图形数据库与关系数据库对比 — 数据库之间的区别

图形数据库和关系数据库之间有什么区别？

图形数据库和关系数据库都利用它们之间预定义的关系存储数据。不过，它们所表示的数据关系差别很大。关系数据库以包含行和列的表格格式存储数据。相关数据也存储在表格中，而数据点反向关联到原始表格。由于它们需要查询多个数据表格，因此与数据关系相关的操作变得效率低下。相比之下，图形数据库以实体和关系网络的形式存储数据。它采用数学图形理论来存储数据关系并对其进行操作。图形数据库在关系建模方面效率更高。对于具有复杂数据互连的使用案例，它们可以大幅改善应用程序性能。

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数据模型：图形数据库与关系数据库

图形数据库和关系数据库均存储信息并表示数据之间的关系。但是，关系模型优先考虑数据实体，而图形模型优先考虑实体之间的关系。

关系数据库模型

关系数据库使用将信息组织成行和列的数据表。其中，列包含数据实体的特定属性，而行表示单个数据记录。

关系数据库的固定架构要求您使用主键和外键预先概述表之间的关系。

示例

考虑带有客户资料的社交媒体应用程序，这些客户可能彼此是朋友。您需要两个表来对数据进行建模。

客户表可能如下所示：

ID	姓名	位置
C1	Alejandro	美国
C2	Ana	美国
C3	Kwaku	美国
C4	Pat	美国

朋友表可能如下所示：

客户 ID	朋友 ID
C1	C2
C1	C3
C2	C4
C2	C1
C3	C1
C3	C4

如您所见，表示复杂关系时存在冗余和重复。这些冗余和重复可能会增加存储要求并大规模降低性能。

图形数据库模型

另一方面，图形数据库使用具有属性、边缘和节点的图形结构来表示数据。节点是对象，边缘表示这些节点之间的关系，而属性描述节点和边缘的属性。借助这种动态结构，图形数据库可用于表示连接的数据。图形数据库在关系和数据类型方面提供更大的灵活性。

示例

上一节中社交媒体应用程序的数据现在将如下所示：

{customer_id: “C1”
name: “Alejandro”
location:”USA”

friends:”C2,C3”}

在建模关系时，数据记录不再有重复或冗余。

主要区别：图形数据库与关系数据库

除了采用不同的数据模型外，关系数据库和图形数据库还有许多差异，这使得它们在功能和效用存在区别。

运维

可以使用图形遍历算法来查询图形数据模型。这些算法采用深度优先或广度优先形式，这有助于快速查找和检索连接的数据。图形数据库有助于处理复杂的互连和查询，因为它们可以理解数据之间的关系。

相比之下，关系数据库使用 SQL 检索和操作数据。使用 SQL，用户可以对表执行各种类型的查询，例如 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE。关系数据库擅长处理具有明确定义的表间关系的结构化数据。此类数据库在跨多个表执行复杂的筛选、聚合和联接时特别有效。

可扩展性

扩展关系数据库时，通常是垂直扩展。垂直扩展是指升级硬件（例如 CPU、存储空间或内存）以增加服务器可以处理的工作负载。垂直扩展有局限性，除了成本要求外，还会带来各种问题。

关系数据库也可以使用分片进行水平扩展，即在许多服务器上分发数据。但是，分片会增加数据存储的复杂性，并可能引发一致性问题。

相比之下，图形数据库非常擅长横向扩展，并且使用分区来实现此类扩展。所有分区位于不同的服务器上，这使得许多服务器可以并行处理图形查询。通过在多个节点上分发，数据库引擎可以有效地查询数据，即使是大规模查询数据亦可轻松应对。

性能

图形数据库提供无索引邻接，从而提高性能。无索引邻接可让系统在相关实体之间遍历。由于图形数据库将关系存储为节点之间的引用或指针，因此数据库可以跟随内存指针在实体之间快速导航。在这种情况下，数据库不需要索引或映射表。

这种无索引邻接系统可让图形数据库实现恒定时间的关系遍历。恒定时间意味着无论数据规模如何，都可以在相同的时间量内始终如一地遍历图形数据库中的关系。节点之间的直接连接可实现即时访问，因此可以快速查询和跟踪关系。图形数据库借助这些功能实现高效操作。

另一方面，关系数据库使用索引查找，并且必须扫描表以识别实体之间的关系。可以联接多个表，但这会非常耗时，因为系统必须扫描更大的索引而非更多的数据。因此，关系数据库无法提供与图形数据库相同的性能。

易用性

图形数据库以关系为中心，从而可在使用连接的数据时轻松操作这些数据库。这些数据库擅长多跃点查询，在这种查询中，可以遍历具有多种关系的路径。还可以使用图形查询语言（如 Gremlin 或 Cypher）来直观地表达关系。可以使用这些语言浏览相互连接的数据，这简化了用于探索嵌套和联接数据的语法。

关系数据库使用 SQL，在管理多跃点查询时，SQL 可能会让用户感觉不自然。如果一个查询有多个联接且跨越嵌套的子查询，SQL 语句的编写就会变得困难。如果未能谨慎处理，这很容易转化为难以阅读和维护的庞大查询。

也就是说，关系数据库已经成熟，在各种使用案例中广受欢迎。可以使用多种工具和资源以及社区支持来优化系统。同样，关系数据库在以可靠且符合 ACID 的方式管理结构化数据时表现出色。ACID 属性包括原子性、一致性、隔离性和持久性，有助于确保数据的有效性。

使用时机：图形数据库与关系数据库

图形数据库和关系数据库有许多有效的使用案例。由于两种数据库具有不同的数据模型和几点核心区别，因此它们在不同的领域表现出色。