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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( 三 )

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时代在发展 ， 数据库也在不断演进 ， 传统关系型数据库一统天下的时候 ， 没人想到NoSQL、NewSQL会出现 。 现如今的图数据库 ， 正走着NoSQL、NewSQL走过的路；只不过 ， 图数据库更能代表未来！
5-10后取代传统关系型数据库
“5-10年后 ， 图数据库可能会彻底取代传统关系型数据库！” 郁介斌博士给出一个大胆预测 ， 他认为所有关系型数据以及非关系型数据 ， 都可以用图谱来表达 ， 因为灵活性是推动图数据库激增的关键因素 。 尤其遇到多对多、高价值关系以及有大规模低延时需求的场景 ， 图数据库带来了无与伦比的差异化优势 。
多对多场景：在《设计数据密集型应用程序》一本书中提到 ， 如果问题中频繁出现多对多的关系 ， 建议使用图表 ， 因为关系型数据库难以处理好这些关系 。 比如：在金融业务领域 ， 有一个反洗钱的交易 ， 从A到B ， B到C ， C到E ， E到D和F ， D又到B 。 洗钱的过程更像是一个环 ， 每一笔交易点都会关联两个人 ， 如果把交易都记录在一张表格上 ， 这叫关系型数据 ， 我们很难看出这个环 ， 因为每个数据都是独立的 。 如果跳出表格 ， 从节点来看 ， 假如每一步操作都相同 ， 我们很自然地看到整个链路过程 ， 这就是图来表达的数据形式 。 尤其在跨度很大的反洗钱行动中 ， 交易数据急剧增加 ， 表格计算根本检测不出来 ， 而图数据库能快速识别和防范多样化的欺诈行为 。
高价值关系：如果数据元素之间的关系与元素本身同样重要 ， 甚至更重要时 ， 图表是最佳选择 。 比如：在疫情防控状态下 ， 人员、职业、出行、餐饮、住所等信息 ， 形成了错综复杂的网络关系 ， 如何把健康人员、确诊人员、疑似病例、地址、交通、医院等各种关联关系进行数据建模 ， 传统关系型数据无法实现 。 而图可以从错综关系中 ， 找出数据源头 ， 筛选出确诊患者 ， 并分析出病毒源头 ， 以对其进行持续、定向的关系探索 ， 最终阻断传染源 。 从某种角度来说 ， 疫情防控可能是图数据库取代关系型数据库的又一个有力证明 。
大规模低延时需求：如果在应用程序中添加另一个数据库 ， 会增加应用程序的复杂性 ， 图数据库能比其他数据库更快地处理大型数据集所表示的关系 ， 尤其在复杂的连接不再执行时 ， 并且在查询或者关系结构再不能优化的情况下 ， 也是图数据库取代关系型数据库的最佳时机！
无论从哪个角度来看 ， 图数据库正在迎合大数据时代数据量的急剧增长以及业务复杂化需求 ， 尤其当数据应用场景变得越来越多元和细分 ， 图有着天然的“包容力” 。 当图数据库走向飞速发展的状态 ， TigerGraph也真正迎来属于自己的高光时刻 。 TigerGraph的应用案例虽然已遍布各个行业 ， 但公司并不满足于眼前的成就 ， 依然在“创新”和“持续优化”的征程上继续加码 。 为了不断优化用户体验 ， TigerGraph正在加大人才招募以及技术研发投入的力度 。

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