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带走：
许多行业都在使用图数据库，因为它们具有分析数据之间关系的独特能力。
大数据的重要性正在上升。但是，为了充分利用数据，公司需要能够从中找到可行的见解。为了找到强大的见解，需要对返回的数据进行深入的查询和良好的分析。传统的SQL查询在涉及复杂的多层查询时会遇到限制，这限制了公司检索有意义的数据的目标。
图形数据库使公司能够启动可以立即得到回答的复杂的多层查询，而传统的SQL数据库将发现很难回答这些查询。复杂的查询正在返回空前而宝贵的见解。图形数据库已在许多行业中使用，例如社交媒体，医疗保健和在线约会。似乎图数据库正在提供一种查看数据的新方法。
什么是图形数据库？
图形数据库用于存储有关不同实体的信息，跨实体的映射关系以及实体之间的查询关系。在这种情况下，实体可以是很多东西，例如人类，公司，动物和汽车。一个实体可以与另一个实体具有特定的关系。例如，实体Martin就是另一个实体Jim的朋友。马丁可以拥有一辆宝马汽车。在两个示例中，马丁，吉姆和宝马都是彼此之间具有特定关系的实体。 “马丁是吉姆的朋友”意味着友谊是两个实体之间的关系。同样，“马丁拥有宝马”意味着所有权是马丁与其宝马之间的关系。用图数据库的话来说，关系称为边。这些关系以图形的形式显示，因此，该概念称为图形数据库。 （要了解有关图数据库的更多信息，请参阅图数据库如何将网络连接到数据。）
图形数据库的概念已在医疗保健，社交媒体和电子商务等行业中实现。本文前面给出的示例非常简单明了，但是行业中实现的用例却非常复杂。以一个向客户提供建议的电子商务网站为例。该网站如何提供适合客户的产品推荐？网站如何了解客户的需求和偏好？关键在于客户正在查看的产品。如果客户正在查看一本有关人力资源管理的书，则网站的推荐逻辑会查找已查看或购买同一本书的其他客户。同时，该逻辑还确定其他具有相似兴趣的用户已经浏览或购买的其他相似或相关书籍，并且向用户推荐相似书籍。
图数据库如何工作
让我们在一个示例的帮助下仔细研究图数据库。让我们假设一个智能手机制造商想要推出具有多种高级功能的智能手机。产品管理层将在确定目标受众（即企业高管）的需求和偏好后，决定其功能。这家智能手机制造商拥有一个或多个数据库，这些数据库从多个数据源收集并存储高管个人资料中的数据。现在，产品经理根据以下数据创建图形数据结构：
根据上图，产品经理可以得出以下结论或业务决策：
- Steve是一名人力资源经理，广泛使用Messenger。由于其工作概况，他在人事部门中的人脉也可能使用了Messenger。因此，智能手机中的好使者可能很重要。
- Debra和她丈夫的朋友Trevor经常参加防病毒论坛的主要原因可能是他们的智能手机或计算机中的安全问题。因此，新的智能手机可以具有内置的安全功能。
- 亚伯拉罕使用Fitbit，这表明他正在监视自己的健康状况。因此，如果新的智能手机能够从Fitbit设备同步数据并以用户友好的方式显示数据，那将是一个很好的功能。
上面的示例显示了如何使用图形数据解决业务问题。
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实例探究
下面的案例研究显示了图形数据库如何帮助解决在线约会和在线职业搜索行业中的复杂问题。
案例研究–网上约会
问题： 在线约会门户网站希望为其订户找到合适的匹配项。为此，门户网站需要有关网站其他成员的信息，这些成员可能具有相似的品味，喜好，背景和其他信息。
解： 许多在线门户网站都使用图形数据库来浏览数百万个会员的详细信息并搜寻信息。基于此，该网站根据喜好，教育程度，爱好和其他详细信息准备比赛。该网站确定这些配置文件最有可能与特定配置文件很好地匹配，并相应地提供建议。
案例研究–专业网络网站
问题： 像LinkedIn这样的专业网络网站希望根据许多参数（如配置文件，连接视图，配置文件视图和组成员身份）推荐最合适的连接和工作，这些参数反映了兴趣和偏好。
解： 为此，这样的联网网站经过多层连接，例如连接的连接等等。然后，图逻辑查找共同的职业兴趣，职业，工作概况，团体成员身份和其他信息，并根据这些发现为网络和工作提供建议。
行业事实和数据
以下给出的事实和数据显示了图形数据库已在行业范围内采用：
- 包括沃尔玛，eBay，汉莎航空和德国电信在内的30多家全球2000强公司采用了Neo4j，它是Neo Technology创建的最受欢迎的图形数据库。
- 行业观察家DB-Engines这样说是关于图形数据库的普及和采用，“图形DBMS的普及速度比任何其他数据库类别都要快，因为自2013年1月以来，它已以近300％的速度增长。
- 自2013年5月以来，许多主要的在线约会网站已开始采用图形数据库。
- LinkedIn拥有一支庞大的团队，致力于其专有的图形数据库系统。
- 广泛依赖于图形数据库，并且还发布了开放源图形数据库FlockDB。 （有关开放源代码数据库的更多信息，请参阅为什么开放源代码数据库越来越受欢迎。）
- 为了使图数据库易于企业用户使用，Teradata发布了一种称为SQL-GR的新型SQL。
结论
图形数据库代表了一种查看大数据的新方法。图形数据有两个明显的好处：
- 关系数据库管理系统（RDBMS）无法在短时间内处理大量数据。此外，它无法组织大量数据。图形数据库可以遍历实体之间的任何数量的关系，并可以逻辑地组织信息。
- 在搜寻多个实体和关系之后，图形数据库在检索相关信息方面非常有效。如前所述，他们可以查询并返回非常有价值的见解，BI系统可以以用户友好的方式呈现这些见解。
似乎处理银行和金融，制药，国防和情报等海量数据的其他行业也将使用图形数据库只是时间问题。实际上，借助带有图形数据的网络，关系和实体来检测犯罪并识别保险欺诈肯定是一项有趣的任务。