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附帶數(shù)據(jù)庫排名,圖數(shù)據(jù)庫排名

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圖數(shù)據(jù)庫是用于做什么的？

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圖數(shù)據(jù)庫是下一個(gè)大趨勢 。首先，圖數(shù)據(jù)庫是一個(gè)產(chǎn)品，但成為產(chǎn)品前，經(jīng)歷了很長時(shí)間的理論期 。比如歐拉圖其實(shí)已有超過 200 年歷史，數(shù)學(xué)理論很完整，在圖中有很多經(jīng)典算法，像這兩個(gè)點(diǎn)之間最短路徑是？物流該怎么去優(yōu)化？社區(qū)該怎么劃分？它已有很多現(xiàn)成、成熟的算法和科學(xué)理論，但從理論到工業(yè)界的產(chǎn)品，這里一直存在巨大空白 。
直到 2002 年時(shí)，出現(xiàn)一家公司，做了第一代“圖數(shù)據(jù)庫”，但他們不想把數(shù)據(jù)打亂，放到幾個(gè)表里，而就想存成一個(gè)真正的圖，所以一個(gè)詞叫 Native（漢語翻譯成“原生圖”），就是說：我就是真正用一種圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存圖，這樣我性能會好很多 。但因?yàn)槭?2002 年前的老技術(shù)，那時(shí)還沒有大數(shù)據(jù)概念，還沒有分布式系統(tǒng)的進(jìn)展，這家公司做的就是單機(jī)版，數(shù)據(jù)只能在一臺機(jī)器里跑，你數(shù)據(jù)量一大，它就沒辦法 。
但這個(gè)公司十幾年來就做這么一件事，然后不斷教育市場，它現(xiàn)在還很有名，叫 Neo4j 。這是圖數(shù)據(jù)庫一代，也叫圖 1.0 。然后大概 6、7 年前，因?yàn)橛?hadoop/MapReduce 和其他開源的分布式系統(tǒng)，又有人做了些開源工具，做了些分布式圖數(shù)據(jù)庫，相當(dāng)是有了一個(gè)捷徑：你不用從頭到尾做一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫了，我用現(xiàn)有分布式存儲系統(tǒng)來存數(shù)據(jù)，但在上頭，我做個(gè)中間件，模仿一下圖的 API，然后給終端用戶終端開發(fā)者一個(gè)圖的 API 概念 。
比如說：我朋友的朋友是誰？朋友是誰有哪些類型的節(jié)點(diǎn)？有哪些類型的邊？這樣就號稱可以存很多數(shù)據(jù)，不受一臺機(jī)器限制，但缺點(diǎn)是性能差，整個(gè)過程很慢 。也就是說：第一種性能好，但數(shù)據(jù)量一大，就沒辦法；第二種是多機(jī)版，它跑得過來，但性能差，沒實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的能力；之后是圖 3.0，像全球首家實(shí)時(shí)圖分析平臺 TigerGraph 在干的事 。
【附帶數(shù)據(jù)庫排名,圖數(shù)據(jù)庫排名】圖 3.0 需要設(shè)計(jì)既是分布式、又是原生圖，跟第一代一樣，存儲全是自己做，這樣性能好，但設(shè)計(jì)時(shí)又是分布式的，所以數(shù)據(jù)量大也沒問題，1 臺或幾十臺機(jī)器去跑，沒有限制，你都可以跑，這樣就可以解決一些數(shù)據(jù)量超級大的公司，比如以前像支付寶，“單機(jī)版”不可能有能力處理，因?yàn)閿?shù)據(jù)量實(shí)在太大，但是如果你突破到“多機(jī)版”，性能還非常好，就解決了很多以前根本沒法用圖數(shù)據(jù)庫的一些應(yīng)用場景 。

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