的操作抽象上，采用基于顶点的视角，比如顶点通过其所有处、边访问其邻接顶点，这一类的操作也是图数据库系统设计的核心。
图数据库与关系型数据库优劣比对优势
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。
劣势
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。
图数据库在处理关联关系上具有完全的优势，但是在一些场景下，图数据库并不能完全代替关系型数据库。
图数据库在处理关联数据时三个技术优势
1、性能方面：
随着数据量的增多和关联深度的增加，传统关系型数据库受制于检索时需要多个表之间连接操作，数据写入时也需考虑外键约束，从而导致较大的额外开销，产生严重的性能问题。而图模型固有的数据索引结构，使得它的数据查询与分析速度更快。在关联关系的处理上，用关系型数据库处理不可避免要用到表的JOIN操作，对性能的影响较大；而图数据库则是类指针直接跳转访问，更高效的操作关联数据，比关系型数据库有2到4个数量级的性能提升。
2、灵活度方面：
图数据库有非常灵活的数据模型，使用者可以根据业务变化随时调整数据模型，比如任意添加或删除顶点、边，扩充或者缩小图模型这些都可以轻松实现，这种频繁的 Sche ** 更改在关系型数据库上不能到很好的支持。现实中，项目的进程往往是不断演进的。数据的内容甚至数据格式也会不断发生变化。在关系型数据库中，这意味着表结构的变化，或者多个新表的建立，对源数据的改动非常大。而在图数据库里，仅需添加新的顶点、边、属性，设置为对应的类型即可。从本质上说，一个表代表一个类型的数据，一个顶点代表一个特定的数据，意味着关系数据库更关注数据的类型，而图数据库更关注数据的个体，识别其关联关系。
3、敏捷度方面：
图数据库的图模型非常直观，支持测试驱动开发模式，每次构建时可进行功能测试和性能测试，符合当今最流行的敏捷开发需求，对于提高生产和交付效率也有一定帮助。使用图（或者网）的方式来表达现实世界的关系更加直接、自然，在万物互联的物联网时代尤为突出。如果采用关系型数据，先将人物建表，再将关系建表，最后将数据进行映射，需要高度的抽象思维。在图数据上进行分析查询时，也可以直观地通过点边连接的拓扑，交互式找到想要的数据，不需要具备任何的专业知识。
传统关系数据库的性能问题
性能问题的本质在于数据分析面临的数据量，假如只查询几十个节点或者更少的内容，这种操作是完全不需要考虑数据库性能优化的，但当节点数据从几百个变成几百万个甚至几千万个后，数据库性能就成为了整个产品设计的过程中最需考虑的因素之一。
在数据量这么大的场景中，使用传统 SQL 会产生很大的性能问题，原因主要有两个：
1、大量 JOIN 操作带来的开销：
之前的查询语句使用了大量的 JOIN 操作来找到需要的结果。而大量的 JOIN 操作在数据量很大时会有巨大的性能损失，因为数据本身是被存放在指定的地方，查询本身只需要用到部分数据，但是 JOIN 操作本身会遍历整个数据库，这样就会导致查询效率低到让人无法接受。
2、反向查询带来的开销：
查询单个经理的下属不需要多少开销，但是如果我们要去反向查询一个员工的老板，使用表结构，开销就会变得非常大。表结构设计得不合理，会对后续的分析、推荐系统产生性能上的影响。比如，当关系从_老板 -> 员工 变成 _用户 -> 产品，如果不支持反向查询，推荐系统的实时性就会大打折扣，进而带来经济损失。
图数据库和关系型数据库性能比较
如图所见，传统关系型数据库可以非常好地处理深度为2和3的查询。join操作在关系型数据库世界中很常见，大多数数据库都是如此设计，在某些特定列上使用索引相关也能帮助最大化join操作的性能。然而，当深度达到4和5时，您会看到性能显着下降：一个涉及4个join的查询需要10秒以上才能完成，而在深度为5时更花了太长时间，超过一分半钟，虽然计数结果没有改变。这恰恰说明了在对图结构数据建模时关系型数据库的局限性：深度图遍历需要多个join操作，关系数据库通常并不擅长这种处理。
