在社交应用中,经常会有“谁认识谁,上过什么学校,常住什么地方,喜欢什么餐馆之类的查询”,传统关系型数据库对于超过3度的查询十分低效难以胜任,而图数据库便是用于这类复杂存储和查询场景的数据库。阿里云图数据库(简称GDB)支持Property Graph图模型,用于处理高度连接数据查询且要求存储的实时性和可靠性。图数据库支持Apache TinkerPop Gremlin查询语言,能帮您快速构建基于高度连接的数据集的应用程序。因此,GDB非常适合社交网络、欺诈检测、推荐引擎、实时图谱、网络/IT运营这类高度互连数据集的场景。
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图数据库与关系型数据库的区别
传统的关系型数据库和图数据库无论是在模型,存储以及查询优化上都存在极大的差异。比如社交用户关系中的2度查询请求,传统关系型数据库处理起来至少是秒级别的,3度查询更差甚至无法支持。
对比而言,图数据库能够轻松支持这类场景,性能往往能够轻松的达到传统关系型数据库的十倍乃至几十倍。这种性能的差异并非简单的调优问题,而是更深层次的数据库建模以及内核层面决定的。因此,图数据库在基因层面更适合高度连接数据集的处理。
分类 | 图数据库 | 关系型数据库 |
---|---|---|
模型 | 图结构 | 表结构 |
存储信息 | 结构化/半结构化数据库 | 高度结构化数据 |
2度查询 | 高效 | 低效 |
3度查询 | 高效 | 低效/不支持 |
空间占用 | 高 | 中 |
阿里云图数据库具有以下优势:
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标准图查询语言:支持属性图,高度兼容Gremlin图查询语言。
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高度优化的自研引擎:高度优化的自研图计算层和存储层,云盘多副本保障数据超高可靠,支持ACID事务。
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服务高可用:支持高可用实例,节点故障自动切换,保障业务连续性。
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易运维:提供备份恢复、自动升级、监控告警、故障切换等丰富的运维功能,大幅降低运维成本。
图数据库应用场景
社交网络
图数据库可以轻松应对海量高度互连社交数据的实时存储和高效查询,帮助您快速构建复杂的社交网络系统。例如,在一个典型的社交网络中,常常会存在“谁认识谁,谁上过什么学校,谁常住什么地方,谁喜欢什么餐馆”等查询,传统关系型数据库对于超过3度的查询往往会很低效甚至无法支持,但图数据库从基因层面提供了解决方案,轻松应对社交网络的各种复杂存储和查询。
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