圖形數(shù)據(jù)庫如何幫助分析復雜的關系

去年，Gartner Research將圖形分析列為十大數(shù)據(jù)和分析趨勢之一。 加特納說，在未來兩到三年里，圖形數(shù)據(jù)庫“將越來越多地被用來導航現(xiàn)有和新發(fā)現(xiàn)的關系，而不是關系處理。

根據(jù)Oracle.com的說法，圖形分析是一種新興的數(shù)據(jù)分析形式，它對復雜的關系特別有效。 它涉及將數(shù)據(jù)點和數(shù)據(jù)點之間的關系移動到圖形格式，并更有效地進行代碼查詢，并且它可以以一種易于挖掘的可視化格式輸出結果。

圖表數(shù)據(jù)庫的興起與組織中關于數(shù)據(jù)查看方式的變化相對應。

越來越多的數(shù)據(jù)及其建立的關系被視為高度流動性和流動性-而不一定像以前的數(shù)據(jù)模式和技術所代表的那樣分層或鎖定在列和行中。 圖形數(shù)據(jù)庫很好地定位于現(xiàn)場流體數(shù)據(jù)，并能夠看到，分析和改變它。

常見的圖形數(shù)據(jù)庫用例包括：.

圖形數(shù)據(jù)庫關系也可以用來識別最相關的數(shù)據(jù)關系。

例如，谷歌地圖上有幾種從A點到B點的旅行方式-但總有一種方式被標記為最佳路線。

選擇幾種選擇中的最佳選擇也被廣泛應用于醫(yī)療診斷和治療選擇；風險管理戰(zhàn)略選擇；以及預測明年世界系列賽最有可能的結果和可能比賽的球隊。

在最基本的層面上，圖形數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建者必須做四件事：

為了說明所有這些在實踐中是如何運作的，我們可以回到A點和B點之間繪制最佳駕駛路線的例子：

對于IT，還有一件更重要的事情要做：定義圖形數(shù)據(jù)庫適合于您的整體數(shù)據(jù)庫體系結構。

大多數(shù)關鍵任務遺留系統(tǒng)使用表示數(shù)據(jù)項之間關系的分層數(shù)據(jù)庫。 這些數(shù)據(jù)庫性能高，可靠性高。 分級數(shù)據(jù)庫已經(jīng)存在了50多年，而且不會很快消失。 您的數(shù)據(jù)庫體系結構應該包括它們。

關系數(shù)據(jù)庫也在廣泛使用，不太可能很快消失。 他們使用SQL，其中許多IT人員都很流利。 關系數(shù)據(jù)庫結構可以快速更改，它們可以處理數(shù)據(jù)元素之間的許多關系。 關系數(shù)據(jù)庫很容易使用，但它們?nèi)狈Ψ謱訑?shù)據(jù)庫的速度。

圖形數(shù)據(jù)庫可以以任何給定的順序?qū)⑷我鈹?shù)量的數(shù)據(jù)點鏈接在一起。 它們非常靈活，可以很容易地修改。 它們可以在數(shù)據(jù)層次結構的各個層次上映射數(shù)據(jù)之間的相互關系，并且可以比關系或?qū)哟螖?shù)據(jù)庫更有效地這樣做。 然而，圖形數(shù)據(jù)庫是唯一適合查詢和分析。 與分層數(shù)據(jù)庫不同的是，它們不是能夠在不到一秒的時間內(nèi)處理數(shù)千個事務的進程引擎，也不像它們的關系型數(shù)據(jù)庫那樣非常適合本地服務器上的業(yè)務處理。

信息技術數(shù)據(jù)庫體系結構應該為所有三個數(shù)據(jù)庫留有空間，信息技術應該有一個明確的方向，說明何時何地部署哪種數(shù)據(jù)庫技術。