图可视化直观、智能地展现数据之间的结构和关联
能看到从前在表格或者图表中看不到的内容
——本文节选自《新程序员》文章
随着大数据时代的到来，传统的关系型数据库由于其在数据建模和存储方面的限制，变得越来越难以满足大量频繁变化的需求。关系型数据库，尽管其名称中有“关系”这个词，却并不擅长处理复杂关系的查询和分析。另外，关系型数据库也缺乏在多服务器之上进行水平扩展的能力。基于此，一类非关系型数据库，统称“NoSQL”存储应运而生，并且很快得到广泛研究和应用。
NoSQL（Not Only SQL，非关系型数据库）是一类范围广泛、类型多样的数据持久化解决方案。它们不遵循关系型数据库模型，也不使用SQL作为查询语言。其数据存储不需要固定的表格模式，也经常会避免使用SQL的JOIN操作，一般都有水平可扩展的特征。
图数据库与关系型数据库的比较
图数据库（Graph Database）是指以图表示、存储和查询数据的一类数据库。这里的“图”，与图片、图形、图表等没有关系，而是基于数学领域的“图论”概念，通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。比如在我们的日常生活中：
社交网络是图。每个社交网络的参与者是节点，我们在社交网络中的交互，例如“加好友”“点赞”就是连接节点的边。
城市交通是图。每个路口、门牌号、公交站点等都是节点，街道或者公交线路是边，将可以到达的地方连接起来。
知识也是图。每个名称、概念、人物、事件等都是节点，而类属关系、分类关系、因果关系等是边，将节点连接起来，形成庞大、丰富并且随时在演变的知识图谱。
“图无处不在”（Graphs are everywhere），也正因如此，传统关系型数据库不擅长处理关系的问题，能够被图数据库很好地解决，图数据库正是为解决这一问题而生。
关于新冠病毒的知识图谱
新冠病毒肆虐全球，来自Neo4j图数据库社区的一群成员，集成了多个异构生物医学和环境数据集，建立了关于新冠病毒的知识图谱
https://github.com/covid-19-net/covid-19-community
以帮助研究人员分析宿主、病原体、环境和病毒之间的相互作用。
关于新冠病毒的知识图谱
该知识图谱的部分可视化结果，图中最左边的部分是病毒暴发的地理位置子图，包含国家、地区、城市；
中间绿色的部分是流行病学子图，包括有关病毒株、病原体和宿主生物的信息，病例和菌株分别与报告和发现它们的位置相关联；
右边紫色的部分是生物学子图，代表生物体、基因组、染色体、变异体等。
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图数据库未来大放异彩
在金融领域，图和图分析帮助机构更高效地发现异常的关联交易，以赢得反洗钱战争。
在电力、电信行业，图数据库帮助管理复杂庞大的设备和线路网络，并及时为故障分析根源、估算影响。
在制造、科研、医药等领域，图数据库广泛用于存储和查询知识图谱，成为大数据管理、数据分析和价值挖掘乃至人工智能技术领域的重要支撑。
在可预见的未来内，图数据库与人工智能技术的结合应用将会带来更多创新和飞跃。图数据库至少能在以下四个领域帮助提升AI能力。
数据库技术发展趋势（截至2021年6月）来源：DB-Engines
第一是知识图谱，它为决策支持提供领域相关知识/上下文，并且帮助确保答案适合于该特定情况。
第二，图提供更高的处理效率，因此借助图来优化模型并加速学习过程，可以有效地增强机器学习的效率。
第三，基于数据关系的特征提取分析可以识别数据中最具预测性的元素。基于数据中发现的强特征所建立的预测模型拥有更高的准确性。
第四，图提供了一种保证AI决策透明度的方法，这使得通过AI得到的结论更加具有可解释性。AI和机器学习具有很大的应用潜力，而图解锁了这种潜力。这是因为图数据库技术支持领域相关知识和关联数据，使AI变得更广泛适用。
《新程序员》数据库文章作者
近年来，云端部署的图数据库（SaaS/DaaS）成为了又一个发展趋势。国内的众多大厂纷纷推出自研的云端图数据库产品，例如百度的HugeGraph、阿里的GDB、腾讯的TGDB、华为的GES图计算引擎。
就总体趋势而言，我们能够预见，大数据时代，数据缺失不再是最大的挑战，我们渴求的是挖掘数据价值的能力，而数据的价值很大一部分在于数据之间的关联。图数据库和图分析作为处理关联数据最有效的技术和方法，一定会继续大放异彩，书写数据库应用的新篇章。
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