图数据库与关系型数据库：哪个最符合您的需求？

您的企业应该选择图数据库还是关系型数据库（甚至是否需要选择）？

本概述将帮助您了解它们之间的差异，并决定哪种方法适合您的需求。

图数据库（Graph database）是一种利用图形结构进行语义查询的独特数据库。 与使用表格的传统数据库不同，图数据库以网络图的形式存储数据，包括节点（实体）和边（关系）。

这种对关系的关注使图数据库在需要复杂数据连接的应用中特别强大。

把图数据库想象成社交媒体平台上的好友地图。 每个人（包括你）都是一个 "节点"——把他们想象成纸上的点。 人与人之间的联系——他们的友谊——是 "边"，就像点与点之间画的线。

例如，你和你的朋友Sarah有联系，她和她的同事John有联系，而John和他的室友Mike有联系。 在传统数据库中，查找 "谁是我朋友的朋友的朋友？"就像是在多个独立列表中来回匹配名字。 这就像依次查阅三本不同的电话簿来找人一样。

但在图数据库中，这更像是用手指沿着纸上的线追踪——你可以轻松地沿着连接从你→Sarah→John→Mike一路追踪下去。 该数据库是专门为了解和浏览这些关系而建立的，就像您无需查阅多个列表就能自然而然地了解您的社交关系一样。

在图数据库中，节点和边分别代表实体及其关系。 这种结构使得对相互连接的数据进行高效导航和查询成为可能。

节点可以代表人、产品等任何事物，而边则展示了这些节点之间的关联方式。 这种相互关联的图模型简化了复杂数据结构的表示。

图数据库的突出特点之一是其灵活的模式。 关系型数据库需要预定义的表格和列，而图数据库则不同，它可以适应不断变化的业务需求，而不会破坏现有数据。 这种灵活性加上高效查询关系的能力，使图数据库成为许多应用的多功能选择。

图数据库在需要管理复杂关系的场景中表现出色，例如社交网络和推荐引擎。 例如，对于流媒体平台或电子商务网站，推荐引擎利用相互关联的数据，根据用户行为和偏好推荐产品或内容。

图数据库的另一个重要应用是人工智能（AI）和机器学习。 它们能够模拟复杂的关系并检测模式，因此非常适合人工智能开发。 例如，通过了解不同数据点之间错综复杂的关系，图形数据库可用于建立更准确的模型。

欺诈检测是图数据库的另一个优势领域。 通过分析交易、账户和用户之间的关系，图数据库可以识别欺诈团伙成员和虚假资料。

关系型数据库（Relational database）是使用最广泛的数据库类型之一，以其结构化的数据存储方式而著称。 它们将数据整理成表格，使用行和列分别代表记录和属性。 这种结构化模式是它们有效管理数据完整性和一致性的关键。

关系型数据库是许多业务应用程序的支柱，是组织相互关联数据的强大工具。 它们在管理元素之间关系清晰且一致的结构化数据方面表现出色。

关系型数据库存储数据的方式使它们非常适合以下应用：

• 跟踪订单、库存和客户采购的销售系统
• 客户关系管理 (CRM) 平台存储客户资料和互动信息
• 记录用户行为和参与指标的网络分析系统
• 企业资源规划（ERP）系统管理整个公司的运作

表与表之间的关系是通过外键建立的，外键与其他表的主键相连。 这种设置可确保数据完整性，因为每一行都可以通过主键进行唯一标识。 SQL（结构化查询语言）的使用是关系型数据库的核心，它提供了一种创建、修改和查询表的标准方法。

关系型数据库的一个基本特征是支持 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务。 这些特性可确保操作的可靠处理，即使出现故障也能保持数据的完整性。 因此，关系型数据库特别适用于对数据可靠性和一致性要求较高的应用。

具有大量并发事务的应用程序也能从关系型数据库中受益。 它们的结构化特性允许对事务进行精确跟踪，因此在许多情况下比图数据库更受青睐。 它们的优势在于，在处理多个相关表中的数百万条记录时，还能保持数据的完整性。

虽然这两类数据库各有优势，但它们满足的数据建模和查询要求不同。

图数据库存储数据的方式与传统方法有本质区别。 图数据库使用节点和边，侧重于实体之间的关系。 相比之下，关系模型将信息组织成表格和预定义的模式，其中行表示记录，列表示属性。

在图数据库中，边可以表示各种类型的关系，如父子关系或所有权关系。 这种灵活性使它们成为不断发展的数据结构的理想选择。 另一方面，关系模型在处理复杂关系时往往需要资源密集型的连接操作，但在维护数据完整性和一致性方面表现出色。

图数据库的灵活性和适应性使它们适合数据模型不断演变的应用。 相比之下，关系型数据库提供了一种结构化方法，可确保数据完整性，但在处理高度相互关联的数据时可能会遇到困难。 数据建模的这一根本区别会影响每种类型数据库在各种情况下的性能。

