图数据库的工作原理是什么
本文主要介绍“图数据库的工作原理是什么”的知识 。希望能解决您遇到的相关问题 。让我们来看看这篇文章 。“图数据库的工作原理”一文 。
什么是图形数据库?
首先,在深入了解图形数据库是什么之前,让我们先定义一下这个术语 。图数据库是“Not Only SQL”(NoSQL,整个过程是 Not Only SQL)的数据存储 。它们旨在以图形结构存储和检索数据 。
使用的存储机制可能因数据库而异 。一些 GDB 可能使用更传统的数据库结构,例如基于表,然后在顶部有一个图形 API 层 。其他的将是“本地”GDB——由整个构造维护的数据的图形结构,从存储、管理和查询到数据库 。许多当前可用的图形数据库通过将实体之间的关系视为“一等公民”来做到这一点 。
不同类型的图数据库
广义上的 GDB 有两种类型,资源描述框架 (RDF)/三重存储/语义图数据库和属性图数据库 。
RDF GDB 使用三元组的概念,三元组是由三个元素组成的语句:主-谓-宾 。
主语将是图中的资源或节点,宾语将是另一个节点或文字值,谓词表示主语和宾语之间的关系 。节点或关系没有内部结构,一切都通过唯一标识符标识为 URI 。
这种结构背后的动机是交换和发布数据 。
GDB 属性侧重于将数据存储在逻辑模型附近的概念 。这反过来将基于数据本身所寻求的问题,并专注于使该表示尽可能高效地存储和查询 。
与基于 RDF 的图不同,节点和关系的内部结构提供了丰富的数据表示以及相关联的元数据 。
属性图数据库剖析
在本文的其余部分,我们将重点关注原生属性图数据库,特别是 Neo4j 。让我们检查一下主要组件 。
属性图数据库的主要组成部分如下:
节点和关系
标签、类型和属性
图形与关系数据库关系数据库审查
许多开发人员都熟悉传统的关系数据库,其中数据存储在架构中定义良好的表中 。
表中的每一行都是一个离散的数据实体 。一行中的这些元素之一通常用于定义其唯一性:主键 。它可以是一个唯一的 ID,也可以是一个人的 ID 号 。
然后,我们通过称为规范化的过程减少数据重复 。在规范化中,我们将引用(例如某人的地址)移动到另一个表中 。因此,我们从表示实体的行中获取到表示人员地址的行的引用 。
例如,如果某人更改了他们的地址,您不希望该人的地址到处都有多个版本,并且您必须尝试记住该人地址所在位置的所有不同实例 。规范化可确保您拥有一个数据版本,因此您可以在一处进行更新 。
然后当我们查询时,我们想要重建这个标准化的数据 。我们执行所谓的 JOIN 操作 。
在我们的主要实体行中,我们有一个用于标识实体 ID 的主键,比如。我们还有一个叫做外键的东西,它代表地址表中的一行 。我们通过主键和外键连接这两个表,并使用它在地址表中查找地址 。这称为 JOIN,这些 JOIN 在查询时和读取时完成 。
当我们在关系数据库中执行 JOIN 时,这是一个集合比较操作,我们可以看到两组数据重叠的位置(在本例中,这两个集合是表和表) 。概括地说,这就是传统关系数据库的工作方式 。
原生图形数据库的工作原理:连接和无索引邻接
让我们快速了解一下原生图形数据库及其工作原理 。
我们谈到了关系数据库中的离散实体是表中的一行 。在原生图形数据库中,行相当于一个节点 。它仍然是一个离散的实体,所以我们仍然有这个标准化的元素 。
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