圖形數據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據和分析趨勢之一。 加特納說，在未來兩到三年里，圖形數據庫“將越來越多地被用來導航現有和新發(fā)現的關系，而不是關系處理。

根據Oracle.com的說法，圖形分析是一種新興的數據分析形式，它對復雜的關系特別有效。 它涉及將數據點和數據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。

圖表數據庫的興起與組織中關于數據查看方式的變化相對應。

越來越多的數據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據模式和技術所代表的那樣分層或鎖定在列和行中。 圖形數據庫很好地定位于現場流體數據，并能夠看到，分析和改變它。

常見的圖形數據庫用例包括：.

圖形數據庫關系也可以用來識別最相關的數據關系。

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，圖形數據庫的創(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：定義圖形數據庫適合于您的整體數據庫體系結構。

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

關系數據庫也在廣泛使用，不太可能很快消失。 他們使用SQL，其中許多IT人員都很流利。 關系數據庫結構可以快速更改，它們可以處理數據元素之間的許多關系。 關系數據庫很容易使用，但它們缺乏分層數據庫的速度。

圖形數據庫可以以任何給定的順序將任意數量的數據點鏈接在一起。 它們非常靈活，可以很容易地修改。 它們可以在數據層次結構的各個層次上映射數據之間的相互關系，并且可以比關系或層次數據庫更有效地這樣做。 然而，圖形數據庫是唯一適合查詢和分析。 與分層數據庫不同的是，它們不是能夠在不到一秒的時間內處理數千個事務的進程引擎，也不像它們的關系型數據庫那樣非常適合本地服務器上的業(yè)務處理。

信息技術數據庫體系結構應該為所有三個數據庫留有空間，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據庫技術。