Cypher 等图形查询语言旨在直观地表达关系，使处理相互关联的数据变得更容易。 这些语言强调节点之间的关系，可以更直观、更高效地查询图数据库。 相比之下，SQL是关系数据库的标准查询语言，主要关注列和行。

在使用图查询语言的图数据库中，编写和执行涉及多个跳跃或关系的复杂查询往往更为简单。 SQL 虽然功能强大，但在处理复杂的连接和嵌套子查询时可能会变得繁琐。 这种查询能力上的差异会严重影响性能和易用性。

在图数据库中查找连接，就像追寻面包屑的踪迹一样-——你只需从一个点移动到下一个点。 相比之下，在关系型数据库中搜索更像是查找多个不同的地图，并试图拼凑出一条路线。

想象一下，您正在参加一个聚会，试图找出您与对面房间某人的联系。 在图数据库中，就像你问你的朋友，你的朋友又问他们的朋友，他们又问他们的朋友一样，你可以直接追踪这些联系。 这使得图数据库在执行以下任务时速度快如闪电：

• 查找3度人脉以内的所有朋友的朋友
• 生成"你可能认识的人"建议
• 绘制两点之间的最快路线

现在想象一下，在派对上也能找到同样的人脉：

1. 为您的朋友核对宾客名单
2. 对照另一个列表核对他们的朋友
3. 为这些朋友的朋友查看第三份名单
4. 将所有这些清单合并在一起
   

这与关系型数据库执行 "连接 "的方式类似——它们必须将多个表结合起来才能找到连接，而随着数据量的增加，这种方式会变得越来越慢。

可扩展性和存储是选择数据库时需要考虑的重要因素。 在处理不断增长的数据量和确保高效数据存储方面，图数据库和关系型数据库都采用了不同的方法。

图数据库通常采用水平扩展方式，通过增加服务器而不是升级现有硬件来实现增长。 这种方法可以在多个服务器上并行处理图形查询，从而提高可扩展性和性能。 水平扩展对于管理大量相互关联的数据尤为有利。

关系型数据库主要依靠垂直扩展，即升级 CPU、存储或内存等硬件组件来提高性能。 尽管一些关系型数据库（如 InterSystems IRIS^®）也可以通过 分片等方式实现水平扩展，但这一过程会增加复杂性。

了解这些扩展方法有助于根据您的可扩展性需求选择合适的数据库。

图数据库利用无索引邻接关系，无需索引即可更快地遍历各种关系。 这种非规范化数据模型简化了相关数据的存储，提高了存储效率。 这种方法对于数据高度互联且快速访问关系至关重要的应用程序特别有益。

关系型数据库通过其规范化的数据模型，确保了 数据一致性和完整性。 由于需要索引和约束，事务型数据库（OLTP）可能需要更多的存储空间，而由于列式存储的惊人效率，分析型数据库（OLAP）需要的存储空间要少得多。

在选择图数据库和关系型数据库时，存储效率和数据完整性之间的权衡是关键的考虑因素。 了解这些差异以及它们如何应用于不同的工作负载，可以指导您选择最适合您存储需求的数据库。

要确定何时使用图数据库，何时使用关系型数据库，需要了解应用程序的具体要求。 这两类数据库各有所长，适用于不同的使用情况。

特点	图数据库	关系型数据库
数据结构	节点和边 (灵活模式）	表格、行和列 (预定义模式）
理想的使用案例	社交网络 推荐引擎 欺诈检测	财务系统 库存管理 医疗记录
查询性能	快速建立关系 (恒时遍历）	复杂连接时速度较慢 (重连接操作）
扩展方法	水平扩展 （增加更多服务器）	垂直扩展 (升级硬件）
数据完整性	因实施情况而异	符合 ACID 标准
学习曲线	更陡峭 (新的查询语言）	标准 (SQL 广泛存在）

当您的数据通过其连接讲述一个故事时，图数据模型就会大显身手。 试想一下，要了解一部电影或一本书中所有角色的关系，这正是图数据库最擅长的复杂关系映射。 当您的数据高度互联，且这些关系与数据本身一样重要时，它们非常理想。

关键应用领域：

• 社交媒体平台：LinkedIn 使用图数据库即时显示专业网络和联系程度-——将 "谁认识谁"转化为可操作的洞察力。
• 欺诈检测系统：银行利用图数据库来发现可疑模式，如资金以传统查询可能会遗漏的方式在账户中循环。
• 推荐引擎：Netflix 利用图关系，不仅了解您观看的内容，还了解您的观看模式与其他人的联系，从而提供更细致的建议。