但是图数据库，可以看见，除了最简单的查询，图数据库在其他查询的性能表现上都是明显更好的那一个。只有在寻找朋友的朋友时（深度为2），关系型数据库性能可与图数据库遍历的性能相媲美。在深度为3时的遍历比关系型数据库快4倍。在深度为4，结果则要好五个数量级。深度为5时，图数据库结果的速度甚至要比关系型数据库要快1000万倍。关系型数据库查询性能下降如此之快正是由于，join操作需要对全部数据进行笛卡尔积运算，其中大部分的数据我们并不需要。
3.探索图数据库在数据资产可视化中的应用当前这种任务扩展方式仅仅只是给开发人员提供了便利，但是用户仍然很难扩展自己的任务，因此后续会考虑将任务扩展的能力做成平台功能的一部分提供给用户使用。
我们以Apache Atlas为例，探索图数据库在数据资产可视化方面的应用。
Apache Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架。是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务，使企业能够有效，高效地满足Hadoop中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。
Apache Atlas为组织提供了开放的元数据管理和治理功能，以建立其数据资产的目录，对这些资产进行分类和治理，并为数据科学家，分析师和数据治理团队提供围绕这些数据资产的协作功能。
此图为Atlas的架构图，主要包含的组件如图所示，我们主要关注于在Core组件中使用JanusGraph图数据库来存储元数据对象。Atlas采用了分布式图数据库JanusGraph作为数据存储，目的在于用有向图灵活的存储、查询数据血缘关系。默认情况下元数据存储配置为 HBase ，索引存储配置为 Solr。也可以通过构建相应的配置文件使用BerkeleyDB存储元数据存储 和使用ElasticSearch存储 Index。元数据存储用于存储元数据对象本身，索引存储用于存储元数据属性的索引，其允许高效搜索。
Atlas定义了一套atlas-graphdb-api，允许采用不同的图数据库引擎来实现api，便于切换底层存储。所以Atlas读写数据的过程可以看作就是将图数据库对象映射成Java类的过程，基本流程如下：
在Atlas中查询某一个元数据对象时往往需要遍历图数据库中的多个顶点与边，相比关系型数据库直接查询一行数据要复杂的多，当然使用图数据库作为底层存储也存在它的优势，比如可以支持复杂的数据类型和更好的支持血缘数据的读写。
JanusGraph与应用的集成，有如下两种方式：
第一种：可以把JanusGraph嵌入到应用程序中去，JanusGraph和应用程序处在同一个JVM中。应用程序中的客户代码（相对JanusGraph来说是客户）直接调用Gremlin去查询JanusGraph中存储的图，这种情况下外部存储系统可以是本地的，也可以处在远程。 第二种：应用程序和Janus Graph处在两个不同JVM中，应用通过给JanusGraph提交Gremlin查询给GremlinServer，来使用JanusGraph，因为JanusGraph原生是支持Gremlin Server的。（Gremlin Server是Apache Tinkerpop中的一个组件）。下面就展示实际基于JanusGraph图数据库的可视化展现情况：
基于以JanusGraph图数据库为例，结合Atlas获取hadoop生态系统的元数据思路，未来数据资产可视化扩展对大数据的采集能力，以kafka作为消息系统，解耦生产者和消费者，图数据库作为数据处理核心，以Hbase、solr，es，zookeper等技术作为辅助手段。为数据存储，关系建立，数据血缘建立，数据快速查询提供便利。
写在最后基于对图数据库知识的探索，图数据库在未来数据资产可视化中的应用将会是促进数据价值提升，提高企业数据资产配置效率的有效手段，企业可以通过图数据库建立企业数据资产全景图，快速搜索定位，形成有效的数据交汇，以个性化展现企业的数据资产，方便使用者获取关键信息，更好的了解数据资产的各个方面。
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