嬴图 | 从数据到智能，解密物流业的“智慧大脑”——图数据库的颠覆性力量

前言

早在3000年前，古埃及、希腊、罗马就开始利用航运系统开启了物资运输和分配，并形成了奥斯提亚、亚历山大港等古代超级物流中心；而在古中国和古印加，完善的驿站系统又将物资、人员、供给等方面进行了升级支持，从制度方面保障了长途运输上的速度和效率。

进入21世纪，在现代物流世界中，对速度和效率上的追求仍是关键，无论是从工厂到仓库，还是从仓库到客户手中，每一秒钟都至关重要。比如像亚马逊这种超级电子商务平台，其物流网络覆盖全球，涉及数千个仓库、数万条运输路线和数百万、千万的客户订单……所以面对庞大且复杂的物流网络背后，是需要一套强大的系统来管理和优化所有流程的。

图1：来源网络

尤其是随着物流业务的复杂性和规模不断增长，过去传统的关系型数据库的处理能力已明显触及到了天花板，其数据由于被存储在表格中，不仅造成成倍的计算量，且数据之间的关系也被隐藏在浩繁的查询中，而这正是图数据库（Graph Database）的天然优势所在，它的核心就是在于处理数据之间的各种关系，特别适合复杂的物流网络。

图2：图数据库VS.关系型数据库

在图数据库【更多了解，点击阅读：图库 | 图数据库是什么？一文快速了解相关概念_图数据库知识-优快云博客什么是图？】中，数据被表示为点（node），而数据之间的关系则被表示为边（edge）。这种数据结构就像一张巨大的网络图，点就代表物流中的各个实体，如仓库、货物、运输车辆等，而边则代表这些实体之间的关系，比如运输路线、运输时间、运输成本等。

图3：嬴图数据库设有schema 写字板，用户可以快速构思建模

且在物流网络优化中，图数据库能够更准确地描述物流点与点之间的关系，为优化算法提供更精准的数据支持！

1、 最优路线规划

在物流中，如何以最低的成本、最短的时间将货物送到目的地？

假设你是一名配送员，需要从仓库出发，送货到多个地点，这个看似简单的任务实际却涉及到了众多的路线选择。那么，如何确定一条最优的运输路线就是提升效率、降低成本的关键所在了。

使用图数据库，物流网络可以被建模为一个图，点代表配送中心或客户，边代表运输路线，并为每条边赋予距离或时间等权重。通过运行Dijkstra算法或A*算法，图数据库能在短时间内为你找到最优路径——就像拥有了一个智慧大脑。

ab().src({name == "Warehouse_A"}).dest({name == "Customer_B"}).depth(10).shortest(@connection.distance) as preturn p

解释: 用嬴图GQL查询从“Warehouse_A”到“Customer_B”之间搜索所有可能的路径，并计算每条路径的总成本（基于距离）。查询结果按成本排序，返回成本最低的路径，帮助物流规划最优路线。

图4：嬴图团队2024年度专著，全面覆盖图算法的理论+实践