可以将关系型数据库视为公司的数字保险库——在这里，数据完整性和一致性不容妥协。

银行或医疗系统依赖于这种结构化方法，因为每一次交易或患者记录都必须准确无误。 当您的数据结构稳定且需要确保准确性时，关系型数据库提供了这样的基础。

关键应用领域：

• 需要实时交易处理的银行系统
• 要求绝对准确的医疗记录
• 需要精确库存跟踪的库存管理系统

问问自己以下这些问题：

1. 你最关心的问题是：
   
   1. 寻找数据之间的联系？ →图数据库
   2. 保持数据的完整性？ →关系型数据库
2. 你是否需要：
   
   1. 经常更改数据结构？ →图数据库
   2. 确保交易一致性？ →关系型数据库
3. 在您的工作中是否有：
   
   1. 复杂的关系网络？ →图数据库
   2. 结构化的业务流程？ →关系型数据库

许多现代应用程序同时使用这两种类型的数据库。 一个电子商务平台可能会使用关系型数据库来处理订单和库存，而使用图数据库来处理产品推荐。

关键是要为系统中的每种特定需求选择合适的工具。

许多企业被图数据库的潜力所吸引，陷入了使用图数据库的陷阱，而更简单的解决方案就足够了。 以下是重新考虑图数据库选择的时机：

• 使用不当：使用图数据库处理员工——部门关系
• 更好的解决方案：带有外键的简单关系表
• 原因：对于简单关系而言，维护图结构的开销超过了其带来的任何好处

• 使用不当：利用图关系建立基本库存系统
• 更好的解决方案：使用标准 SQL 查询的传统关系表
• 成本影响：进行简单操作时，图数据库的成本可能要高出 2~3 倍

• 警告信号：如果解释数据模型的时间多于使用数据模型的时间
• 现实检查：能否用 2~3 个 SQL 连接来处理这些关系？
• 对性能的影响：在 SQL 中只需几毫秒的简单操作，在图查询中可能需要几秒钟的时间

了解关系型数据库开始陷入困境的原因，对于规划可扩展的应用程序至关重要：

• 突破点：关系深度超过 5 级
• 性能影响：每增加一个连接，查询时间就会增加 1.5~2 倍
• 示例：客户 → 订单 → 产品 → 类别 → 供应商

• 常见场景：组织层级或网络关系
• 限制：SQL递归通常受到数据库设置的限制
• 性能：深度 > 4 级会使查询时间成倍增加

• 问题：添加新关系类型需要更改模式
• 影响：可导致大型系统停机数小时
• 成本：大型企业在生产过程中更改模式的成本可达 10,000 美元以上

• 限制：跨分片的连接可能更昂贵
• 影响：可降低查询性能
• 解决方案 成本：如果数据库不支持分片，通常需要在应用程序层面进行更改

主要启示： 决定使用图数据库还是关系型数据库的依据应该是：

• 关系复杂性（深度和广度）
• 查询模式（递归与简单连接）
• 规模要求（数据量和关系密度）
• 团队专长和资源
• 预算限制

随着软件应用和计算硬件的发展，数据库技术也在不断发展。 了解未来趋势有助于企业保持领先地位，并利用新技术更好地管理和分析数据。

图分析（Graph analytics）是一个新兴领域，它帮助组织在复杂的数据网络中发现隐藏的模式和关系，预计该领域将显著增长，到2030年估计价值将达到 6.37亿美元。

在大数据和人工智能应用中，分析复杂数据关系的能力正变得越来越关键。 图数据库具有强大的图数据模型和高效的查询功能，能够很好地把握这一趋势。

图分析的兴起凸显了理解和利用复杂数据关系以获得更深入的洞察力和推动创新的重要性。 随着企业不断采用图技术，该领域对专业技术人才的需求可能会增长，从而进一步推动图数据库的开发和采用。

关系型数据库也在不断发展，以应对现代 数据挑战， NewSQL 数据库等创新技术将 ACID 等传统关系数据库的优势与 NoSQL 的灵活性融为一体。

这些进步旨在解决可扩展性和灵活性问题，使企业能够管理各种数据类型，同时保持传统关系型数据库的一致性和结构。 关系型数据库的未来前景看好，不断进步的技术可能会进一步增强其在数据驱动世界中的相关性。

随着企业不断驾驭复杂的数据环境，利用关系型数据库和图数据库技术的能力对于实现高效和有效的数据管理至关重要。

在图数据库和关系型数据库之间做出选择，取决于应用程序的具体需求和数据的性质。 图数据库在处理复杂关系的场景中表现出色，对于互联数据能提供更好的性能，而关系型数据库则更适用于需要高数据完整性和ACID合规性的结构化数据。

InterSystems通过其 InterSystems IRIS数据平台，为关系型数据库以及文档和对象等NoSQL功能提供了强有力的支持。

在关系型数据库方面，InterSystems IRIS 提供了对 SQL 和 ACID 兼容型关系数据库功能的强大支持，是需要结构化数据管理和事务完整性的应用的理想之选。 这意味着您可以依靠 InterSystems IRIS 在传统关系数据库环境中进行高性能、可靠的数据操作。

除了关系型数据库功能外，InterSystems IRIS 还支持图数据库功能，允许企业以图模型存储和查询数据。 这对于需要理解和可视化数据点之间复杂关系的应用程序特别有益，例如社交网络和供应链分析。

通过支持这两种类型的数据库，InterSystems IRIS为现代数据管理需求提供了一个多功能且强大的平台。

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