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进行|对话TigerGraph郁介斌博士：图数据库在5-10年后取代关系型数据库

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如果你关注DB-Engines会发现 ， 图数据库已成为数据库增长最快的类别 。 我们不禁要问 ， 为什么图数据库会一骑绝尘？

进行|对话TigerGraph郁介斌博士：图数据库在5-10年后取代关系型数据库
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高速增长的表象与本质
近几年 ， 图数据库成为资本青睐的对象 ， 无论是TigerGraph、Neo4j、Dgraph、Nebula Graph等全球知名公司 ， 还是海致星图、创邻科技等创业企业 ， 都拿到了不同程度的融资 。 当然 ， 资本注入只是图数据库快速发展的表象 ， 本质是图数据库在处理大数据方面的优势 ， 是技术和需求推动的结果 ， 这导致图数据库越来越像关系型数据库一样流行 。
“在数据技术体系里 ， 图数据库是连接关系最好的体现 。 ” TigerGraph产品创新副总裁郁介斌博士 ， 在接受IT168采访人员采访时分析道 ， 图数据库是社会型数据最好的存储方式 ， 也是最接近高性能存储数据的数据结构方式之一 。
从需求来看 ， 图数据库最早在知识图谱、金融风控、电信、社交、以及互联网和电商领域都有大量案例落地 。 比如：在金融风控领域 ， 用户可以有效解决实时反欺诈、反洗钱、担保链检测、资金流追踪、流动性风险管理、巴塞尔协议、供应链金融等应用落地问题 。 之后 ， 随着图数据库的深化发展 ， 图应用的脚步开始向各个行业渗透 。 比如：国家电网 ， 使用基于图数据库的EMS系统后 ， 总耗时只有1.02秒 ， 而使用传统的关系型数据库完成电力系统的全部作业（即全网状态评估、电流检查和应急分） ， 需要26秒 。 再比如：捷豹路虎 ， 图分析将汽车制造供应链计划从三周缩短到45分钟；而在传统架构模式下 ， 整个供应链模型的查询需要花费数周 。
过去 ， 我们一直认为 ， 图数据库只适合在特定场景下应用；其实 ， 图并没有特定的行业限制 ， 所有行为都可以用图来表达 。 图在金融行业 ， 可以用于进行反欺诈追踪 ， 反盗刷 ， 反洗钱；图还能与人工智能结合 ， 快速识别电信行业的电话诈骗、广告骚扰以及正常营销；图在电商行业 ， 可以对用户进行360度用户画像；图在医疗行业 ， 可以为医生和病人推荐实时护理方案；图在制造业 ， 可以找到复杂工艺的最佳路径 。 我们买东西是一张图 ， 社交关系也是一张图 ， 资金往来还是一张图 ， 图数据库是知识图谱底层的一个基础设施 ， 所有行为都可以用点、边以及图的数据形式进行存储……图 ， 无处不在！
提图数据库 ， 很多人会想到知识图谱 。 至于 ， 图数据库和知识图谱是怎样一种关系？我们可以把图数据库理解为是知识图谱进行存储和展示的一种方式 。 知识图谱包括决策系统、推荐系统、智能问答 。 所以 ， 从本质来看 ， 知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向 。 知识图谱根据知识形式的不同 ， 可以分为面向语义网络的RDF图模型 ， 以及面向结构化实体的属性图模型 。 由于传统的知识图谱的数据源主要是文本 ， 所以以RDF图模型为主 。 随着大数据时代的到来 ， 属性图模型由于理解能力更好获得开发者的追捧 ， 有人也把现在的“知识图谱”定义为是“后知识图谱时代” 。

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