图形数据库：一种新的数据思维方式

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　　大数据的重要性一直在上升。然而，要想充分利用这些数据，公司需要能够从中找到可操作的见解。要想发现强大的洞察力，需要对返回的数据进行深入的查询和良好的分析。传统的SQL查询在处理复杂的多层查询时面临限制，这限制了公司检索有意义数据的目标。
　　图形数据库使公司能够启动复杂的、多层次的查询，这些查询可以立即回答，而传统的SQL数据库则极难回答这些查询。复杂的查询正在返回前所未有的宝贵见解。图形数据库被用于越来越多的行业，如社会媒体、医疗保健和在线约会。图形数据库似乎提供了一种新的看待数据的方式。
　　图形数据库是什么？
　　图形数据库用于存储关于不同实体的信息、实体之间的映射关系以及实体之间的查询关系。在这种情况下，实体可以是很多东西，例如人、公司、动物和汽车等。实体可以与另一实体具有特定的关系。例如，实体Martin是另一个实体Jim的朋友。Martin可以拥有BMW汽车。在这两个例子中，Martin、Jim和BMW是他们之间有特定关系的实体。“Martin是Jim的朋友”意味着友谊是两个实体之间的关系。同样，“Martin拥有BMW”意味着所有权是Martin和BMW之间的关系。在图形据库中，关系被称为边。这些关系以图形的形式呈现，因此，这个概念被称为图形数据库。（如果您想要了解关于图形数据库的详细信息，请参阅《图形数据库如何将网络连接到数据》一文。）
　　图形数据库的概念正在应用于医疗保健、社交媒体和电子商务等各个行业。本文前面给出的示例简单明了，但在行业中实现的用例非常复杂。以向客户提供建议的电子商务网站为例。网站如何提供适合客户的产品建议呢？网站如何知道客户的需求和偏好呢？关键在于客户正在查看的产品。如果客户正在查看有关人力资源管理的书籍，则网站的推荐逻辑将查找其他已浏览或购买过同一本书的客户。同时，该逻辑还确定具有类似兴趣的其他用户已经浏览或购买的其他类似或相关的书籍，并且向用户推荐类似的书籍。
　　图形数据库是怎么工作的呢？
　　让我们通过一个例子来更仔细地看一下图形数据库。假设一家智能手机制造商希望推出一款具有多种高级功能的智能手机。产品管理层（即企业高管）将在了解其目标受众的需求和偏好之后，决定这些功能。智能手机制造商拥有一个或多个数据库，用于收集和存储来自多个数据源的执行概要的数据。现在，产品经理根据如下所示的数据创建一个图形数据结构：
　　图形数据库：一种新的数据思维方式
　　从上图中，产品经理会得出以下结论或商业决策：
　　Steve是一个广泛使用信使的HR经理。他在人力资源部的关系网可能也会因为他们的工作背景而使用信使。所以，智能手机上的优秀的信使可能很重要。
　　Debra和她丈夫的朋友Trevor经常参加防病毒论坛的主要原因可能是他们的智能手机或电脑存在安全隐患。因此，新智能手机可以具有内置的安全功能。
　　Abraham使用了Fitbit，这表明他在监测自己的健康状况。因此，如果新的智能手机能够同步来自Fitbit设备的数据并以用户友好的方式显示，这将是一个很好的特性。
　　上面的示例显示了如何使用图形数据来解决业务问题。
　　案例研究
　　下面的案例研究显示了图形数据库如何帮助解决在线约会和在线职业搜索行业中的复杂问题。
　　案例研究——在线交友
　　问题：在线交友门户网站希望为他们的订阅户找到合适的匹配对象。因此，门户网站需要网站其他成员的信息，这些成员可能具有相似的品味、偏好、背景等其他信息。
　　解决方案：许多在线门户网站都使用图形数据库浏览数百万成员的详细信息以及搜索信息。在此基础上，网站会根据口味、教育背景、爱好等其他细节进行匹配。网站确定这些信息很可能会与某个简档非常匹配，并据此提出建议。
　　案例研究——专业网络网站
　　问题：像LinkedIn这样的专业网络网站希望根据反映了兴趣爱好的一些参数（如配置文件、连接视图、概要视图和组成员关系）推荐最适合的连接和工作。
　　解决方案：为了做到这一点，此类网络站点通过多层连接（如连接的连接的连接等）传播。然后，图形逻辑查找共同的专业兴趣、职业、工作简介、团队成员等其他信息，并根据这些结果，提出了关于网络和工作的建议。
　　业内人士提供的资料及数据
　　下面给出的事实和数字显示了图形数据库在整个行业中的采用情况：
　　包括Wal-Mart、eBay、Lufthansa和Deutsche Telekom在内的全球2000多家公司，有30多家公司采用了Neo4j，这是Neo Technology创建的最流行的图形数据库。
　　据行业观察家DB-Engines对图形数据库的普及和采用的说法，“图形 DBMSs的普及速度比任何其他数据库类别都要快”，因为自2013年1月以来，它的增长速度几乎达到了300 %。
　　自2013年5月以来，许多主要的在线交友网站开始采用图形数据库。
　　LinkedIn有一个庞大的团队在开发其专有的图形数据库系统。
　　Twitter广泛依赖于一个图形数据库，并且还发布了一个开源图形数据库FlockDB。（如果您想要了解更多关于开源数据库的信息，请参阅《为什么开源数据库越来越受欢迎》一文。）
　　为了让企业用户更容易地使用图形数据库，Teradata发布了一种新的SQL类型，称为SQL-GR。
　　结论
　　图形数据库代表了一种查看大数据的新方法。图形数据有两个明显的优点：
　　关系数据库管理系统（ RDBMS ）无法在短时间内处理大量数据。此外，它也无法组织大量的数据。图形数据库可以遍历实体之间的任意数量的关系，有逻辑地组织信息。
　　图形数据库在搜索多个实体和关系之后，在检索相关信息方面非常有效。如前所述，它们可以查询和返回非常有价值的见解，BI系统也可以以用户友好的方式呈现这些见解。
　　其他处理海量数据的行业，例如银行业和金融业、制药业、国防事业和情报业等，似乎迟早都会使用图表数据库，现在只是时间问题而已。事实上，在网络、关系和实体的帮助下发现犯罪和识别保险欺诈无疑是一项有趣的任务。
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