图数据库--基本概念

本文介绍了图数据库的基础知识,包括属性图和RDF图两种数据表示模型,详细解析了图数据库的分区方案,如Edge Cut和Vertex Cut,并探讨了图数据库在社交、零售、金融等多个领域的应用。此外,还提到了图数据库的排名情况。

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随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展,现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网,亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库即图数据库。本系列文章是学习知识图谱以及图数据库相关的知识梳理与总结

本文会包含如下内容:

  • 图相关的基本概念
  • 图分区方案
  • 图数据库概念

本篇文章适合人群:架构师、技术专家、对知识图谱与图数据库感兴趣的高级工程师

1. 图数据表示模型

常见的图数据表示模型有两种,分别是RDF(Resource Description Framework)模型和属性图(Property Graph)模型。 RDF和Property Graph都是最基础、最有名的图表示模式,都能够表示各种图的实体关系建模。 RDF是W3C标准,而Property Graph是工业标准,受到广大图数据库厂商的广泛支持。

1.1 属性图

目前neo4j、hugegraph等主流图数据库,都是采用Property Graph。一个属性图是由顶点(Vertex)、边(Edge)、标签(Label)、关系类型和属性(Pr

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